11、SQL 查询进阶:多表操作与结果处理

SQL 查询进阶:多表操作与结果处理

在 SQL 查询中,表达式和条件判断是基础,而多表操作、结果合并与排序等功能则能让我们更灵活地获取所需数据。下面就来详细介绍这些 SQL 的进阶用法。

表达式与条件判断

一个表达式可能由多个 AND 表达式构成。例如,有这样一个表达式,它围绕三个 AND 表达式构建:
- 第一个 AND 表达式 (home_team_runs IS NOT NULL AND visiting_team_runs IS NOT NULL) 用于确认 home_team_runs visiting_team_runs 不为 NULL。若其中任何一个为 NULL,则此 AND 表达式结果为 FALSE。
- 第二个 AND 表达式 (((home_team_runs * 2) <= visiting_team_runs) OR ((visiting_team_runs * 2) <= home_team_runs)) AND ((visiting_team_runs + home_team_runs) >= 6) 进行得分计算。
- 第三个 AND 将前两个表达式结合起来。若任何一列值为 NULL,或者得分不满足我们的标准,那么整个表达式结果为 FALSE。这样能确保表达式结果总是为 TRUE 或 FALSE,但在表达式中持续检查 NULL 情况比较麻烦,这也是 SQL 支持 NULL 所带来的代价。

掌握限制性 WHERE 子句是掌握 SQL 的重要步骤之一,后续会有很多相关示例。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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