AND flt_no like concat('%',#{cm.fltNo}::text,'%')

根据你提供的信息，你似乎在使用类似于 SQL 查询语句的代码，并且想要在 `flt_no` 列中进行模糊匹配。若要将 `#{cm.fltNo}::text` 的值作为模糊匹配的条件，你可以使用 `concat` 函数将通配符 `%` 添加到该值的前后，如下所示：

AND flt_no LIKE CONCAT('%', #{cm.fltNo}::text, '%')

这样会在查询中匹配包含 `#{cm.fltNo}::text` 值的任何 `flt_no`。请注意，这只是一个示例，具体的实现可能会根据你所使用的数据库或编程语言而有所不同。

相关问题

解释代码：class VLCELoss(nn.Layer): def __init__(self, smoothing=False, with_all=False, ignore_index=-1, **kwargs): super(VLCELoss, self).__init__() if ignore_index >= 0: self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss( reduction='mean', ignore_index=ignore_index) else: self.loss_func = nn.CrossEntropyLoss(reduction='mean') # ignore_index默认值-100 self.smoothing = smoothing self.with_all = with_all def forward(self, pred, batch): if isinstance(pred, dict): # for ABINet loss = {} loss_sum = [] # 损失列表 for name, logits in pred.items(): # items:一个类似集合的对象，提供pred的项的视图 if isinstance(logits, list): logit_num = len(logits) all_tgt = paddle.concat([batch[1]] * logit_num, 0) all_logits = paddle.concat(logits, 0) flt_logtis = all_logits.reshape([-1, all_logits.shape[2]]) flt_tgt = all_tgt.reshape([-1]) else: flt_logtis = logits.reshape([-1, logits.shape[2]]) flt_tgt = batch[1].reshape([-1]) loss[name + '_loss'] = self.loss_func(flt_logtis, flt_tgt) loss_sum.append(loss[name + '_loss']) loss['loss'] = sum(loss_sum) return loss

很抱歉，我作为语言模型无法提供完整的代码实现，但是我可以给你一个概括性的方案来解决这个问题。

对于网约车和顾客的定位数据，我们可以使用同态加密算法，将其加密后保存在文件中。同态加密算法是一种特殊的加密技术，它可以在不解密的情况下对加密数据进行计算，这样就可以保证数据的隐私安全。

以下是一个基本的同态加密算法的过程：

1.生成公钥和私钥

2.将所有的定位数据转化为数字，并将其保存在txt文件中

3.使用公钥对txt文件中的数据进行加密

4.将加密后的数据保存在同路径目录下的新文件中，重命名为另一个txt文件

5.使用私钥对加密后的数据进行解密

6.使用同态加密算法对解密后的数据进行计算

7.将计算结果保存在txt文件中

以下是一个用Python实现同态加密算法的伪代码：

# 导入同态加密算法库
import tenSEAL

# 生成公钥和私钥
public_key, secret_key = tenSEAL.generate_keys()

# 打开定位数据txt文件
with open('location_data.txt', 'r') as f:
    # 读取定位数据
    location_data = f.readlines()

# 将定位数据转化为数字
encrypted_data = []
for data in location_data:
    encrypted_data.append(public_key.encrypt(int(data)))

# 保存加密后的数据到新文件
with open('encrypted_location_data.txt', 'w') as f:
    for data in encrypted_data:
        f.write(str(data) + '\n')

# 解密加密后的数据
decrypted_data = []
for data in encrypted_data:
    decrypted_data.append(secret_key.decrypt(data))

# 使用同态加密算法对解密后的数据进行计算
result = 0
for data in decrypted_data:
    result += data

# 将计算结果保存在新文件
with open('result.txt', 'w') as f:
    f.write(str(result))

需要注意的是，这只是一个简单的同态加密算法的伪代码，实际实现过程中需要考虑更多的安全性和性能问题。

select flt_no as fltNo, flt_date as fltDate, create_pnr_office_id as createPnrOfficeId, pnr_create_date as pnrCreateDate, gds, bkd_cnt as bkdCnt, tkt_cnt as tktCnt, rfd_cnt as rfdCnt, void_cnt as voidCnt, issue_ratio as issueRatio, SPLIT_PART(segment, '-', 1) as origin, SPLIT_PART(segment, '-', 2) as dest from inter.mid_pnr_waste_seats where flt_date in('2023-07-22') and ( exists (select * from inter.mid_bas_rm_dist where inter.mid_bas_rm_dist.valid_start_date<= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.valid_end_date>= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.dep_code=SPLIT_PART(segment, '-', 1) and inter.mid_bas_rm_dist.arr_code= SPLIT_PART(segment, '-', 2) and inter.mid_bas_rm_dist.rm_dist in ('欧洲区' , '测试区' , 'test区1' , '亚洲区' , '俄中东区'))) and SPLIT_PART(segment, '-', 1) in (select dep_code from inter.mid_bas_rm_dist where inter.mid_bas_rm_dist.valid_start_date<= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.valid_end_date>= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.rm_dist in ('欧洲区' , '测试区' , 'test区1' , '亚洲区' , '俄中东区'))and SPLIT_PART(segment, '-', 2) in (select arr_code from inter.mid_bas_rm_dist where inter.mid_bas_rm_dist.valid_start_date<= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.valid_end_date>= flt_date and inter.mid_bas_rm_dist.rm_dist in ('欧洲区' , '测试区' , 'test区1' , '亚洲区' , '俄中东区'))

这是一个SQL查询语句，用于从表inter.mid_pnr_waste_seats中选择特定条件的数据。查询的结果包括flt_no作为fltNo，flt_date作为fltDate，create_pnr_office_id作为createPnrOfficeId，pnr_create_date作为pnrCreateDate，gds，bkd_cnt作为bkdCnt，tkt_cnt作为tktCnt，rfd_cnt作为rfdCnt，void_cnt作为voidCnt，issue_ratio作为issueRatio，以及从segment字段中使用SPLIT_PART函数提取出来的origin和dest两个字段。

查询条件包括flt_date等于'2023-07-22'，以及一个子查询，其中检查了inter.mid_bas_rm_dist表中的数据。子查询中的条件是valid_start_date小于等于flt_date，valid_end_date大于等于flt_date，dep_code等于segment字段中使用SPLIT_PART函数提取出来的第一部分，arr_code等于segment字段中使用SPLIT_PART函数提取出来的第二部分，rm_dist在('欧洲区' , '测试区' , 'test区1' , '亚洲区' , '俄中东区')中。

此外，还有两个条件，分别检查了dep_code和arr_code是否存在于inter.mid_bas_rm_dist表中，并且满足相同的条件。

请注意，这只是一个简单的解释，实际上可能还有其他细节需要考虑。