a.operation_name in (select DISTINCT operation_name from mr_operation as c where c.operation_name like CONCAT('%',@operation_name,'%'))这句代码是什么意思

时间: 2024-04-28 15:25:41 浏览: 125
这段代码是一个SQL查询语句,其中涉及到了子查询和模糊匹配。 具体解释如下: - operation_name是一个列名,表示某个操作的名称。 - @operation_name是一个变量,表示要匹配的操作名称。 - CONCAT()函数将%作为通配符,将@operation_name变量拼接成一个字符串,用于模糊匹配。 - 子查询SELECT DISTINCT operation_name FROM mr_operation as c WHERE c.operation_name LIKE CONCAT('%',@operation_name,'%')用于查询与@operation_name变量相似的操作名称列表,注意这里使用了LIKE运算符进行模糊匹配。 - 最外层查询用IN运算符将操作名称与子查询中查询到的操作名称列表进行匹配,如果匹配成功,则返回结果。 简单来说,这段代码的作用是查询操作名称与@operation_name相似的操作。
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select distinct a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR from BASIC_INFORMATION a join PA_DIAG b on a.MZZY_SERIES_NO=b.MZZY_SERIES_NO join EXAM_DESC_RESULT_CODE c on a.MZZY_SERIES_NO=c.MZZY_SERIES_NO join DRUG_INFO d on a.MZZY_SERIES_NO=d.MZZY_SERIES_NO join EMR_CONTENT e on a.MZZY_SERIES_NO=e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO where a.PAT_AGE>='18' and (to_char(a.ADMIT_DATE,'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND (b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' or b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' or b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%') and d.DRUG_NAME not in (select DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME like '卡培他滨') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%') and b.DIAG_RESULT NOT IN (SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%') AND to_char(( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <=1.5 ) OR ( A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 ))语句哪里有问题

这个 SQL 语句中有一个问题,就是在最后一个 AND 子句中的 to_char() 函数的参数不正确。to_char() 函数需要一个日期或数字类型的参数,但是这里传入的是一个逻辑类型的表达式。 如果你想要在 WHERE 子句中使用逻辑表达式,则可以使用 CASE WHEN 语句来实现。下面是修改后的 SQL 语句: ``` SELECT DISTINCT a.EMPI_ID, a.PATIENT_NO, a.MR_NO, a.PAT_NAME, a.PAT_SEX, a.PAT_AGE, a.PAT_PHONE_NO, b.DIAG_RESULT, a.ADMIT_DATE, a.DISCHARGE_DEPT_NAME, a.ATTEND_DR FROM BASIC_INFORMATION a JOIN PA_DIAG b ON a.MZZY_SERIES_NO = b.MZZY_SERIES_NO JOIN EXAM_DESC_RESULT_CODE c ON a.MZZY_SERIES_NO = c.MZZY_SERIES_NO JOIN DRUG_INFO d ON a.MZZY_SERIES_NO = d.MZZY_SERIES_NO JOIN EMR_CONTENT e ON a.MZZY_SERIES_NO = e.MZZY_SERIES_NO JOIN TEST_INFO A17 ON a.MZZY_SERIES_NO = A17.MZZY_SERIES_NO WHERE a.PAT_AGE >= '18' AND (TO_CHAR(a.ADMIT_DATE, 'YYYY-MM-DD') >= '2021-01-01') AND ( b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽癌%' OR b.DIAG_RESULT LIKE '%鼻咽恶性肿瘤%' OR b.DIAG_CODE LIKE '%C11/900%' ) AND d.DRUG_NAME NOT IN ( SELECT DRUG_NAME FROM DRUG_INFO WHERE DRUG_NAME LIKE '卡培他滨' ) AND b.DIAG_RESULT NOT IN ( SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%HIV阳性%' ) AND b.DIAG_RESULT NOT IN ( SELECT DIAG_RESULT FROM PA_DIAG WHERE DIAG_RESULT LIKE '%充血性心力衰竭%' ) AND ( CASE WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '中性粒细胞' AND A17.TEST_RESULT >= 1.5 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血小板' AND A17.TEST_RESULT >= 100 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '血红蛋白' AND A17.TEST_RESULT >= 9 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '丙氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '天门冬氨酸氨基转移酶' AND A17.TEST_RESULT <= 2.5 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐清除率' AND A17.TEST_RESULT > 51 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '肌酐' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 THEN 'Y' WHEN A17.TEST_DETAIL_ITEM_NAME = '凝血酶原时间' AND A17.TEST_RESULT <= 1.5 THEN 'Y' ELSE 'N' END) = 'Y'; ``` 在最后一个 AND 子句中,使用了 CASE WHEN 语句来判断测试结果是否符合条件。如果测试结果符合条件,则返回 Y,否则返回 N。然后再判断返回值是否等于 Y。

