sql语句练习(一)

本文介绍了一种SQL查询方法,用于找出拥有两个以上不同产品分类的产品系列。通过两步SQL语句实现:首先从数据库中筛选出每个产品系列及其对应的所有分类;接着统计每个系列拥有的分类数量,并筛选出符合条件的数据。
场景:找出产品系列有多个分类的产品系列


解决sql语句方法:
select a.series_name,count(a.product_category) from ( select distinct series_name,product_category from t_app_digital_product) a group by a.series_name having count(a.product_category) >1;

第一步:

select distinct series_name,product_category from t_app_digital_product

找出需要的排列组合,一个系列名称对应的多个产品类别。

第二步:

select a.series_name,count(a.product_category) from ( select distinct series_name,product_category from t_app_digital_product) a group by a.series_name

分组,按照系列名称统计有多个产品类别个数。

统计2个以上的. having count(a.product_category) >1
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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