sqlserver2005 行转列

create table tb(姓名 varchar(10) , 课程 varchar(10) , 分数 int)
insert into tb values('张三' , '语文' , 74)
insert into tb values('张三' , '数学' , 83)
insert into tb values('张三' , '物理' , 93)
insert into tb values('李四' , '语文' , 74)
insert into tb values('李四' , '数学' , 84)
insert into tb values('李四' , '物理' , 94);



--SQL SERVER 2005 静态SQL。
select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) 
for 课程 in (语文,数学,物理,化学)) b

--SQL SERVER 2005 动态SQL。
declare @sql varchar(8000)
select @sql = isnull(@sql + '],[','') + 课程 from tb group by 课程
set @sql = '[' + @sql + ']'
exec ('select * from (select * from tb) a pivot (max(分数) for 课程 in (' + @sql + ')) b')

/*
问题:如果上述两表互相换一下:即表结构和数据为:
姓名 语文 数学 物理
张三 74  83  93
李四 74  84  94
想变成(得到如下结果): 
姓名 课程 分数 
---- ---- ----
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
--------------
*/

create table tb(姓名 varchar(10) , 语文 int , 数学 int , 物理 int)
insert into tb values('张三',74,83,93)
insert into tb values('李四',74,84,94)
go

--SQL SERVER 2000 静态SQL。 select * from (  select 姓名 , 课程 = '语文' , 分数 = 语文 from tb  union all  select 姓名 , 课程 = '数学' , 分数 = 数学 from tb  union all  select 姓名 , 课程 = '物理' , 分数 = 物理 from tb ) t order by 姓名 , case 课程 when '语文' then 1 when '数学' then 2 when '物理' then 3 end

--SQL SERVER 2000 动态SQL。 --调用系统表动态生态。 declare @sql varchar(8000) select @sql = isnull(@sql + ' union all ' , '' ) + ' select 姓名 , [课程] = ' + quotename(Name , '''') + ' , [分数] = ' + quotename(Name) + ' from tb' from syscolumns where name! = N'姓名' and ID = object_id('tb') --表名tb,不包含列名为姓名的其它列 order by colid asc exec(@sql + ' order by 姓名 ')

--SQL SERVER 2005 动态SQL。 select 姓名 , 课程 , 分数 from tb unpivot (分数 for 课程 in([语文] , [数学] , [物理])) t

--SQL SERVER 2005 动态SQL,同SQL SERVER 2000 动态SQL。

From wen.baidu
内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进实践和验证。
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