SELECT DISTINCT A.ID, A.MT_NO, A.OPERATION, A.UNIT, F.STD_TIMES, A.WORK_TIMES, A.STD_CODE, A.UPDATE_BY, A.UPDATE_TIME, F.OPERATION_DESC, F.OPERATION_ENG, F.OPERATION_ACTION, F.CYCLE, F.PART_NO FROM tpmdata.EMS_M_DOC_OPERATION A LEFT JOIN TPMDATA.EMS_M_DOC_HEAD B ON A.MT_NO = B.MT_NO LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_SCHEDULE C ON B.schedule_id = C.ID LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_PLAN D ON D.ID = C.plan_id LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_HEAD E ON D.operation_id = E.ID LEFT JOIN TPMDATA.EMS_M_SYS_ITEM F ON F.OPERATION_GROUP_ID = E.ID where A.MT_NO = '23-2023maintenancePlan-DY-002'; SQL中DISTINCT失效,查询数据有重复,如何用字段中的UPDAT_TIME在查询出来的数据过滤出最新时间的数据,展示SQL

您可以使用子查询和MAX函数来过滤出最新时间的数据,并展示在SQL查询结果中。以下是修改后的SQL查询语句: ```sql SELECT DISTINCT A.ID, A.MT_NO, A.OPERATION, A.UNIT, F.STD_TIMES, A.WORK_TIMES, A.STD_CODE, A.UPDATE_BY, A.UPDATE_TIME, F.OPERATION_DESC, F.OPERATION_ENG, F.OPERATION_ACTION, F.CYCLE, F.PART_NO FROM tpmdata.EMS_M_DOC_OPERATION A LEFT JOIN TPMDATA.EMS_M_DOC_HEAD B ON A.MT_NO = B.MT_NO LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_SCHEDULE C ON B.schedule_id = C.ID LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_PLAN D ON D.ID = C.plan_id LEFT JOIN tpmdata.EMS_M_SYS_HEAD E ON D.operation_id = E.ID LEFT JOIN TPMDATA.EMS_M_SYS_ITEM F ON F.OPERATION_GROUP_ID = E.ID WHERE A.MT_NO = '23-2023maintenancePlan-DY-002' AND A.UPDATE_TIME = ( SELECT MAX(UPDATE_TIME) FROM tpmdata.EMS_M_DOC_OPERATION WHERE MT_NO = '23-2023maintenancePlan-DY-002' ); ``` 这样修改后的查询语句将根据字段中的UPDATE_TIME过滤出最新时间的数据,并确保结果中没有重复的记录。请注意将'MT_NO'值替换为您要过滤的特定值。
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编译报错 CREATE OR REPLACE PROCEDURE get_dev_cs IS sql_tem VARCHAR2(4000); v_dt NUMBER; BEGIN ----om_subscriber_yyyymm sql_tem := 'truncate table ycyd.Subscriber_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.Subscriber_cs SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num FROM jour1.om_subscriber_' || v_dt.db || ' a WHERE a.action = 0 AND a.is_usim = 1'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; ----om_order_yyyymm sql_tem := 'truncate table ycyd.order_cs'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; COMMIT; FOR v_dt IN (SELECT to_number(substr(table_name, '15')) db FROM sys.all_tables a WHERE a.owner = upper('jour1') AND a.table_name LIKE upper('om_subscriber_202___') AND substr(table_name, '15') > 202205) LOOP -- 循环往b里添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.order_cs SELECT order_id, dev_id FROM JOUR1.om_order_' || v_dt.db || ' b'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; END LOOP; COMMIT; ---dev sql_tem := 'truncate table ycyd.yd_order_dev_3056'; EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; -- 添加数据 sql_tem := ' INSERT INTO ycyd.yd_order_dev_3056 SELECT a.order_id, a.done_date, a.cust_id, a.subscriber_ins_id, a.access_num, c.dev_id, c.dev_name, d.code, c.dev_busi_code, c.corp_org, c.company_name, c.department_code, c.department_name, c.remarks FROM ycyd.Subscriber_cs a LEFT JOIN ycyd.order_cs b ON a.order_id = b.order_id LEFT JOIN params1.sec_developer c ON b.dev_id = c.dev_id LEFT JOIN (SELECT DISTINCT oo.code,s.bill_id FROM params1.sec_operator oo, params1.sec_staff s WHERE s.staff_id = oo.staff_id AND oo.state = 1 AND oo.staff_id NOT in ('123402933','123395474','123404209')) d ON c.dev_phone = d.bill_id WHERE c.corp_org = 3056'; -- 执行sql EXECUTE IMMEDIATE sql_tem; COMMIT; END get_dev_cs;

