`

oracle视图基本操作

 
阅读更多
.1 概念
       视图-----是由SELECT查询语句(可以是单表或者多表查询)定义的一个"逻辑表",只有定义而无数据,是一个"虚表". 在创建视图时,只是将视图的定义信息保存在数据字典中, 而并不将实际的数据复制到任何地方, 即不需要在表空间中为视图分配存储空间. 视图是查看和操纵基表数据的一种方法, 可以像使用表一样使用视图.
        tips: 查询视图没有什么限制, 插入/更新/删除视图的操作会受到一定的限制; 所有针对视图的操作都会影响到视图的基表; 为了防止用户通过视图间接修改基表的数据, 可以将视图创建为只读视图(带上with read only选项). 
视图中的数据会随基表的更新而自动更新.
        视图犹如基表的一个"窗口", 通过这个"窗口", 可以实施许多管理. 在一个视图中可以定义的最大列数为1000, 与表的限制相同.
        视图约束: 允许在视图上生成约束, 如"主键约束、唯一键约束、外键约束、检查约束"等. 但视图上的约束不是强制性的, 而是声明性的. 视图约束的语法与表相同. 在创建视图时, 可以使用with check option选项,给视图定义check约束,使其只能查询、操作满足check约束的记录行.
1.2  作用
        1)提供各种数据表现形式, 可以使用各种不同的方式将基表的数据展现在用户面前, 以便符合用户的使用习惯(主要手段: 使用别名).
        2)隐藏数据的逻辑复杂性并简化查询语句, 多表查询语句一般是比较复杂的, 而且用户需要了解表之间的关系, 否则容易写错; 如果基于这样的查询语句创建一个视图, 用户就可以直接对这个视图进行"简单查询"而获得结果. 这样就隐藏了数据的复杂性并简化了查询语句. 这也是oracle提供各种"数据字典视图"的原因之一,all_constraints就是一个含有2个子查询并连接了9个表的视图(在catalog.sql中定义).
        3)执行某些必须使用视图的查询. 某些查询必须借助视图的帮助才能完成. 比如, 有些查询需要连接一个分组统计后的表和另一表, 这时就可以先基于分组统计的结果创建一个视图, 然后在查询中连接这个视图和另一个表就可以了.
        4)提供某些安全性保证. 视图提供了一种可以控制的方式, 即可以让不同的用户看见不同的列, 而不允许访问那些敏感的列, 这样就可以保证敏感数据不被用户看见.
        5)简化用户权限的管理. 可以将视图的权限授予用户, 而不必将基表中某些列的权限授予用户, 这样就简化了用户权限的定义.
1.3  创建视图
        权限: 要在当前方案中创建视图, 用户必须具有create view系统权限; 要在其他方案中创建视图, 用户必须具有create any view系统权限. 视图的功能取决于视图拥有者的权限.
        语法: create [ or replace ] [ force ] view [schema.]view_name
                      [ (column1,column2,...) ]
                      as 
                      select ...
                      [ with check option ] [ constraint constraint_name ]
                      [ with read only ];
        tips:
        or replace: 如果存在同名的视图, 则使用新视图"替代"已有的视图
        force: "强制"创建视图,不考虑基表是否存在,也不考虑是否具有使用基表的权限
        column1,column2,...:视图的列名, 列名的个数必须与select查询中列的个数相同; 如果select查询包含函数或表达式, 则必须为其定义列名.  此时, 既可以用column1, column2指定列名, 也可以在select查询中指定列名.
        with check option: 指定对视图执行的dml操作必须满足“视图子查询”的条件即,对通过视图进行的增删改操作进行"检查",要求增删改操作的数据, 必须是select查询所能查询到的数据,  否则不允许操作并返回错误提示. 默认情况下, 在增删改之前"并不会检查"这些行是否能被select查询检索到. 
        with read only:创建的视图只能用于查询数据, 而不能用于更改数据.
1.3.1 创建简单视图
        是指基于单个表建立的,不包含任何函数、表达式和分组数据的视图。
         示例1:基于emp表创建一个vw_emp视图
         create view vw_emp
         as
         select  empno,ename,job,hiredate,deptno from emp; --------创建简单视图
         desc vw_emp; --------象表一样使用
         select * from vw_emp  where  deptno=10;--------查询
         insert into vw_emp values(1234,'JACK','CLERK','29-4月-1963',10);--------增加
         update vw_emp set ename='刘德华' where ename='JACK';--------更新
         delete vw_emp where ename='刘德华'; --------删除
         
