sql server 用"+"将两个字段合成一个,FB用什么呢?

其他数据库开发 > 其他数据库 [问题点数:10分,结帖人wenewboy]
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sql server同一字段多条记录的合并( sql server 2008以上)

先执行以下sql语句

PHP常用函数打包

常用函数打包,持续更新。。 - /* * php正则出url所有参数 * 支持 ?、$、# * */ public function getUrlKeyValue($url){ $result = array(); $mr = preg_match_all('/(\?...|#)(.+?)=([^&am...

树莓派+Nginx+MySQL打造个人气象站

这里就跟大家分享之前树莓派做服务器来搭建的一个简单的气象站。第一步:树莓派安装MySQL+nginx+php搭建服务器先说明下我使用的设备是树莓派B+,系统为Raspbian。由于学校福利我自己有一个静态ip但是80端口被限制...

三、Linux 教程-基础命令(181~完)

二、Linux 命令 1. Linux 命令大全 Linux 命令大全 Linux 命令大全 1、文件管理 cat chattr chgrp chmod chown cksum cmp diff diffstat file find ... mdir

前端面试-基础篇

部分:基础篇 #、HTML、HTTP、web综合问题 #1 前端需要注意哪些SEO 合理的title、description、keywords:搜索对着三项的权重逐个减小,title值强调重点即可,重要关键词出现不要超过2次,而且要靠前,...

java每日练:面试题集合

工作日每天一个小知识点回顾,加深理解,增强表达能力

关于Mongodb的全面总结,学习mongodb的人,可以从这里开始!

目录(?)[+] 原文地址:...  MongoDB的内部构造《MongoDB The Definitive Guide》 MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guid

BAT 大厂Java 面试题集锦之核心篇附参考答案

核心篇数据结构与算法网路:TCP/IP,HTTP操作系统, 文件, shell, CPU, IO, epoll, 非阻塞IO,进程/线程/协程,锁HashMap, Co...

Buildroot笔记

CSDN仅用于增加百度收录权重,排版未优化,日常不维护。... ... 整理Buildroot笔记,包含配置选项注释、目录结构分析、常用命令、构建示例、 使用技巧。 1.Buildroot基本介绍 Buildroot是Linu...

基于于berkeleydb+qt的智能语音电话薄管理系统

转-基于berkeleydb+qt的智能语音电话薄管理系统  2010-04-01 23:45:26| 分类: 嵌入式|举报|字号 订阅 .../**************************************************************************** ...

MongoDB安装、 技术选型、应用、数据迁移

创建用户自己的数据库的角色4、配置注册表 使密码生效5、启动五、基本应用1、添加依赖2、连接数据库3、创建集合4、获取集合5、插入文档6、检索所有文档7、更新文档8、删除第一个文档进阶mongoTemplateGridFS使用场景...

大数据技术之高频面试题

章 项目涉及技术 1.1Linux&Shell 1.1.1 Linux常用高级命令 序号 命令 命令解释 1 top 查看内存 2 df -h ...

JSP/Servlet程序设计(入门书籍)

Web开发技术 1. 静态开发技术: (1)HTML ... (2)CSS  CSS(Cascading Style Sheet)级联样式表。 (3)JavaScript  JavaScript是种基于对象和事件驱动的脚本语言。JavaScript程序可以直接嵌入HT

MongoDB学习指导

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shell总结

7 .shell与Unix平台.... 7 二.shell基本知识.... 7 三.grep 命令.... 9 四.sed.. 9 五.awk命令.... 9 六.find命令.... 10 七.test命令.... 10 八.expr命令.

面试总结

面试就是场秀。 1.2 面试过程最关键的是什么? 1)不是你说了什么,而是你怎么说 2)大大方方的聊,放松 1.3 面试时该怎么说? 1)语言表达清楚 (1)思维逻辑清晰,表达流畅 (2)一二三层次表达 2)所述...

关于Mongodb的全面总结

而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guide》的影印版,还没来得及看,本文原作者其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得看。 今天下载了《MongoD

MongoDB 全面总结

...    MongoDB的内部构造《MongoDB The Definitive Guide》 MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍,而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guide》的影印版,还...

Notes Ninth Day-渗透攻击-红队-打入内网

将使用Kali Linux作为此次学习的攻击者机器。这里使用的技术仅用于学习教育目的,如果列出的技术用于其他任何目标,我概不负责。 我必须再重申遍:务必不要做未授权测试!不要未经授权在真实网络环境中复现任何...

MongoDB总结

而关于how it worked却少之又少,本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guide》的影印版,还没来得及看,本文原作者其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍如下,值得看。 今天下载了《MongoDB The ...

Java面试宝典Beta5.0

章内容介绍 20 第二章JavaSE基础 21 、Java面向对象 21 1. 面向对象都有哪些特性以及你对这些特性的理解 21 2. 访问权限修饰符public、private、protected, 以及不写(默认)时的区别(2017-11-12) 22 3. ...

tech点滴2009

segment 2009-07-03 Hibernate对Postgre数据库的自动自动增长列的控制(转) 首先在Hibernate映射时,对于Postgre数据库的自动增长列的类型就选择为sequence、MySQL为native,assign为手动赋值 ...

计算机设计大赛作品开发文档.docx

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)

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

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)。

ASP.NET 开发课程 MVC5 入门篇

MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。 主讲内容 第一讲 MVC5简介 第二讲 MVC 控制器 第三讲 视图 第四讲 模型 等课程 学会MVC5基本使用

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