with temp as ( select case when apply_dept='0303' then '0303' else apply_dept_hs end VISIT_DEPT ,apply_doctor DOCTOR_CODE ,d.idcard idcard ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and gh.ampm is null then a.charge_amount*a.herbal_amount end as 节假日门诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and gh.ampm is null then a.charge_price*a.charge_amount*a.herbal_amount end as 节假日诊查费 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and gh.ampm is null then a.charge_amount*a.herbal_amount end as 节假日急诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and gh.ampm is null then a.charge_price*a.charge_amount*a.herbal_amount end as 节假日急诊诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and gh.ampm is null then a.charge_amount*a.herbal_amount end as 非节假日门诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and gh.ampm is null then a.charge_price*a.charge_amount*a.herbal_amount end as 非节假日诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and gh.ampm is null then a.charge_amount*a.herbal_amount end as 非节假日急诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and gh.ampm is null then a.charge_price*a.charge_amount*a.herbal_amount end as 非节假日急诊诊查费 ,case when gh.ampm is not null then a.charge_amount*a.herbal_amount else 0 end as 夜诊人次 ,case when gh.ampm is not null then a.charge_price*a.charge_amount*a.herbal_amount else 0 end as 夜诊金额 --增加互联网病人就诊数 ,0 as 互联网人次数 ,0 as 互联网诊察费 from v_mz_detail a join VIEW_MZ_VISIT b on a.p_id=b.p_id and a.times=b.times left join sys_holiday c on trunc(charge_date)=trunc(s_date) left join gh_base gh on trunc(gh.request_date)=trunc(b.VISIT_DATE) and gh.doctor_code=apply_doctor and gh.ampm='y' left join dic_doctor d on a.APPLY_DOCTOR=d.doctsn where a.charge_code in (select charge_code from gh_zd_clinic_charge union all select code from wj_charge_item where code in ( '158285', '158288', '023745', '023746', '023747', '023748', '920738' ) ) and charge_status<>1 and a.bill_code='2' and report_date>=to_date('20250701','yyyymmdd') AND report_date<to_date('20250703','yyyymmdd') and (exists (select 1 from gh_base gh where trunc(gh.request_date)=trunc(b.VISIT_DATE) and gh.doctor_code=apply_doctor ) or apply_dept_hs like '0115%' ) union all select case when g.dept_sn='0303' then '0303' else g.dept_sn_hs end VISIT_DEPT ,y.DOCTOR_CODE DOCTOR_CODE ,d.idcard idcard ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 节假日门诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 节假日诊查费 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 节假日急诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 节假日急诊诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 非节假日门诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 非节假日诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 非节假日急诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 非节假日急诊诊查费 ,case when g.AMPM='y' then x.charge_amount else 0 end as 夜诊人次 ,case when g.AMPM='y' then x.charge_price*x.charge_amount else 0 end as 夜诊金额 --增加互联网病人就诊数 ,CASE WHEN g. CLINIC_TYPE in ('0P','0Q','6P','2P','3P','4P','5P') THEN x.charge_amount end as 互联网人次数 ,CASE WHEN g. CLINIC_TYPE in ('0P','0Q','6P','2P','3P','4P','5P') THEN