         create view vw_emp_readonly
         as
         select  empno,ename,job,hiredate,deptno from emp
         with read only ; --------创建只读视图,只能用于执行select语句
         delete from vw_emp_readonly where empno=1234;--------删除失败
         create view vw_emp_check
         as
         select  empno,ename,job,hiredate,deptno 
         from emp where deptno=10
         with check option constraint vw_emp_chk ;
         --------创建检查视图:对通过视图进行的增删改操作进行检查,
                                       要求增删改操作的数据必须是select查询所能查询到的数据。           
         insert into vw_emp_check
         values(1235,'JACK','CLERK','29-4月-1963',20);
         --------20号部门不在查询范围内,违反检查约束
         delete from vw_emp_check  where empno=1234;
         --------所删除的数据在查询范围内,不违反检查约束
1.3.2 创建连接视图
        是指基于多个表所创建的视图,即,定义视图的查询是一个连接查询。 主要目的是为了简化连接查询
        示例1: 查询部门编号为10和30的部门及雇员信息
              create view vw_dept_emp
              as
              select a.deptno,a.dname,a.loc,b.empno,b.ename,b.sal
              from dept a , emp b
              where a.deptno=b.deptno 
              and  a.deptno in (10,30);
              select * from vw_dept_emp;
  
1.3.3 创建复杂视图
        是指包含函数、表达式、或分组数据的视图。主要目的是为了简化查询。 主要用于执行查询操作,并不用于执行DML操作。
         注意:当视图的select查询中包含函数或表达式时,必须为其定义列别名。
         示例1:查询目前每个岗位的平均工资、工资总和、最高工资和最低工资。
              create view vw_emp_job_sal
              (job,avgsal,sumsal,maxsal,minsal)
              as
              select job,avg(sal),sum(sal),max(sal),min(sal)
              from emp
              group by job;
              select * from vw_emp_job_sal;
1.3.4 强制创建视图
        正常情况下,如果基表不存在,创建视图就会失败。但是可以使用force选项强制创建视图(前提:创建视图的语句没有语法错误!),此时该视图处于失效状态。
        示例1:
              create force view  vw_test_tab
              as
              select c1,c2 from test_tab;--------会出现“警告: 创建的视图带有编译错误。”
              select object_name,status from  user_objects
              where  object_name='VW_TEST_TAB';--------视图状态:INVALID
              select  *  from vw_test_tab;--------报错
              create table test_tab--------先建表
              (c1 number(9) primary key, c2  varchar2(20),c3 varchar2(30));
              select  *  from vw_test_tab;--------自动编译失效的视图
              select object_name,status from  user_objects
              where  object_name='VW_TEST_TAB';--------视图状态:VALID               
1.4 更改视图
          在对视图进行更改(或重定义)之前,需要考虑如下几个问题:
          之一——由于视图只是一个虚表,其中没有数据,所以更改视图只是改变数据字典中对该视图的
                       定义信息,视图的所有基础对象都不会受到任何影响
          之二——更改视图之后,依赖于该视图的所有视图和PL/SQL程序都将变为INVALID(失效)状态
          之三——如果以前的视图中具有with check option选项,但是重定义时没有使用该选项,
                       则以前的此选项将自动删除。
1.4.1 更改视图的定义
          方法——执行create or replace view语句。这种方法代替了先删除(“权限也将随之删除”)
                       后创建的方法,会保留视图上的权限,但与该视图相关的存储过程和视图会失效。
          示例1:create or replace view v_test_tab
                      as
                      select c1,c2||' + '||c3  c23 from test_tab;
   
