现有部门表deptinfo,其中部门编号为di_id,部门等级为di_layer,共四个级别,父级部门编码为di_parent_id,帮我写一个查询所有部门对应的二级部门编号,三级部门编号

可以使用递归查询来解决这个问题，以下是一种可能的 SQL 实现：

WITH RECURSIVE sub_dept AS (
  -- 找到所有二级部门
  SELECT di_id, di_parent_id
  FROM deptinfo
  WHERE di_layer = 2
  UNION ALL
  -- 递归查找所有下级部门
  SELECT deptinfo.di_id, deptinfo.di_parent_id
  FROM deptinfo
  JOIN sub_dept ON sub_dept.di_id = deptinfo.di_parent_id
)
-- 最终查询所有二级部门和对应的三级部门
SELECT sub_dept.di_id AS level2, deptinfo.di_id AS level3
FROM sub_dept
JOIN deptinfo ON sub_dept.di_id = deptinfo.di_parent_id;

上述查询中使用了一个 Common Table Expression (CTE) 和递归查询。首先找到所有二级部门，然后递归查找所有下级部门，直到没有更多的下级部门。最后，将每个二级部门与其下属的三级部门进行匹配。

相关问题

使用三层架构,ioc,di实现简单登录

好的，我们可以使用 C# 语言和 ASP.NET MVC 框架来实现一个简单的登录功能，并使用三层架构、IoC 和 DI 进行解耦。

首先，我们需要创建一个 ASP.NET MVC 项目，并添加需要的 NuGet 包，比如 Autofac、Autofac.Mvc5 等。

接下来，我们按照以下步骤进行实现：

1. 创建表示层（Presentation Layer）：在 Controllers 文件夹下创建一个 LoginController，编写 Index 和 Login 两个 Action，分别对应登录页面和登录事件。在 Views 文件夹下创建 Login 文件夹，并添加 Index 和 Login 两个视图页面，用于显示登录页面和处理登录事件。

2. 创建业务逻辑层（Business Logic Layer）：在 Services 文件夹下创建一个 ILoginService 接口，定义 Login 方法用于验证用户是否登录成功。在实现类 LoginService 中，实现 ILoginService 接口，并添加 UserRepository 属性，用于访问数据访问层（Data Access Layer）。在 Login 方法中，调用 UserRepository 的方法获取用户信息，比对用户名和密码是否正确，如果正确则返回 true，表示登录成功；否则返回 false，表示登录失败。

3. 创建数据访问层（Data Access Layer）：在 Repositories 文件夹下创建一个 IUserRepository 接口，定义 GetUserByName 方法用于根据用户名获取用户信息。在实现类 UserRepository 中，实现 IUserRepository 接口，并添加 DbContext 属性，用于访问数据库。在 GetUserByName 方法中，调用 DbContext 的方法查询数据库，获取用户信息。

4. 配置 IoC 容器：在 App_Start 文件夹下创建一个 AutofacConfig 类，添加一个 Register 方法，用于注册 IoC 容器。在 Register 方法中，添加对 LoginService 和 UserRepository 的注册，通过构造函数注入 DbContext。

5. 配置 DI 依赖：在 Global.asax.cs 文件中，添加一个 Application_Start 方法，用于注册 DI 依赖。在 Application_Start 方法中，调用 AutofacConfig 类的 Register 方法，注册 IoC 容器。

6. 运行测试：运行应用程序，访问登录页面，输入用户名和密码，点击登录按钮，程序会调用 LoginController 的 Login 方法，验证用户名和密码是否正确，如果正确则跳转到首页；否则返回登录页面并显示错误信息。

以上就是使用三层架构、IoC 和 DI 实现简单登录的步骤，具体代码实现可以参考以下示例项目：

https://github.com/autofac/Examples/tree/master/src/Mvc5Example

请帮我写一个关于“基于LSTM的短期风速软测量”的matlab的代码，要分出训练数据和测试数据，并给出预测结果和实际结果的对比曲线，训练误差曲线和相对误差曲线。数据要求使用data.xlsx，其中纵向为4列，横向为65535行，分别顺序为原始风速、分钟风速变化、风功率、分钟功率变化，不能报错，不能使用sequenceInputLayer、lstmLayer函数。

好的，我会尽可能地为您提供一个基于LSTM的风速软测量的Matlab代码。由于我无法获取到您的数据，以下代码仅为参考用途，请您根据实际情况进行调整。

首先是数据预处理部分：

% 读取数据
data = xlsread('data.xlsx');

% 数据归一化
data_norm = zscore(data, 0, 1);

% 划分训练集和测试集
num_train = round(size(data_norm, 1) * 0.8);
train_data = data_norm(1:num_train, :);
test_data = data_norm(num_train+1:end, :);

接下来是LSTM网络的实现：

% 定义网络参数
input_size = 4; % 输入维度
hidden_size = 64; % 隐藏层维度
output_size = 1; % 输出维度
learning_rate = 0.001; % 学习率
epochs = 100; % 迭代次数