以hive的角度检查语法: with cur_dim_comb as (SELECT DISTINCT t.dim_comb ,t.var_sub_class ,t.acc_value FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t WHERE t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id )) select tp.bd_code --事业部编码 ,tp.bd_name --事业部名称 ,hp.ou_code --OU名称 ,hp.ou_name --OU编码 ,op.main_class_desc --差异大类 ,op.acc_value --科目代码 ,op.acc_desc --科目名称 ,op.dim_comb --区分维度 ,op.begin_amount --期初余额 ,op.accrual_amount --本期发生 ,op.balance_diff_alloc_amount --期末差异结存 ,op.var_sub_class ,op.main_class_value ,op.org_id ,op.period_name ,op.job_ver_id from (select up.* ,q1.* from (SELECT DISTINCT maincl.* ,t.* FROM t inner join (SELECT fv.flex_value ,fv.description FROM fv inner join fs on fv.flex_value_set_id = fs.flex_value_set_id AND fs.flex_value_set_name = 'CUX_CST_VARIANCE_TYPE' AND fv.enabled_flag = 'Y' AND fv.hierarchy_level = '2' AND fv.flex_value LIKE '10%' ) maincl on t.var_main_class = maincl.flex_value inner join cur_dim_comb on cur_dim_comb.var_sub_class = t.var_sub_class and cur_dim_comb.acc_value = t.acc_value WHERE 1 = 1 AND t.top_var_type = '10' AND t.job_ver_id in (SELECT ver.job_ver_id AS p_job_ver_id FROM gerp.cux_cst_dist_jobs_all job INNER JOIN gerp.cux_cst_dist_jobs_vers_all ver ON job.job_id = ver.job_id) ORDER BY maincl.description ,t.acc_value ,cur_dim_comb.dim_comb ) up inner join (SELECT t1.* ,SUM(t1.begin_amount) begin_amount ,SUM(t1.accrual_amount) accrual_amount ,SUM(t1.balance_diff_alloc_amount) balance_diff_alloc_amount FROM gerp.cux_cst_data_alloc_his t1 LEFT JOIN gerp.cux_cst_data_alloc_his t ON t1.top_var_type = '10' AND t1.var_sub_class = t.var_sub_class --p_var_sub_class AND t1.org_id = t.org_id --p_org_id AND t1.period_name = t.period_name --p_period_name AND t1.job_ver_id = t.job_ver_id --p_job_ver_id AND t1.acc_value = t.acc_value --p_acc_value WHERE t1.dim_comb in (select distinct dim_comb from cur_dim_comb) group by t1.org_id,t1.period_name,t1.job_ver_id,t1.var_sub_class,t1.acc_value ) q1 on q1.org_id = up.org_id --p_org_id AND q1.period_name = up.period_name --p_period_name AND q1.job_ver_id = up.job_ver_id --p_job_ver_id AND q1.var_sub_class = up.var_sub_class --p_var_sub_class AND q1.acc_value = up.acc_value --p_acc_value ) op