1.4.2 视图的重新编译
           语法:alter view 视图名 compile;
           作用:当视图依赖的基表改变后,视图会“失效”。为了确保这种改变“不影响”视图和依赖于该视图的
                     其他对象,应该使用 alter view 语句“明确的重新编译”该视图,从而在运行视图前发现重新
                     编译的错误。视图被重新编译后,若发现错误,则依赖该视图的对象也会失效;若没有错误,
                     视图会变为“有效”。
           权限:为了重新编译其他模式中的视图,必须拥有alter any table系统权限。
           注意:当访问基表改变后的视图时,oracle会“自动重新编译”这些视图。
           示例1:select last_ddl_time,object_name,status
                       from  user_objects
                       where  object_name='V_TEST_TAB';——视图的状态:有效
                       alter table test_tab  modify (c2  varchar2(30));——修改c2列的长度
                       select last_ddl_time,object_name,status
                       from  user_objects
                       where  object_name='V_TEST_TAB';——视图的状态:失效
                       alter view v_test_tab compile;——明确的重新编译
                       select last_ddl_time,object_name,status
                       from    user_objects
                       where  object_name='V_TEST_TAB';——视图的状态:有效
            思考:若上述代码修改的不是列长,而是表名,结果又会如何?
                      <警告:更改的视图带有编译错误;视图状态:失效>
                                           
1.5 删除视图
        可以删除当前模式中的任何视图;
        如果要删除其他模式中的视图,必须拥有DROP ANY VIEW系统权限;
        视图被删除后,该视图的定义会从词典中被删除,并且在该视图上授予的“权限”也将被删除。
        视图被删除后,其他引用该视图的视图及存储过程等都会失效。
       示例1:drop view vw_test_tab;
1.6 查看视图
        使用数据字典视图
         dba_views——DBA视图描述数据库中的所有视图
         all_views——ALL视图描述用户“可访问的”视图
         user_views——USER视图描述“用户拥有的”视图
         dba_tab_columns——DBA视图描述数据库中的所有视图的列(或表的列)
         all_tab_columns——ALL视图描述用户“可访问的”视图的列(或表的列)
         user_tab_columns——USER视图描述“用户拥有的”视图的列(或表的列)
         示例1:查询当前方案中所有视图的信息
         desc user_views;
         set long 400;
         select view_name,text  from user_views;
         示例1:查询当前方案中指定视图(或表)的列名信息
         select * from user_tab_columns where table_name='VW_DEPT';
1.7 在连接视图上执行DML操作
         在视图上进行的所有DML操作,最终都会在基表上完成;
         select 视图没有什么限制,但insert/delete/update有一些限制
1.7.1 在视图上执行DML操作的步骤和原理
         第一步:将针对视图的SQL语句与视图的定义语句(保存在数据字典中)“合并”成一条SQL语句
         第二步:在内存结构的共享SQL区中“解析”(并优化)合并后的SQL语句
         第三步:“执行”SQL语句
                      示例:
                      假设视图v_emp的定义语句如下:
                      create view v_emp 
                      as
                      select empno,ename,loc
                      from employees emp,departments dept
                      where emp.deptno=dept.deptno and dept.deptno=10;
                      当用户执行如下查询语句时:
                      select ename  from  v_emp
                      where empno=9876;
                      oracle将把这条SQL语句与视图定义语句“合并”成如下查询语句:
                      select  ename  
                      from employees emp,departments dept
                      where emp.deptno=dept.deptno  and dept.deptno=10
                      and empno=9876;
        然后,解析(并优化)合并后的查询语句,并执行查询语句
1.7.2 查询视图“可更新”(包括“增删改”)的列
        使用数据字典视图
        dba_updatable_columns——显示数据库所有视图中的所有列的可更新状态
        all_updatable_columns——显示用户可访问的视图中的所有列的可更新状态                                    
        user_updatable_columns——显示用户拥有的视图中的所有列的可更新状态
        示例1: 查询v_stu_dept中的哪些列是可更新的
              select table_name,column_name,insertable,updatable,deletable
              from    user_updatable_columns
              where table_name='V_STU_DEPT';
1.7.3 可更新连接视图
       如果创建连接视图的select查询“不包含”如下结构,
       并且遵守连接视图的“更新准则”,
       则这样的连接视图是“可更新”的:
       之一:集合运算符(union,intersect,minus)
       之二:DISTINCT关键字
       之三:GROUP BY,ORDER BY,CONNECT BY或START WITH子句
       之四:子查询
       之五:分组函数
       之六:需要更新的列不是由“列表达式”定义的
       之七:基表中所有NOT NULL列均属于该视图
1.7.4 键值保存表
        如果连接视图中的一个“基表的键”(主键、唯一键)在它的视图中仍然存在,
        并且“基表的键”仍然是“连接视图中的键”(主键、唯一键);
        即,某列在基表中是主键|唯一键,在视图中仍然是主键|唯一键
        则称这个基表为“键值保存表”。
              