% 初始化权重
Wf = randn(hidden_size, input_size + hidden_size) / sqrt(input_size + hidden_size);
Wi = randn(hidden_size, input_size + hidden_size) / sqrt(input_size + hidden_size);
Wc = randn(hidden_size, input_size + hidden_size) / sqrt(input_size + hidden_size);
Wo = randn(hidden_size, input_size + hidden_size) / sqrt(input_size + hidden_size);
Wy = randn(output_size, hidden_size) / sqrt(hidden_size);

bf = zeros(hidden_size, 1);
bi = zeros(hidden_size, 1);
bc = zeros(hidden_size, 1);
bo = zeros(hidden_size, 1);
by = zeros(output_size, 1);

% 训练网络
train_loss = zeros(epochs, 1);
for epoch = 1:epochs
    % 初始化状态
    h = zeros(hidden_size, 1);
    c = zeros(hidden_size, 1);
    df = zeros(hidden_size, 1);
    di = zeros(hidden_size, 1);
    dc = zeros(hidden_size, 1);
    do = zeros(hidden_size, 1);
    y_pred = zeros(size(train_data, 1)-1, 1);

    % 前向传播
    for t = 1:size(train_data, 1)-1
        x_t = train_data(t, :)';
        y_t = train_data(t+1, 1);
        
        % 遗忘门
        f_t = sigmoid(Wf * [h; x_t] + bf);
        % 输入门
        i_t = sigmoid(Wi * [h; x_t] + bi);
        % 新增信息
        c_t = tanh(Wc * [h; x_t] + bc);
        % 更新状态
        c = f_t .* c + i_t .* c_t;
        % 输出门
        o_t = sigmoid(Wo * [h; x_t] + bo);
        % 隐藏层状态
        h = o_t .* tanh(c);
        % 输出层状态
        y_pred(t) = Wy * h + by;
        
        % 计算损失函数
        train_loss(epoch) = train_loss(epoch) + (y_pred(t) - y_t)^2;
        
        % 反向传播
        dy = 2 * (y_pred(t) - y_t);
        dWy = dy * h';
        dby = dy;
        dh = Wy' * dy;
        do_t = dh .* tanh(c);
        do_t = do_t .* o_t .* (1 - o_t);
        dWo = do_t * [h; x_t]';
        dbo = do_t;
        dc = dh .* o_t .* (1 - tanh(c).^2);
        dc = dc .* i_t;
        dc_t = dc .* (1 - c_t.^2);
        dWc = dc_t * [h; x_t]';
        dbc = dc_t;
        di = dc .* c_t;
        di_t = di .* i_t .* (1 - i_t);
        dWi = di_t * [h; x_t]';
        dbi = di_t;
        df = dc .* c;
        df_t = df .* f_t .* (1 - f_t);
        dWf = df_t * [h; x_t]';
        dbf = df_t;
        
        % 更新权重
        Wy = Wy - learning_rate * dWy;
        by = by - learning_rate * dby;
        Wo = Wo - learning_rate * dWo;
        bo = bo - learning_rate * dbo;
        Wc = Wc - learning_rate * dWc;
        bc = bc - learning_rate * dbc;
        Wi = Wi - learning_rate * dWi;
        bi = bi - learning_rate * dbi;
        Wf = Wf - learning_rate * dWf;
        bf = bf - learning_rate * dbf;
    end
    
    % 计算平均损失
    train_loss(epoch) = train_loss(epoch) / (size(train_data, 1)-1);
end

最后是预测部分：

% 测试集预测结果
h = zeros(hidden_size, 1);
c = zeros(hidden_size, 1);
df = zeros(hidden_size, 1);
di = zeros(hidden_size, 1);
dc = zeros(hidden_size, 1);
do = zeros(hidden_size, 1);
y_pred = zeros(size(test_data, 1)-1, 1);
for t = 1:size(test_data, 1)-1
    x_t = test_data(t, :)';
    y_t = test_data(t+1, 1);

    % 遗忘门
    f_t = sigmoid(Wf * [h; x_t] + bf);
    % 输入门
    i_t = sigmoid(Wi * [h; x_t] + bi);
    % 新增信息
    c_t = tanh(Wc * [h; x_t] + bc);
    % 更新状态
    c = f_t .* c + i_t .* c_t;
    % 输出门
    o_t = sigmoid(Wo * [h; x_t] + bo);
    % 隐藏层状态
    h = o_t .* tanh(c);
    % 输出层状态
    y_pred(t) = Wy * h + by;
end

% 反归一化
y_pred = y_pred * std(data(:,1)) + mean(data(:,1));
y_true = data(num_train+2:end, 1);

% 绘制预测结果和实际结果的对比曲线
plot(y_true);
hold on;
plot(y_pred);
legend('True', 'Predicted');
title('Wind Speed Prediction');
xlabel('Time');
ylabel('Wind Speed');

% 计算相对误差
mape = mean(abs((y_true - y_pred) ./ y_true));
fprintf('MAPE = %.4f\n', mape);

以上代码仅为参考，具体实现可能需要根据您的实际情况进行调整。