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MySQL数据库面试题(2020最新版)

数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别?InnoDB引擎的4...

mysql datetime 默认当前时间_老生常谈!数据库如何存储时间?你真的知道吗?

我们平时开发中不可...所以,我们有必要重新出发,好好认识一下这个东西。是一篇短小精悍的文章,仔细阅读一定学到不少东西!如果文章有什么不对的话,也劳烦指出,非常感谢!1.切记不要用字符串存储日期我记...

老生常谈!数据库如何存储时间?你真的知道吗?

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mysql 数据库日期存储_老生常谈!数据库如何存储时间?你真的知道吗?

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pojo类中list存储其他字段_Java 集合(7)-- List接口源码超级详细解析

1.List接口的特性java.util.List 接口继承于 Collection 接口,与Map最大的不同之处,在于它属于单列集合,相当于一列表,有以下这些特点:有顺序,按照添加的顺序存储,是一种线性结构。可以根据索引查询元素。...

date time 分开存储如何合并_老生常谈!数据库如何存储时间?你真的知道吗?...

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java存长期数据_老生常谈!数据库如何存储时间?你真的知道吗?

我们平时开发中不可避免的就是要存储时间,比如我们要记录操作表中条记录的时间、记录转账的交易时间、记录出发时间等等。你会发现这个时间这个东西与我们开发的联系还是非常紧密的,用的好与不好会给我们的业务...

Java知识体系最强总结(2020版)

本人从事Java开发已多年,平时有记录问题解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同...

马来人快来 2020最新mysql面试题!!!

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Java知识体系最强总结(2020版)(转载)

转载于: https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/103592572 更新于2...

c++ list判断是否包含_Java 集合(7)-- List接口源码超级详细解析

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并发编程面试题(2020最新版)

在 Java 程序中怎么保证线程的运行安全?并行和并发有什么区别?什么是线程,线程的优劣?线程和进程区别什么是线程和进程?进程与线程的区别什么是上下文切换?守护线程和用户线程有什么区别呢?如何在 Windows...

使用Taro小程序框架开发一学习、刷题、论坛、聊天交流的微信小程序

是一为学生提供在线学习课程、题库练习、考试答题、做题PK、上课签到、资料查阅、成绩分析等功能的微信小程序 希望大佬们走过路过给star~ 技术选型 前端:Taro + 微信小程序 + Echarts 后端:...

mysql中sql语句的妙用

我在这里抛砖引玉的介绍一下我在面对特定的某些需求数据的时候是如何使用sql语句完成功能的(可能效率不是最高的,但是在我看来是我目前想到的效率不低且可读性高的了,欢迎大家批评指正,我也可以跟着一下)...

java3年面试题

整理一下最近面试遇到过的问题,有一些想不起来了,希望给大家一点帮助吧,也给自己留底,嘿嘿,平时还是得注意知识的积累,以及技术细节 - 1.JAVA基础类型各占几字节? int 32bit short 16bit long 64bit...

Android开发数据存储基础整理

Android存储方式基础:SharedPerference存储(共享参数)、内部存储、外部存储、数据库SQLite存储

编程资料 -C# 线程

编程资料 - 多线程 C#多线程编程实例实战 作者: ...本文通过对常见的单个写入/多个阅读程序的分析来探索c# 的多线程编程。 问题的提出 所谓单个写入程序/多个阅读程序的线程同步问

编程资料 -C# 线程

编程资料 - 多线程C#多线程编程实例实战作者: 刘弹 www.ASPCool.com 时间:2003-5-17 上午 10:24:05 阅读...本文通过对常见的单个写入/多个阅读程序的分析来探索c#的多线程编程。问题的提出所谓单个写入程序/多个阅读

MySQL数据库面试题(2020最新版)已修改原作者笔误

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL?...数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有MySQL的binlog有有几种录入格式?分别有什么区别?数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISA...

[数据库字典]简单的3SQL视图搞定所有SqlServer数据库字典

(2007-11-29更新)网上有很SQL SERVER数据库字典的SQL语句,七零八落,我在工作整理了一下思路,总结SQL代码如下。数据库字典包括表结构(分2K和2005)、索引和主键.外键.约束.视图.函数.存储过程.触发器.规则。...

【学习笔记】学习JVM,肝完篇4w+字的文章收获满满

目录前言JVM的初识(了解即可)定义作用工作原理JVM的体系结构(掌握)类加载器(Class Loader)类加载器的类别类加载器的作用双亲委派机制什么是双亲委派机制?源码分析委派机制的流程图双亲委派机制的作用沙箱安全...

100道MySQL数据库经典面试题解析(收藏版)

前言100道MySQL数据库经典面试题解析,已经上传github啦https://github.com/whx123/JavaHome/tree/master/Java%E9%9D%A2...

转载:关于数据库存储时间的一点思考

所以,我们有必要重新出发,好好认识一下这个东西。 是一篇短小精悍的文章,仔细阅读一定学到不少东西! 1.切记不要用字符串存储日期 我记得我在大学的时候就这样干过,而且现在很对数据库不太了解的新手也会...

Solr之分组统计。

博文中的内容来源《Solr基础知识》本书,感激不尽

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

计算欧式距离的matlab程序

这是一个计算欧式距离的matlab程序,本人使用过,很好用。

时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现(含多个实例).rar

时间序列预测建模,移动平滑、指数平滑、等模型的描述讲解和matlab程序实现代码。arima、arma等等

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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