pengdali(大力 V3.0)--请进,有急事

ineedtostudy 2003-10-12 08:51:54
我想从某个表里(字段比较多)生成一个ref cursor
但是不能用一个select 实现,
比如


条件 数值 条件 数值
-------------------------------------------------------------------
本年新增加 20000 某段时间调出
本年减少 10000 某段时间调入
某段时间增加 3000
某段时间减少 4000
-------------------------------------------------------------------
二虚线之间的值都是要单独计算出来放入cursor 里的
我该怎么做呢?我对ref cursor 不了解,并且不知道时候可以一个一个往里面添加数值。
拜托!
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ineedtostudy 2003-10-13
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上面的我要测试一下才知道

还一个问题(我可真麻烦,是吗):
表一:
dw bm mc sl je rq
01 bm1 计算机 1 10000 2001-01-01
01 bm1 空调 2 20000 2002-01-01
01 bm1 计算机 2 20000 2003-01-01
01 bm2 打印机 1 10000 2004-01-01
01 bm2 计算机 1 10000 2002-01-01
01 bm4 电视机 1 4000 2003-01-01

根据输入的时间段 rq1,rq2生成如下表:rq1='2002-12-12',rq2='2003-12-12'
——————————————————————————————
mc 起初余额 本期发生额 期末余额
计算机 20000 20000 40000
空调 20000 0 20000
打印机 0 0 0
电视机 0 4000 4000
——————————————————————————————

我知道也应该用decode ,但是涉及到日期比较,我就不知道该怎么写了。

pengdali 2003-10-13
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select xx from yy
union all
select xx from bb
union all
select xx from cc
union all
select xx from dd

??这个意思吗?
ineedtostudy 2003-10-13
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我不明白呀。
因为2虚线之间的每一个值都要放单独存到ref cursor里,而且那些值需要不同的select 才能生成
因为这个生成后的表比较小,所以我想一个一个值加入到ref cursor 。但是我不知道该怎么加。
ineedtostudy 2003-10-13
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我知道了:你看看对不对

open my_cur FOR
select flmc,jldw,
sum(decode(sign(bdrq-to_date(v_rqs,'YYYY-MM-DD')),-1,sl,0)) qcsl,
sum(decode(sign(bdrq-to_date(v_rqs,'YYYY-MM-DD')),-1,yz,0)) qcyz,
sum(decode(sign(bdrq-to_date(v_rqz,'YYYY-MM-DD')),1,sl,0)) qmsl,
sum(decode(sign(bdrq-to_date(v_rqz,'YYYY-MM-DD')),1,yz,0)) qmyz
from gdzckp group by flmc,jldw;

pengdali 2003-10-12
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open p_rc for
select .....

??
ineedtostudy 2003-10-12
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2虚线之间值我可以用select 单独生成,但是如何放入ref cursor里呢?
内容概要:本文围绕《【卫星信号】模拟卫星信号传播研究(Matlab代码实现)》这一技术资源展开,系统介绍了利用Matlab进行卫星信号传播过程建模与仿真的方法。该资源聚焦于构建卫星信号在复杂空间环境中的传播模型,综合考虑自由空间路径损耗、大气吸收、多径效应、多普勒频移、电离层闪烁及噪声干扰等多种物理因素,通过Matlab编程实现信号传输特性的动态仿真与可视化分析,帮助研究人员深入掌握卫星通信信道的关键特性与建模流程。; 适合人群:具备Matlab编程能力和通信原理基础知识的高校研究生、科研机构研究人员及从事卫星通信、导航定位、遥感遥测等领域的工程技术人员,特别适用于需要完成相关课题仿真、毕业设计或项目开发的初级与中级科研人员。; 使用场景及目标:①用于教学与课程设计中加深对卫星信号传播机制的理解;②支撑卫星通信系统链路预算、接收机灵敏度分析与抗干扰算法设计;③服务于学术论文撰写、科研项目申报中的仿真验证环节,提供可复用的代码框架与建模思路。; 阅读建议:建议读者结合经典通信理论教材同步学习,重点剖析代码中关于信号调制、信道建模、噪声叠加与接收端解调等模块的实现逻辑,动手运行并调整轨道参数、频率、环境条件等变量,观察信号质量变化,从而深化对卫星信道动态行为的认知。
内容概要:本文系统介绍了2024年最新提出的两种智能优化算法——青蒿素优化算法与霜冰优化算法(RIME),并通过Matlab代码实现对二者进行了深入对比研究。文档不仅阐述了两种算法的核心原理与数学模型,还全面展示了其在电力系统优化、新能源调度、路径规划、机器学习参数调优等复杂工程问题中的应用性能差异。文中涵盖了微电网调度、电动汽车充电优化、无人机三维路径规划、风光互补制氢系统调度等多个前沿科研方向的典型案例,并配套提供了完整的Matlab仿真代码与模型资源,便于读者复现高水平学术论文成果并开展创新性研究。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab/Simulink环境,正在从事智能优化算法相关研究的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适用于专注于能源系统优化、智能交通、智能制造、自动化控制等领域的科研工作者。; 使用场景及目标:①深入理解青蒿素算法与RIME算法的基本思想、迭代机制与收敛特性;②通过实际代码复现EI、顶刊级别论文中的优化模型;③在具体科研项目中对比两类算法的寻优能力、稳定性与计算效率,完成算法选型与改进;④拓展新型优化算法在多能互补系统、智能路径规划、分布式调度等交叉学科中的创新应用。; 阅读建议:建议读者结合网盘提供的完整代码资源,按照文档中给出的应用实例循序渐进地实践操作,重点关注不同场景下的参数设置策略、算法收敛曲线分析与鲁棒性表现,同时关注公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与更新资料。

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