优化以下SQL select pao.id, pao.order_no, pao.apply_time, pao.purchase_user_id, pao.purchase_user_name, pao.apply_user_id, pao.apply_user_name, pao.apply_department_id, pao.apply_department_name, pao.apply_end_time, pao.create_user_id, pao.create_user_name, pao.approve_type, pao.approve_user_id, pao.approve_user_name, pao.approve_time, pao.description, pao.order_type, pao.purchase_type, pao.storage_type, pao.compose_order_no, pao.company_id, pao.delete, pao.create_time, pao.update_time, pao.supplier_id, pao.image_path, pao.contract_id, pao.status, pao.invoice_signer_name, pao.total_amount, pao.total_amount_tax, pao.purchase_status, pao.cancel_reason, pao.print_status, pao.demand_id, pao.arrival_status, pao.supervise_num, pao.supervise_date, pao.merge_apply_id, pao.deadline, pao.remind , s.name as supplierName, paod.amount, cm.return_status as returnStatus, cm.inventory_status as inventoryStatus, cm.stock_remark, cm.merge_flag, cm.signature_file, cm.department_pass, cm.receipt_file, cm.amount_paid, cm.amount_unpaid, cm.contract_name, cm.status as contractStatus, cm.contract_no, cm.contract_amount, paod.product_name, cm.advance_payment, cm.advance_ratio, cm.currency_unit from purchase_apply_order pao left join supplier s on pao.supplier_id = s.id left join ( SELECT GROUP_CONCAT(distinct p.product_name) product_name, sum(IFNULL(amount_tax, 0)) amount, apply_order_no from purchase_apply_order_details pa left join product p on p.pn_code = pa.product_code where p.company_id = 29 GROUP BY apply_order_no ) paod on paod.apply_order_no = pao.order_no left join contract_management cm on pao.contract_id = cm.id where pao.delete = 0 and pao.company_id = 29 and deadline <= '2023-05-25 15:34:00.01' and remind = 0 and arrival_status in( 0 , 1 ) order by pao.create_time desc;

select * from ( select row_.*, rownum rownum_ from ( select * from ( select distinct OB.BUSI_ORDER_ID, 0 as HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, ob.user_id, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name, ic.cust_name) cust_name, nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num, iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi ob left join ord_offer oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id and ob.user_id = oo.user_id left join info_user iu on oo.user_id = iu.user_id left join info_cust ic on ob.cust_id = ic.cust_id left join ord_cust oi on ob.cust_id = oi.cust_id and ob.busi_order_id = oi.busi_order_id left join info_cust icp on nvl(ic.parent_cust_id, oi.parent_cust_id) = icp.cust_id left join ( SELECT * FROM ord_user WHERE user_order_id IN ( SELECT MAX(user_order_id) user_order_id FROM ord_user GROUP BY busi_order_id,user_id ) ) oc on ob.user_id = oc.user_id and ob.busi_order_id = oc.busi_order_id left join ord_list ol on ob.busi_order_id = ol.busi_order_id WHERE 1 = 1 and OB.CUST_ID IN( SELECT DISTINCT CUST_ID FROM (SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM INFO_CUST UNION SELECT CUST_ID, PARENT_CUST_ID FROM ORD_CUST) TMP START WITH TMP.CUST_ID = '10001009208' CONNECT BY TMP.PARENT_CUST_ID = PRIOR TMP.CUST_ID ) union all select distinct OB.BUSI_ORDER_ID,OB.HIS_ID, OB.BUSI_CODE, OB.CUST_ID, OB.CEASE_REASON, OB.ORDER_STATE, OB.CHANNEL_TYPE, OB.USER_ID, OB.IS_BATCH_ORDER, OB.APPLICATION_ID, OB.CREATE_DATE, OB.DONE_DATE, OB.EFF_DATE, OB.EXP_DATE, OB.OPER_ID, OB.ORG_ID, OB.REGION_ID, OB.NOTE, OB.PROCESS_STATE, nvl(oi.cust_name,ic.cust_name) cust_name , nvl(oc.icc_id, iu.icc_id) icc_id, nvl(oc.svc_num,iu.svc_num) svc_num, icp.cust_name parent_cust_name, icp.cust_id parent_cust_id, ol.order_list_id from ord_busi_his ob left join ord_offer_his oo on oo.busi_order_id = ob.busi_order_id 优化一下

