写出查询JONES员工所在部门的其他员工工资总合的SQL

假设JONES员工的员工编号为"7369"，可以使用以下SQL查询：

SELECT SUM(SAL) 
FROM EMP 
WHERE DEPTNO = (SELECT DEPTNO FROM EMP WHERE EMPNO = 7369) 
AND EMPNO != 7369;

该查询会先查询JONES员工所在部门的部门编号，然后在EMP表中查找该部门的其他员工，并计算他们的工资总和。注意要排除JONES员工自己的工资。

相关问题

编写一个pl/sql输出所有员工的员工姓名员工号还有工资还有部门号

以下是 PL/SQL 输出所有员工的员工姓名、员工号、工资和部门号的代码：

DECLARE
    CURSOR emp_cursor IS
        SELECT e.ename, e.empno, e.sal, d.deptno
        FROM emp e
        INNER JOIN dept d ON e.deptno = d.deptno;
    -- 声明一个游标，用于查询所有员工的信息

    emp_record emp_cursor%ROWTYPE;
    -- 声明一个记录类型，用于存储每个员工的信息

BEGIN
    OPEN emp_cursor;
    -- 打开游标

    LOOP
        FETCH emp_cursor INTO emp_record;
        -- 获取下一行记录

        EXIT WHEN emp_cursor%NOTFOUND;
        -- 如果没有记录了，则退出循环

        DBMS_OUTPUT.PUT_LINE(emp_record.ename || ', ' || emp_record.empno || ', ' || emp_record.sal || ', ' || emp_record.deptno);
        -- 输出当前记录的信息
    END LOOP;

    CLOSE emp_cursor;
    -- 关闭游标
END;

在这个例子中，我们使用了一个游标来查询所有员工的信息，然后使用一个记录类型来存储每个员工的信息。在循环中，我们依次获取每个员工的信息，并输出到控制台上。输出结果将会是：

SMITH, 7369, 800, 20
ALLEN, 7499, 1600, 30
WARD, 7521, 1250, 30
JONES, 7566, 2975, 20
MARTIN, 7654, 1250, 30
BLAKE, 7698, 2850, 30
CLARK, 7782, 2450, 10
SCOTT, 7788, 3000, 20
KING, 7839, 5000, 10
TURNER, 7844, 1500, 30
ADAMS, 7876, 1100, 20
JAMES, 7900, 950, 30
FORD, 7902, 3000, 20
MILLER, 7934, 1300, 10

注意，这个例子使用了 EMP 和 DEPT 表，这是 Oracle 数据库自带的两个表，用于存储雇员和部门信息。如果你的数据库中没有这两个表，需要根据你的实际情况修改查询语句。

人脸识别检测运用Viola-Jones、MTCNN、HOG三种算法写出代码并运行出结果

下面是使用Viola-Jones、MTCNN和HOG种算法进行人脸识别检测的示例代码。

使用Viola-Jones算法进行人脸检测：

import cv2

# 加载人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

# 绘制人脸框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Face Detection using Viola-Jones', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用MTCNN算法进行人脸检测：

import cv2
from mtcnn import MTCNN

# 加载MTCNN检测器
detector = MTCNN()

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 人脸检测
result = detector.detect_faces(image)

# 绘制人脸框
for face in result:
    x, y, w, h = face['box']
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Face Detection using MTCNN', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

使用HOG算法进行人脸检测：

import cv2

# 加载HOG检测器
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 人脸检测
boxes, weights = hog.detectMultiScale(image)

# 绘制人脸框
for (x, y, w, h) in boxes:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Face Detection using HOG', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在代码中，需要将'image.jpg'替换为你想要检测人脸的图像路径。运行代码后，将会显示出带有人脸框的图像结果。请确保你已经安装了相应的依赖库（如opencv、mtcnn等）并正确配置了环境。