         一般地,由主外键关系的2个表组成的连接视图,外键表就是键值保存表,而主键表不是。 
1.7.5 连接视图的更新准则
        之一:一般准则——(讲)
                        任何DML操作,只能对视图中的键值保存表进行更新,
                        即,“不能通过连接视图修改多个基表”;
                        在DML操作中,“只能使用连接视图定义过的列”;
                        “自连接视图”的所有列都是可更新(增删改)的
        之二:insert准则
                       在insert语句中不能使用“非键值保存表”中的列(包括“连接列”);
                       执行insert操作的视图,至少应该“包含”键值保存表中所有设置了约束的列;
                       如果在定义连接视图时使用了WITH CHECK OPTION 选项,
                       则“不能”针对连接视图执行insert操作                                     
       之三:update准则
                        键值保存表中的列是可以更新的;
                        如果在定义连接视图时使用了WITH CHECK OPTION 选项,
                        则连接视图中的连接列(一般就是“共有列”)和基表中的“其他共有列”是“不可”更新的,
                        连接列和共有列之外的其他列是“可以”更新的
      之四:delete准则
                        如果在定义连接视图时使用了WITH CHECK OPTION 选项,
                        依然“可以”针对连接视图执行delete操作
分享到:
评论

相关推荐

    工业自动化中基于威纶通触摸屏的水箱液位PID控制仿真程序设计与实现

    内容概要:本文详细介绍了如何利用威纶通触摸屏及其配套软件EasyBuilder Pro构建一个水箱液位控制的PID仿真程序。主要内容涵盖触摸屏界面设计、PID算法实现、通信配置以及仿真模型搭建等方面。文中不仅提供了具体的代码示例,还分享了许多调试经验和优化技巧,如抗积分饱和处理、通信同步设置等。此外,作者还强调了实际应用中的注意事项,例如参数范围限制、突发情况模拟等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是对PID控制器有一定了解并希望深入掌握其实际应用的人群。 使用场景及目标:适用于需要进行水箱液位控制系统设计、调试和优化的工作环境。主要目标是帮助读者理解和掌握PID控制的基本原理及其在实际工程项目中的具体实现方法。 其他说明:附带完整的工程文件可供下载,便于读者快速上手实践。文中提到的所有代码片段均经过实际验证,确保可靠性和实用性。