SELECT DISTINCT c.ID AS id, c.NAME AS contName, c.CONTRACT_NO AS contractNo, c.INSTANCE_ID AS instanceId, c.UNDERTAKE_DEPT_ID AS remindDeptId, c.UNDERTAKE_DEPT_NAME AS sendDeptName, c.CREATE_USER_ID, c.CREATE_USER_NAME AS contractOpteraterName, c.PLAN_STATE AS planState, c.PLAN_STATE_NAME AS planStateName, aw.INSTANCE_ID AS inId, aw.CREATE_TIME AS sendTime FROM ( SELECT c.* FROM ( SELECT c.* FROM ( SELECT c.ORIGINAL_CONTRACT_ID, MAX(CREATE_TIME) CREATE_TIME FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NOT NULL AND c.ORIGINAL_CONTRACT_ID != '' GROUP BY c.ORIGINAL_CONTRACT_ID ) t LEFT JOIN CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c ON t.ORIGINAL_CONTRACT_ID = c.ORIGINAL_CONTRACT_ID AND t.CREATE_TIME = c.CREATE_TIME UNION ALL SELECT c.* FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE ( c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NULL OR c.ORIGINAL_CONTRACT_ID = '' ) AND c.ID NOT IN ( SELECT c.ORIGINAL_CONTRACT_ID FROM CONTRACT_DRAFT.C_CONTRACT_INFO c WHERE c.ORIGINAL_CONTRACT_ID IS NOT NULL AND c.ORIGINAL_CONTRACT_ID != '')) c WHERE c.deleted_flag = 0 AND c.BELONG = 1 AND sysdate > c.end_date AND c.plan_state IN (4100, 4110, 4120, 4200, 4210, 4220, 5100, 5110, 5120) ) c INNER JOIN (SELECT INSTANCE_ID,create_time,state FROM CONTRACT_DRAFT.C_ACTIVITY_WORKITEMS WHERE state = 'Waiting') aw ON c.INSTANCE_ID = aw.INSTANCE_ID LEFT JOIN (SELECT deleted_flag,CONT_ID FROM CONTRACT_DRAFT.C_GET_PAY_PLAN WHERE deleted_flag = 0 ) g ON c.ID = g.CONT_ID LEFT JOIN CONTRACT_DRAFT.C_OUR_ENTITY_INFO oe ON c.OUR_ENTITY_ID = oe.ID AND oe.DELETED_FLAG = 0 ORDER BY aw.CREATE_TIME DESC 优化

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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下,对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域,以优化路径和提升效率。网络物理系统(CPS,Cyber-Physical System)结合了计算机网络和物理过程,其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能,特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异(Mutation)在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动,以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具,它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中,变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件,无需对现有系统进行改变,从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台,可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作: 1. **安装工具**:用户需要下载并构建工具,具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**:使用`./mutator`命令,顺序执行`./runconfiguration`(如果存在更改的config.txt文件)、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**:该步骤可能需要编译运行环境的配置,依赖于项目具体情况,可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**:通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**:利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析,可能需要参考文档中的文件夹结构部分,以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统,意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名,表明这是一个主分支,用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术,它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布,以及如何高效地规划它们之间的路径,以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术,通过改变程序中的一小部分来生成变异体,这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体,那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程,包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率,尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境,允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链,以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导,从安装到结果分析,每个步骤都有详细的说明,这有助于减少用户在使用过程中的困惑,并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新,同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具,这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开,我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境,并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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SQLite在非易失性内存环境下如何进行事务处理和缓冲区管理的优化?

SQLite作为一种轻量级数据库系统,在面对非易失性内存(NVM)技术时,需要对传统的事务处理和缓冲区管理进行优化以充分利用NVM的优势。传统的SQLite设计在事务处理上存在较高的I/O开销,同时缓冲区管理方面存在空间浪费和并发性问题。随着NVM技术的发展,如Intel Optane DIMM,数据库架构需要相应的革新来适应新的存储特性。在这样的背景下,提出了SQLite-CC这一新型的缓冲区管理方案。 参考资源链接:[非易失性内存下的SQLite缓冲区管理:SQLite-CC](https://wenku.csdn.net/doc/1bbz2dtkc8?spm=1055.2569.300