求高性能SQL非常有挑战性的数据库查询语句

最新推荐文章于 2025-11-05 20:17:08 发布
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#Oracle 查询语句 高级查询

本文探讨了在Oracle环境下如何通过SQL查询实现班次表中各工作段累积工作时间的计算方法，排除休息时间，展示了具体的表格结构及期望的查询结果。
前提情况如下：
数据库环境：Oracle
1、首先有两张表，A表（班次表），B表（班次中的休息时间表）

A表：

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0071/5686/048b13c1-c08c-3d11-adba-14b5c339bde2.png[/img]


B表：
[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0071/5681/4c7b4622-dbfe-3b28-936f-cdda2a7d9da5.png[/img]


2、通过SQL语句查询出如下结果（主要是查询出每一个工作段的累积工作时间，休息时间不累加）
查询结果如下：

[img]http://dl.iteye.com/upload/attachment/0071/5683/ae0278e5-c4a9-3769-aafe-d32e6ffa2217.png[/img]


望牛人能给一些查询语句，谢谢！！！
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
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本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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