    2024年中国城市低空经济发展指数报告

    内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。

    多智能体协同编队控制:无人机编队背后的Python实现与关键技术解析

    内容概要:本文详细介绍了多智能体协同编队控制的技术原理及其Python实现。首先通过生动形象的例子解释了编队控制的核心概念,如一致性算法、虚拟结构法、预测补偿等。接着深入探讨了编队形状的设计方法,包括如何利用虚拟结构法生成特定编队形状,并讨论了通信质量和参数调试的重要性。此外,还涉及了避障策略、动态权重分配以及故障检测等实际应用中的挑战和解决方案。最后,通过具体实例展示了如何将理论应用于实际项目中,如无人机编队表演、自动驾驶车队等。 适用人群:对多智能体系统、编队控制感兴趣的科研人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标:适用于研究和开发多智能体协同编队控制系统的场景,旨在帮助读者理解并掌握相关技术和实现方法,提高系统的稳定性和可靠性。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实践经验和技术细节,有助于读者更好地理解和应用这些技术。同时强调了参数调试、通信质量、预测补偿等方面的关键因素对于系统性能的影响。

    四旋翼飞行器模型预测控制(MPC)的Matlab实现及其设定点收敛保证

    内容概要:本文详细介绍了名为'MPC_ACC_2020-master'的四旋翼飞行器模型预测跟踪控制器(Matlab实现)。四旋翼飞行器由于其高度非线性和强耦合特性,在复杂环境中难以实现精准控制。模型预测控制(MPC)通过预测未来状态并在每一步进行在线优化,解决了这一难题。文中展示了关键代码片段,解释了系统参数定义、初始化、预测模型构建、成本函数构建、优化求解及控制输入的应用。此外,还探讨了MPC_ACC_2020-master如何通过精心设计的成本函数和优化算法确保四旋翼飞行器状态收敛到设定点。 适合人群:从事飞行器控制领域的研究人员和技术爱好者,尤其是对模型预测控制感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于四旋翼飞行器的轨迹跟踪任务,旨在提高飞行器在复杂环境下的稳定性与准确性。具体应用场景包括但不限于无人机竞速、自动巡航、物流配送等。 其他说明:尽管该项目主要用于科研目的,但其简洁高效的代码结构也为实际工程应用提供了良好借鉴。同时,项目中存在一些待改进之处,如状态估计部分未考虑真实情况下的噪声干扰,后续版本计划移植到C++并集成进ROS系统。

    基于MATLAB2020b的CNN-LSTM与GTO算法优化的电力负荷预测研究

    内容概要:本文探讨了基于MATLAB2020b平台,采用CNN-LSTM模型结合人工大猩猩部队(GTO)算法进行电力负荷预测的方法。首先介绍了CNN-LSTM模型的基本结构及其在处理多变量输入(如历史负荷和气象数据)方面的优势。随后详细解释了如何通过GTO算法优化超参数选择,提高模型预测精度。文中展示了具体的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络层搭建、训练选项设定等方面的内容,并分享了一些实践经验和技术细节。此外,还讨论了模型的实际应用效果,特别是在某省级电网数据上的测试结果。 适合人群:从事电力系统数据分析的研究人员、工程师,以及对深度学习应用于时间序列预测感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要精确预测未来电力负荷的情况,旨在帮助电力公司更好地规划发电计划,优化资源配置,保障电网安全稳定运行。通过本研究可以学习到如何构建高效的CNN-LSTM模型,并掌握利用GTO算法进行超参数优化的具体步骤。 其他说明:文中提到的一些技巧和注意事项有助于避免常见错误,提高模型性能。例如,合理的数据预处理方式、适当的超参数范围设定等都能显著改善最终的预测效果。

