ocp-047-236 58

本文讨论了一种在特定条件下高效地向BONUSES表中插入数据并更新员工工资的方法。人力资源经理决定给予符合条件的员工奖金及薪资调整。通过ORDERS表筛选出有销售业绩的员工,并结合EMPLOYEES表中的薪资信息,确定奖金发放标准。文章分析了不同SQL操作的特点,最终指出MERGE语句是最合适的选择。

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58. Evaluate the following statement:


CREATE TABLE bonuses(
   employee_id NUMBER,
   bonus NUMBER DEFAULT 100
   );
 
The details of all employees who have made sales need to be inserted into the BONUSES table.
有销售的雇员的详细情况需要插入BONUSES表。


You can obtain the list of employees who have made sales based on the SALES_REP_ID column of the ORDERS table.
你可以用过ORDERS表的SALES_REP_ID列获得有销售的雇员的列表。


The human resources manager now decides that employees with a salary of $8,000 or less should receive a bonus.
人力资源经理现在决定有8000美元或以下工资的雇员将得到奖励


Those who have not made sales get a bonus of 1% of their salary.
那些没有销售的人获得他们工资1%的奖励


Those who have made sales get a bonus of 1% of their salary and also a salary increase of 1%.
那些有销售的人获得他们工资1%的奖励并且工资增加1%


The salary of each employee can be obtained from the EMPLOYEES table. 
每个雇员的工资可以在EMPLOYEES表获得。


本题要求向bonuses表插入雇员工资1%的记录,并修改雇员的工资为原来工资的101%
只有merge可以同时insert和update
insert语句可以有选择性的插入多条记录到多张表,但是没有办法去update记录。


Which option should be used to perform this task most efficiently? 
A. MERGE (right)


B. Unconditional INSERT
没有update功能


C. Conditional ALL INSERT 
没有update功能


D. Conditional FIRST INSERT 
没有update功能


 
内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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