x.charge_price*x.charge_amount end as 互联网诊察费 from VIEW_GH_DETAIL x join v_mz_visit y on x.p_id=y.p_id and x.times=y.times and x.CHARGE_AMOUNT>0 join gh_base_child gb on x.P_ID=gb.p_id and x.TIMES=gb.times join v_gh_base_zh g on g.request_sn=gb.request_sn left join dic_doctor d on y.doctor_code=d.doctsn left join sys_holiday c on trunc(advice_time)=trunc(s_date) where x.bill_code='2' and x.charge_code in (select charge_code from gh_zd_clinic_charge union all select code from wj_charge_item where code in ( '158285', '158288', '023745', '023746', '023747', '023748', '920738' ) ) and gb.charge_flag='1' ------已缴费 and nvl(gb."COMMENT",' ') not LIKE '%转诊，作废原明细%' ------转诊有两条记录，排除转诊前原挂号记录 and g.dept_sn not IN ('0305','030501','030504','03060301','030601','070101','0707','9901','0616') and advice_time>=to_date('20250701','yyyymmdd') AND advice_time<to_date('20250703','yyyymmdd') and not exists ( select 1 from GH_DEPOSIT de where de.p_id=x.P_ID and de.times=x.TIMES and de.account_sn=x.ACCOUNT_SN and de.detail_sn=x.DETAIL_SN and de.jzdw='1386') union all select case when g.dept_sn='0303' then '0303' else g.dept_sn_hs end VISIT_DEPT ,y.DOCTOR_CODE DOCTOR_CODE ,d.idcard idcard ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 节假日门诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 节假日诊查费 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 节假日急诊人次 ,case when c.s_date is not null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 节假日急诊诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 非节假日门诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code<>'023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 非节假日诊查费 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_amount end as 非节假日急诊人次 ,case when c.s_date is null and charge_code='023758' and g.AMPM<>'y' then x.charge_price*x.charge_amount end as 非节假日急诊诊查费 ,case when g.AMPM='y' then x.charge_amount else 0 end as 夜诊人次 ,case when g.AMPM='y' then x.charge_price*x.charge_amount else 0 end as 夜诊金额 --增加互联网病人就诊数 ,CASE WHEN g. CLINIC_TYPE in ('0P','0Q','6P','2P','3P','4P','5P') THEN x.charge_amount end as 互联网人次数 ,CASE WHEN g. CLINIC_TYPE in ('0P','0Q','6P','2P','3P','4P','5P') THEN x.charge_price*x.charge_amount end as 互联网诊察费 from VIEW_GH_DETAIL x join v_mz_visit y on x.p_id=y.p_id and x.times=y.times and x.CHARGE_AMOUNT<0 join gh_base_child gb on x.P_ID=gb.p_id and x.TIMES=gb.times join v_gh_base_zh g on g.request_sn=gb.request_sn left join dic_doctor d on y.doctor_code=d.doctsn left join sys_holiday c on trunc(advice_time)=trunc(s_date) where x.bill_code='2' and x.charge_code in (select charge_code from gh_zd_clinic_charge union all select code from wj_charge_item where code in ( '158285', '158288', '023745', '023746', '023747', '023748', '920738' ) ) and gb.charge_flag='1' ------已缴费 and nvl(gb."COMMENT",' ') LIKE '%退号%' ------退号 and nvl(gb."COMMENT",' ') not LIKE '%转诊，作废原明细%' ------转诊有两条记录，排除转诊前原挂号记录 and g.dept_sn not IN ('0305','030501','030504','03060301','030601','070101','0707','9901','0616') and case when x.charge_date<ADVICE_TIME then advice_time else x.charge_date end>=to_date('20250701','yyyymmdd') AND case when x.charge_date<ADVICE_TIME