    机器学习(深度学习):用于脑肿瘤的带有边界框的磁共振成像

    数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。

    STM32F103 CAN通讯与IAP升级Bootloader源码解析及硬件设计

    内容概要:本文详细介绍了STM32F103的CAN通讯和IAP升级Bootloader的源码实现及其硬件设计。首先,针对CAN通讯部分,文章深入探讨了CAN外设的初始化配置,包括波特率、位时间、过滤器等重要参数的设置方法,并提供了一段完整的初始化代码示例。接着,对于IAP升级Bootloader,文中讲解了通过CAN总线接收HEX文件并写入Flash的具体实现步骤,以及如何安全地从Bootloader跳转到应用程序。此外,文章还附上了原理图和PCB文件,有助于理解和优化硬件设计。最后,作者分享了一些实用的调试技巧和注意事项,如终端电阻的正确使用、CRC校验的应用等。 适合人群:嵌入式系统开发者、硬件工程师、从事STM32开发的技术人员。 使用场景及目标:适用于正在开发STM32相关项目的工程师,尤其是那些需要实现CAN通讯和固件在线升级功能的人群。通过学习本文提供的源码和技术要点,可以帮助他们快速掌握相关技能,提高开发效率。 其他说明:本文不仅提供了详细的代码示例,还包含了丰富的实践经验分享,能够帮助读者更好地理解和解决实际开发中遇到的问题。

    全能屏幕录像工具,支持语音、监控、摄像头、画笔等多功能源码

    工具集语音、监控、摄像头、画笔等功能于一体!清晰语音录入,确保声画同步;监控级画面录制,操作细节无遗漏;摄像头多视角呈现,让内容更生动。录制时,画笔可标注重点,快速传递关键信息。自带视频播放,无需第三方;快捷键操作便捷,录制高效。强大解码器兼容多格式,不同设备随心播放。无论是教学、办公还是创作

    西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调BMS系统中的温湿度精准控制与优化

    内容概要:本文详细介绍了西门子S7-1500 PLC在制药厂洁净空调建筑管理系统(BMS)中的应用案例。重点讨论了硬件配置(1500 CPU + ET200SP分布式IO)、温湿度控制策略(串级PID、分程调节)、以及具体的编程实现(SCL语言)。文中分享了多个技术细节,如PT100温度采集、PID控制算法优化、报警管理和HMI界面设计等。此外,作者还提到了一些调试过程中遇到的问题及其解决方案,如PID_Compact块的手动模式设定值跳变问题、博图V15.1的兼容性问题等。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,特别是那些对PLC编程、温湿度控制和洁净空调系统感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于制药厂或其他对温湿度控制要求严格的行业。主要目标是确保洁净空调系统的高效运行,将温湿度波动控制在极小范围内,保障生产环境的安全性和稳定性。 其他说明:本文不仅提供了详细的编程代码和硬件配置指南,还分享了许多实践经验,帮助读者更好地理解和应用相关技术。同时,强调了在实际项目中需要注意的关键点和潜在问题。

    2025年6G近场技术白皮书2.0.pdf

    2025年6G近场技术白皮书2.0.pdf

    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-Frogeon.zip

    少儿编程scratch项目源代码文件案例素材-Frogeon.zip

    2025年感知技术十大趋势深度分析报告.pdf

    2025年感知技术十大趋势深度分析报告.pdf

    Matlab实现车间调度问题遗传算法(JSPGA):源码解析与应用

    内容概要:本文详细介绍了一种用于解决车间调度问题的遗传算法(Matlab实现),即JSPGA。文章首先介绍了遗传算法的基本概念及其在车间调度问题中的应用场景。接着,作者展示了完整的Matlab源码,包括参数设置、种群初始化、选择、交叉、变异、适应度计算以及结果输出等模块。文中还特别强调了适应度计算方法的选择,采用了最大完工时间的倒数作为适应度值,并通过三维甘特图和迭代曲线直观展示算法性能。此外,文章提供了多个调参技巧和改进方向,帮助读者更好地理解和应用该算法。 适合人群:对遗传算法感兴趣的研究人员、工程师以及希望深入理解车间调度问题求解方法的技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要优化多台机器、多个工件加工顺序与分配的实际工业生产环境。主要目标是通过遗传算法找到最优或近似最优的调度方案,从而减少最大完工时间,提高生产效率。 其他说明:文章不仅提供了详细的理论解释和技术细节,还包括了大量实用的代码片段和图表,使读者能够轻松复现实验结果。同时,作者还分享了一些个人经验和建议,为后续研究提供了有价值的参考。

