mysql

SQL查询技巧汇总
本文介绍了多种SQL查询技巧,包括加密字段解密、添加序列、排序取前十、模糊查询、合并列以及日期格式化等操作,并提供了具体的SQL语句示例。
select CAST( t.commit as char CHARACTER SET utf8) from stu

加密字段解密

DES_DECRYPT(`student_info`.`student_name`,'203_U17')

解密后需要转换编码格式

添加序列

SELECT 
(@i := @i + 1) as '序号',
a.*
FROM(
select * from t )a
,(select @i := 0) b 

 

排序取前十

 

ORDER BY
	t.commit  DESC
LIMIT 10

模糊查询

LIKE concat('%', #{niTitle} ,'%')
 CONCAT_WS(separator,str1,str2,...)
<!-- 说明 : string1,string2代表字符串,concat_ws 代表 concat with separator,第一个参数是其它参数的分隔符。分隔符的位置放在要连接的两个字符串之间。分隔符可以是一个字符串,也可以是其它参数。如果分隔符为 NULL,则结果为 NULL。函数会忽略任何分隔符参数后的 NULL 值。-->

合并列

SELECT id,GROUP_CONCAT(score) FROM testgroup GROUP BY id

星期中文

SET lc_time_names='zh_CN';
SELECT DATE_FORMAT(now(), '%Y-%m-%d   %W')

解析解密32

SELECT
	CAST( SU_PWD AS CHAR ) AS suPwd 
FROM
	SYS_USER 
WHERE
	SU_ID = '30f1ffb1-d184-4802-b285-ada108f940cb'

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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