邀请 masterz(www.fruitfruit.com) 、jiangsheng(蒋晟.MSMVP2004Jan) 等高手来帮我看一下这几个贴子

CQP 2005-07-13 04:17:03
http://community.csdn.net/Expert/topic/4142/4142158.xml?temp=.900799
http://community.csdn.net/Expert/topic/4139/4139380.xml?temp=5.949038E-02
http://community.csdn.net/Expert/topic/4134/4134965.xml?temp=.9240534
是同一个问题,已经问了好几天了,都还没有解决
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qrlvls 2005-07-14
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使用导入的方法导入 XML 是最简单的

从SQL Server中读取XML文件
作者: Builder.com
2005-02-17 10:48 AM

SQL Server 2000使得以XML导出数据变得更加简单,但在SQL Server 2000中导入XML数据并对其进行处理则有些麻烦。

如果你参考Books Online(BOL),你会发现有相关的条目,包括OPENXML以及 OPENROWSET。所有的这些例子都支持将XML文本作为已经声明的变量,这对于经常处理文本的用户来说非常方便,但对于希望在开发中读取XML文件并进行相应处理的开发人员来说就不是这样了。处理这样的问题,或许最好从内到外来对其进行分析。

OPENXML是一个rowset函数(即返回一个rowset),它的工作方式类似于rowset函数OPENQUERY和OPENROWSET。使用OPENXML可以对XML数据执行JOINs操作而无需首先导入数据。你还可以将其同INSERT、SELECT、UPDATE以及DELETE等操作联合使用。



然而,要使用OPENXML,你必须执行两项OPENQUERY和OPENROWSET并不需要的任务。这两项任务需要两个系统存储进程。

第一个是sp_xml_preparedocument,它将读取特定的XML文本并将其内容提取到内存中。其语法如下:

sp_xml_preparedocument @hdoc = OUTPUT,

[, @xmltext = ]

[, @xpath_namespaces =

具体参数如下:

@hdoc:指向某内存区域的句柄(从作用上看等同于一个指针),相关数据存放在这里。注意这是一个输出变量,当该进程运行后,该变量将包含指向XML文件内容在内存地址的句柄。由于你需要在随后使用此结果,因此要确保对其进行保存;

@xmltext:实际上你所希望处理的XML文本;

@xml_namespaces:为了正常操作你的XML数据所需要的任何名字空间索引(namespace references)。注意在这里出现的任何URL都需要用尖括号(<>)括起来;

假设所传递的这些参数都有效,并且XML文档存在,那么你的XML数据就会被存放到内存中去。现在你就可以调用sp_xml_preparedocument,传递存放有XML文件的变量,然后执行OPENXML。语法如下:

OPENXML(idocint [in],rowpatternnvarchar[in],[flagsbyte[in]])

[WITH (SchemaDeclaration | TableName)]

注意:在本文中没有足够的文字来描述OPENXML所接收的参数。请参阅BOL以获取更多信息。在Transact-SQL Reference中查找OPENXML。

现在我们已经到达了最后的步骤。所有剩下的工作就是导入一个实际的XML文件到SQL并进行处理(很奇快为什么所有的BOL示例都没有涉及到这一关键的部分)。

(我必须感谢我的同事Billy Pang所给予的帮助。他帮助我解决这个问题,并给出了代码——尽管出于本文需要我对代码进行了裁减。谢谢Billy!)

基本的技巧是,将文件逐行按文本读取。然后把所有读取的行连接为一个大的VARCHAR变量。最后,将变量传递给前面所说的代码。

以下就是读取文件并将其内容存放到某变量的代码:

DECLARE @FileName varchar(255)

DECLARE @ExecCmd VARCHAR(255)

DECLARE @y INT

DECLARE @x INT

DECLARE @FileContents VARCHAR(8000)

CREATE TABLE #tempXML(PK INT NOT NULL IDENTITY(1,1), ThisLine VARCHAR(255))

SET @FileName = 'C:\Temp\CurrentSettings.xml'

SET @ExecCmd = 'type ' + @FileName

SET @FileContents = ''

INSERT INTO #tempXML EXEC master.dbo.xp_cmdshell @ExecCmd

SELECT @y = count(*) from #tempXML

SET @x = 0

WHILE @x <> @y

BEGIN

SET @x = @x + 1

SELECT @FileContents = @FileContents + ThisLine from #tempXML WHERE PK

= @x

END

SELECT @FileContents as FileContents

DROP TABLE #tempXML

现在在变量@FileContents变量中你已经获得了文件的全部内容。所需要做的只是将变量通过@xmltext参数传递给sp_xml_preparedocument,然后再调用OPENXML。

有了这种解决办法,对XML文档进行各种处理就成为了可能。你可以将XML文档同SQL表格连接在一起而无需导入数据,然后对这些数据进行INSERT、PDATE和DELETE等任何操作。

你只需要实现存储过程的调用就可以了,用ADO调用存储过程的方法
http://www.codeproject.com/database/genericdbcall.asp
内容概要:本文围绕基于物理场的动态模式分解(piDMD)展开研究,重点探讨其在流体力学、热传导及多物理耦合系统中的建模与应用。通过Matlab代码实现,将传统的动态模式分解(DMD)方法与物理场控制方程相结合,引入物理约束以增强数据驱动模型的物理一致性,从而提升对复杂非线性系统的模态提取精度与长期预测能力。文章系统阐述了piDMD的理论基础、数学推导过程与算法实现步骤,并结合典型物理场仿真案例(如Navier-Stokes方程驱动的流场演化)进行验证,展示了其在降阶建模、主导模态识别和时空动态可视化方面的优越性能,适用于高维、强耦合、非平稳系统的分析与优化。; 适合人群:具备一定数值计算、流体力学、控制理论或数据驱动建模背景,熟悉Matlab编程与线性代数运算,从事科学研究、工程仿真或系统辨识工作的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:①实现对流场、温度场等物理场的高效降阶建模与动态行为预测;②提取符合物理规律的关键模态,用于系统稳定性分析与控制设计;③支撑复杂系统的状态估计、异常检测与优化调控等下游任务。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐行调试与运行,深入理解piDMD算法中物理约束的嵌入方式及其对模态质量的影响,同时可尝试将其迁移至其他偏微分方程描述的物理系统中进行拓展验证与应用。
内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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