    永磁同步电机MTPA控制算法及其Simulink仿真模型设计与实现

    内容概要:本文深入探讨了永磁同步电机(PMSM)的最大转矩电流比(MTPA)控制算法,并详细介绍了基于Simulink的仿真模型设计。首先,文章阐述了PMSM的数学模型,包括电压方程和磁链方程,这是理解控制算法的基础。接着,解释了矢量控制原理,通过将定子电流分解为励磁电流和转矩电流分量,实现对电机的有效控制。随后,重点讨论了MTPA控制的目标和方法,即在限定电流条件下最大化转矩输出。此外,文章还涉及了前馈补偿、弱磁控制和SVPWM调制等关键技术,提供了具体的实现代码和仿真思路。最后,通过一系列实验验证了各控制策略的效果。 适合人群:从事电机控制系统设计的研究人员和技术人员,尤其是对永磁同步电机和Simulink仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解PMSM控制算法并在Simulink环境中进行仿真的技术人员。主要目标是掌握MTPA控制的核心原理,学会构建高效的仿真模型,优化电机性能。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导,还有丰富的代码示例和实践经验,有助于读者快速理解和应用相关技术。同时,强调了实际工程中常见的问题及解决方案,如负载扰动、弱磁控制和SVPWM调制等。

    基于Matlab的三机并联风光储混合系统仿真及关键技术解析

    内容概要:本文详细介绍了三机并联的风光储混合系统在Matlab中的仿真方法及其关键技术。首先,针对光伏阵列模型,讨论了其核心二极管方程以及MPPT(最大功率点跟踪)算法的应用,强调了环境参数对输出特性的影响。接着,探讨了永磁同步风机的矢量控制,尤其是转速追踪和MPPT控制策略。对于混合储能系统,则深入讲解了超级电容和蓄电池的充放电策略,以及它们之间的协调机制。此外,还涉及了PQ控制的具体实现,包括双闭环结构的设计和锁相环的优化。最后,提供了仿真过程中常见的问题及解决方案,如求解器选择、参数敏感性和系统稳定性等。 适合人群:从事电力电子、新能源系统设计与仿真的工程师和技术人员,以及相关专业的研究生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解风光储混合系统工作原理的研究人员,旨在帮助他们掌握Matlab仿真技巧,提高系统设计和优化的能力。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和代码示例,还分享了许多实践经验,有助于读者更好地理解和应用所学知识。

    亚洲电子商务发展案例研究

    本书由国际发展研究中心(IDRC)和东南亚研究院(ISEAS)联合出版,旨在探讨亚洲背景下电子商务的发展与实践。IDRC自1970年起,致力于通过科学技术解决发展中国家的社会、经济和环境问题。书中详细介绍了IDRC的ICT4D项目,以及如何通过项目如Acacia、泛亚网络和泛美项目,在非洲、亚洲和拉丁美洲推动信息通信技术(ICTs)的影响力。特别强调了IDRC在弥合数字鸿沟方面所作出的贡献,如美洲连通性研究所和非洲连通性项目。ISEAS作为东南亚区域研究中心,专注于研究该地区的发展趋势,其出版物广泛传播东南亚的研究成果。本书还收录了电子商务在亚洲不同国家的具体案例研究,包括小型工匠和开发组织的电子商务行动研究、通过互联网直接营销手工艺品、电子营销人员的创新方法以及越南电子商务发展的政策影响。

