优化select t.*,cgs.super_name from tbl_order t left join tbl_company_game c on t.pid = c.company_game_no left join tbl_company_game_super cgs on c.super_id = cgs.id <where> t.order_status = 105
时间: 2023-02-09 21:12:15 浏览: 63
这是一条 SQL 查询语句,它用于从数据库表 `tbl_order` 中查询所有列(* 表示全部列),并根据条件 `t.order_status = 105` 过滤结果。该语句使用了左连接(left join),以将结果与表 `tbl_company_game` 和 `tbl_company_game_super` 连接起来,并选择 `tbl_company_game_super` 表中的 `super_name` 列。
相关问题
上述程序在运行“rhs = AT.*B(:,:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);”时显示数组大小不兼容,怎么修改
在运行“rhs = AT.*B(:,:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);”时,因为`AT`和`B`的大小不兼容,所以会出现数组大小不兼容的错误。修改的方法如下:
将“x = reshape(B(:, 1), [], c);”改为“x = reshape(B, m, n, []);”,这样就可以将`B`直接转换为3维数组。
然后将“rhs = AT.*B(:,:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);”改为“rhs = AT*x(:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);”。这里使用的是向量化的方式,将`x`转换为向量后再进行运算。
修改后的代码如下:
```
function x = TV_L1_Bregman(A, B, lambda, gamma, maxIter)
% A,B:表示数据项和平滑项的系数矩阵
% lambda:平滑项的权重
% gamma:Bregman迭代的步长
% maxIter:最大迭代次数
% 初始化变量
[m, n, c] = size(B);
x = reshape(B, m, n, []);
p = zeros(m, n, c);
q = zeros(m, n, c);
divp = zeros(m, n, c);
divq = zeros(m, n, c);
% 计算矩阵AT和ATA
AT = A';
ATA = AT*A;
% 迭代求解
for iter = 1:maxIter
% 更新x
rhs = AT*x(:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);
x = reshape(cgs(ATA, rhs(:), [], 1e-6, [], []), m, n, c);
% 更新p和q
gradx = [diff(x, 1, 2), x(:,1,:) - x(:,n,:)];
grady = [diff(x, 1, 1); x(1,:,:) - x(m,:,:)];
norm = sqrt(gradx.^2 + grady.^2 + eps);
p = max(p + gamma*gradx./repmat(norm, [1, 1, 3]), 0);
q = max(q + gamma*grady./repmat(norm, [1, 1, 3]), 0);
% 更新divp和divq
divp = diff([p(:,n,:), p], 1, 2);
divp(:,1,:) = p(:,1,:) - p(:,n,:);
divq = diff([q(m,:,:); q], 1, 1);
divq(1,:,:) = q(1,:,:) - q(m,:,:);
end
```
修改后的代码应该可以正常运行了。
matlab中“TV_L1_Bregman”的代码
以下是基于Bregman迭代的全变分最小化函数`TV_L1_Bregman`的matlab代码实现:
```
function x = TV_L1_Bregman(A, B, lambda, gamma, maxIter)
% A,B:表示数据项和平滑项的系数矩阵
% lambda:平滑项的权重
% gamma:Bregman迭代的步长
% maxIter:最大迭代次数
% 初始化变量
[m, n, c] = size(B);
x = reshape(B(:, 1), [], c);
p = zeros(m, n, c);
q = zeros(m, n, c);
divp = zeros(m, n, c);
divq = zeros(m, n, c);
% 计算矩阵AT和ATA
AT = A';
ATA = AT*A;
% 迭代求解
for iter = 1:maxIter
% 更新x
rhs = AT*B(:,:) + lambda*divp(:,:) - lambda*divq(:,:);
x = reshape(cgs(ATA, rhs(:), [], 1e-6, [], []), m, n, c);
% 更新p和q
gradx = [diff(x, 1, 2), x(:,1,:) - x(:,n,:)];
grady = [diff(x, 1, 1); x(1,:,:) - x(m,:,:)];
norm = sqrt(gradx.^2 + grady.^2 + eps);
p = max(p + gamma*gradx./repmat(norm, [1, 1, 3]), 0);
q = max(q + gamma*grady./repmat(norm, [1, 1, 3]), 0);
% 更新divp和divq
divp = diff([p(:,n,:), p], 1, 2);
divp(:,1,:) = p(:,1,:) - p(:,n,:);
divq = diff([q(m,:,:); q], 1, 1);
divq(1,:,:) = q(1,:,:) - q(m,:,:);
end
```
这个函数实现的是基于Bregman迭代的全变分最小化算法,其中`cgs`是matlab自带的共轭梯度函数,用于求解线性方程组。在迭代过程中,更新`x`、`p`和`q`的方法分别为使用共轭梯度法求解线性方程组、计算梯度、将梯度归一化、更新`p`和`q`,更新`divp`和`divq`的方法分别为计算梯度的散度。