大力,邹建,马可请进。关于建一个触发器的问题。在线

zhigangsun 2003-12-26 03:33:28
我想见一个触发器,条件要求是该触发器在每个月的最后一天晚上9:00点执行。具体是这样的,公司要求财务的每个月的期末值能够在月末自动倒为下一个月的期初值。并且年末能够倒为下一年的初始值。系统最初的初始值由用户录入。从系统启用开始以后自动接转。
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zjcxc 元老 2003-12-26
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不过,对于你的这个问题,不建议用作业.

对于财务数据,你不能硬性规定它什么时候结账.而应该创建一个存储过程,完成月结的工作.

由用户在做完所有的数据,并检查无误后,再调用这个存储过程来完成结转的工作.
zjcxc 元老 2003-12-26
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--手工也行

企业管理器
--管理
--SQL Server代理
--右键作业
--新建作业
--"常规"项中输入作业名称
--"步骤"项
--新建
--"步骤名"中输入步骤名
--"类型"中选择"Transact-SQL 脚本(TSQL)"
--"数据库"选择执行命令的数据库
--"命令"中输入要执行的语句
--确定
--"调度"项
--新建调度
--"名称"中输入调度名称
--"调度类型"中选择你的作业执行安排
--如果选择"反复出现"
--点"更改"来设置你的时间安排
zjcxc 元老 2003-12-26
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--这个应该用作业:

--创建作业
exec msdb..sp_add_job @job_name='数据处理'

--创建作业步骤
declare @sql varchar(800),@dbname varchar(250)
select @sql='exec p_createxml' --数据处理的命令
,@dbname=db_name() --执行数据处理的数据库名

exec msdb..sp_add_jobstep @job_name='数据处理',
@step_name = '数据同步',
@subsystem = 'TSQL',
@database_name=@dbname,
@command = @sql,
@retry_attempts = 5, --重试次数
@retry_interval = 5 --重试间隔

--创建调度
EXEC msdb..sp_add_jobschedule @job_name = '数据处理',
@name = '时间安排',
@freq_type=4, --4 每天,8 每周,16 每月
@freq_interval=1, --作业执行的天数
@freq_subday_type=0, --是否重复执行,0x1 在指定的时间, 0x4 分钟, 0x8 小时
@freq_subday_interval=1, --重复周期
@freq_recurrence_factor=1, --重复执行,则设置为1,否则设置为0
@active_start_time = 00000 --0点开始执行


txlicenhe 2003-12-26
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写一个存储过程来实现结转。
再用JOB来调度,不过个人觉得手工调用更好,毕竟每个月才一次。
如果用 JOB



你的数据库服务器-》企业管理器-》管理-》SQL Server 代理-》作业-》新建作业,按照要求填就可以了,在“步骤”的“命令”中填写你要执行的存储过程或语句,在“调度”里面填写什么时间执行


EXEC sp_add_job @job_name = '作业名字'


EXEC sp_add_jobstep @job_name = '作业名字',
@step_name = '步骤名子',
@subsystem = 'TSQL',
@command = 'EXEC 库名..过程名',
@retry_attempts = 5, --重试次数
@retry_interval = 5 --重试间隔

EXEC sp_add_jobschedule @job_name = '作业名字',
@name = '作业调度名字',
@freq_type = 4, -- 每天
@freq_interval = 26, --间隔
@active_start_time = 10000 --开始时间



victorycyz 2003-12-26
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不是用触发器,是用计划作业。
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读议:议结合提供的Matlab代码行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据行构模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读议:议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

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