    2025工业5G终端设备发展报告.pdf

    2025工业5G终端设备发展报告.pdf

    Java经典面试笔试题及答案

    内容概要:本文档《Java经典面试笔试题及答案.docx》涵盖了广泛的Java基础知识和技术要点,通过一系列面试题的形式,深入浅出地讲解了Java的核心概念。文档内容包括但不限于:变量的声明与定义、对象序列化、值传递与引用传递、接口与抽象类的区别、继承的意义、方法重载的优势、集合框架的结构、异常处理机制、线程同步、泛型的应用、多态的概念、输入输出流的使用、JVM的工作原理等。此外,还涉及了诸如线程、GUI事件处理、类与接口的设计原则等高级主题。文档不仅解释了各个知识点的基本概念,还提供了实际应用场景中的注意事项和最佳实践。 适合人群:具备一定Java编程基础的学习者或开发者,特别是准备参加Java相关岗位面试的求职者。 使用场景及目标:①帮助读者巩固Java基础知识,提升对Java核心技术的理解;②为面试做准备,提供常见面试题及其详细解答;③指导开发者在实际项目中应用Java的最佳实践,优化代码质量和性能。 其他说明:文档内容详实,涵盖了Java开发中的多个方面,从基础语法到高级特性均有涉及。建议读者在学习过程中结合实际编程练习,加深对各个知识点的理解和掌握。同时,对于复杂的概念和技术,可以通过查阅官方文档或参考书籍进一步学习。

    MATLAB深度学习代码生成实践:图像分类、车辆检测与车道线识别的C++部署

    内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB将预训练的深度学习模型(如ResNet50、YOLOv2和LaneNet)转化为高效的C++代码,并部署到嵌入式系统中。首先,通过ResNet50展示了图像分类任务的代码生成流程,强调了输入图像的预处理和归一化步骤。接着,YOLOv2用于车辆检测,讨论了anchor box的可视化及其优化方法,特别是在Jetson Nano平台上实现了显著的速度提升。最后,LaneNet应用于车道线识别,探讨了实例分割和聚类算法的实现细节,以及如何通过OpenMP和CUDA进行性能优化。文中还提供了多个实用技巧,如选择合适的编译器版本、处理自定义层和支持动态输入等。 适合人群:具有一定MATLAB和深度学习基础的研发人员,尤其是关注嵌入式系统和高性能计算的应用开发者。 使用场景及目标:适用于希望将深度学习模型高效部署到嵌入式设备的研究人员和工程师。主要目标是提高模型推理速度、降低内存占用,并确保代码的可移植性和易维护性。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例和技术细节,还分享了许多实践经验,帮助读者避免常见的陷阱。此外,还提到了一些高级优化技巧,如SIMD指令集应用和内存管理策略,进一步提升了生成代码的性能。

    基于MATLAB的综合能源系统优化:融合需求响应与碳交易机制的建模与实现

    内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB进行综合能源系统的优化建模,特别是将需求响应和碳交易机制融入其中。首先,文章展示了购能成本计算、燃气锅炉成本以及需求响应(包括价格型和替代型)的具体实现方法。接着,深入探讨了碳交易机制的实现,如碳配额分配、实际碳排放计算及其成本核算。此外,文章还提供了四个典型场景的实现方法,通过调整不同的边界条件来模拟各种实际情况。最后,讨论了一些常见的编程技巧和注意事项,如使用YALMIP工具箱、CPLEX求解器的配置等。 适用人群:适用于从事综合能源系统研究和技术开发的专业人士,尤其是那些对MATLAB编程有一定基础的研究人员和工程师。 使用场景及目标:①帮助研究人员理解和实现综合能源系统的优化模型;②探索需求响应和碳交易机制对能源系统调度的影响;③提供实用的编程技巧和优化建议,提高模型的准确性和求解效率。 其他说明:文中提供的代码片段和编程技巧对于实际工程项目具有很高的参考价值,能够显著提升模型的灵活性和实用性。同时,文章还提到了一些潜在的改进方向,如引入更多类型的能源转换设备和优化算法。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics