如何根据模糊值取得边界值

childe 2003-04-29 12:57:22
比如有一个表tab1,数据为:
col1 col2 col3
10 abc def
20 hij dea
30 haha jiji

(col1不一定是整数可以是任意类型的数字,比如小数。)

给定一个值,16 可以得到10,和20两行
给定一个值,23 可以得到20,和30两行

如何用尽量少的语句查询??
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Lastdrop 2003-04-30
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我有点误解了你的问题,那你还是用 more_zou(小人物) 的SQL吧,不过用union all效率高一点,因为两个集合不可能有重复项的。

select max(col1) from tab where col1<val
union all
select min(col1) from tab where col1>val;
beckhambobo 2003-04-30
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利用分折函数,试一试吧,还没直正测试过.
select * from table_name where col1 in (select col from (select col1,lead(col1,1,null) over(order by col1) next_col1 from table_name order by col1) where decode(sign(col1-值)+sign(next_col1-值),0,1)=0 and rownum<3)
childe 2003-04-29
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谢谢 Lastdrop(空杯):

不过,col1是任意的数字型

col1 col2 col3
1.15 abc def
1.20 hij dea
1.25 haha jiji

输入1.18 或 1.21 就不对啦。

Lastdrop 2003-04-29
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to: more_zou(小人物)
你的SQL最多只能取到两列,如果有第三列满足要求呢? -)
more_zou 2003-04-29
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select max(col1) from tab where col1<val
union
select min(col1) from tab where col1>val;
Lastdrop 2003-04-29
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select * from yourtable
where col1 between floor(val/10)*10 and ceil(val/10)*10

val 就是16或23
childe 2003-04-29
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拜托拜托
beckhambobo 2003-04-29
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建义用分折函数,比较可取而且简单。具体做法迟些给你.
# 基于YOLOv5与Swin Transformer移位窗口注意力的全场景车辆精准检测系统 本方案构建了一套高精度全场景车辆智能检测系统,核心采用YOLOv5目标检测架构并将主干网络CSPDarknet替换为Swin-Transformer系列。Swin-Transformer通过移位窗口多头自注意力机制,在非重叠局部窗口内计算注意力并实现窗口间信息交互,兼顾全局建模能力与线性计算复杂度。其层级化特征金字塔结构天然适配目标检测任务,窗口大小7×7与移位策略有效捕获交通场景中车辆的全局轮廓与局部细节特征。Swin-Transformer中的Tiny、Small、Base、Large型号表示网络规模,Tiny最轻量适合边缘计算设备快速推理,Large精度最高适合云端复杂场景分析。网络采用ImageNet预训练权重初始化,结合分层冻结策略——冻结Swin-Transformer前三个阶段低层特征层,仅微调第四阶段与检测头,在保持底层特征泛化能力的同时高效适配拥堵路口、高速公路、夜间及恶劣天气等多变交通场景下的车辆检测任务。 数据预处理集成光照校正与增强策略,图像统一缩放置640×640。采用自适应直方图均衡化改善阴影与逆光条件下的车辆可见性,结合随机旋转、水平翻转与Mosaic增强提升小目标与小尺寸车辆检测能力。训练采用CIoU边框损失与焦点分类损失平衡正负样本,配合Swin-Transformer的相对位置偏置与层自适应学习率缩放,采用AdamW优化器与余弦退火学习率调度确保收敛稳定。系统通过混淆矩阵实时监控精准率、召回率、F1分数与mAP@0.5:0.95等指标,针对轿车、卡车、公交车、摩托车、自行车等多类别独立统计并保存最优权重。训练日志以JSON格式记录,支持损失曲线、精度曲线及学习率衰减曲线可视化。 系统提供完整评估管线,涵盖PR曲线、F1-置信度曲线及混淆矩阵

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