then advice_time else x.charge_date end<to_date('20250703','yyyymmdd') and not exists ( select 1 from GH_DEPOSIT de where de.p_id=x.P_ID and de.times=x.TIMES and de.account_sn=x.ACCOUNT_SN and de.detail_sn=x.DETAIL_SN and de.jzdw='1386') ) select decode(grouping(aa.visit_dept),1,'',aa.visit_dept) as 科室编码, decode(grouping(aa.visit_dept)+grouping(bb.name),2,'总合计:',1,bb.name||'小计:',bb.name) as 科室, decode(grouping(cc.name),1,'',cc.name) as 开方医生, decode(grouping(aa.DOCTOR_CODE),1,'',aa.DOCTOR_CODE) as 医生工号, decode(grouping(aa.idcard),1,'',aa.idcard) as 医生身份证, sum(nvl(aa.节假日门诊人次,0)) as 节假日门诊人次, sum(nvl(aa.节假日诊查费,0)) as 节假日诊查费, sum(nvl(aa.节假日急诊人次,0)) as 节假日急诊人次, sum(nvl(aa.节假日急诊诊查费,0)) as 节假日急诊诊查费, sum(nvl(aa.非节假日门诊人次,0)) as 非节假日门诊人次, sum(nvl(aa.非节假日诊查费,0)) as 非节假日诊查费, sum(nvl(aa.非节假日急诊人次,0)) as 非节假日急诊人次, sum(nvl(aa.非节假日急诊诊查费,0)) as 非节假日急诊诊查费 ,sum(nvl(aa.夜诊人次,0)) as 夜诊人次 ,sum(nvl(aa.夜诊金额,0)) as 夜诊金额 --增加互联网病人就诊数 ,sum(nvl(aa.互联网人次数,0)) as 互联网人次数 ,sum(nvl(aa.互联网诊察费,0)) as 互联网诊察费 from temp aa left join dic_dept_code bb on aa.visit_dept=bb.dept_sn left join dic_employee cc on aa.DOCTOR_CODE=cc.emp_sn group by grouping sets((aa.visit_dept,aa.DOCTOR_CODE,idcard, bb.name, cc.name),(),(bb.name)) order by bb.name,aa.visit_dept nulls last; 查询缓慢
时间: 2025-07-21 18:02:23 浏览: 17
<think>首先，用户的问题是：“我想优化SQL查询性能 请问优化Oracle SQL查询性能，该查询涉及多个子查询、联合和复杂条件过滤但执行缓慢”。我需要基于系统级指令来构建回答。
系统级指令：
- 行内数学表达式使用$...$，例如：$x^2$。
- 独立公式使用$$...$$并单独成段。
- LaTeX语法正确。
- 使用中文回答。
- 生成相关问题。
- 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如：[^1]
用户可见层：
- 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。
- 尽量保证回答真实可靠。
参考站内引用：
- 引用[1]: 关于查询数据量大的表，分段分页查询。
- 引用[2]: COUNT(*)与COUNT(列)的性能比较。
- 引用[3]: Mysql与Oracle查询优化，包括执行计划和索引。
- 引用[4]: SQL优化成本层级：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引。
用户的问题是关于优化Oracle SQL查询性能，特别是涉及多个子查询、联合和复杂条件过滤导致执行缓慢。我需要提供实用的优化建议。
回答结构：
1. **引言**：简要介绍优化SQL查询的重要性，并确认用户的问题。
2. **逐步优化建议**：提供结构清晰的步骤，帮助用户逐步解决问题。
- 分析执行计划。
- 优化索引。
- 重写查询（如避免子查询、使用JOIN等）。
- 其他优化技巧。
3. **引用相关引用**：在适当的地方自然地添加引用标识。
4. **生成相关问题**：在回答末尾生成相关问题。
确保使用中文回答。
数学表达式：用户的问题是关于SQL的，可能没有数学公式，但如果有涉及计算的地方，使用LaTeX格式。例如，如果有性能计算，如$O(n \log n)$，但SQL优化中可能不直接相关。我可以提到算法复杂度，但优先专注于SQL优化。
相关问题生成：在回答末尾添加“相关问题”部分。
最终回答结构：
- 开头：直接回应问题。
- 主体：分步骤优化建议。
- 结尾：总结和生成相关问题。
现在，脑力 storm 优化建议：
1. **使用执行计划**：分析查询的执行计划来识别瓶颈。Oracle有EXPLAIN PLAN或SQL Developer的工具。
2. **索引优化**：确保相关列有索引，特别是WHERE、JOIN、ORDER BY子句中的列。
3. **避免不必要的子查询**：将子查询转换为JOIN，因为JOIN通常更高效。
4. **使用临时表或物化视图**：对于复杂查询，预先计算部分结果。
5. **分页查询优化**：如果查询大量数据，使用ROW_NUMBER()或ROWNUM进行分页，如引用[1]所示。
6. **函数和操作符优化**：避免在索引列上使用函数，以免索引失效。
7. **统计信息更新**：确保表的统计信息是最新的，以便优化器做出正确决策。
8. **查询重写**：简化条件，使用EXISTS代替IN，避免SELECT *，只选择需要的列。
9. **硬件和配置**：如引用[4]所述，优化成本层级，但优先SQL级优化。
引用整合：
- 在讨论分页时，引用[1]。
- 在讨论COUNT优化时，引用[2]。
- 在讨论执行计划和索引时，引用[3]。
- 在讨论优化层级时，引用[4]。
生成相关问题：
1. 如何获取和解读Oracle的执行计划？
2. 索引优化的最佳实践是什么？
3. 如何优化涉及子查询的SQL查询？
确保回答真实可靠：基于SQL优化最佳实践。</think>### Oracle SQL查询性能优化指南
您的查询涉及多个子查询、联合（JOIN）和复杂条件过滤，导致执行缓慢。优化这类查询的关键在于减少计算开销、利用索引和优化查询结构。根据SQL优化成本层级（硬件>系统配置>数据库表结构>SQL及索引），我们优先从SQL及索引层面入手，因为这是成本最低且见效最快的方式[^4]。以下我将以**逐步优化步骤**的形式，帮助您诊断和解决问题。每个步骤都基于Oracle数据库的最佳实践，确保建议真实可靠。
#### 步骤1: 分析执行计划，识别瓶颈
- **为什么重要？** 执行计划显示Oracle如何处理查询，包括操作顺序、索引使用和资源消耗。复杂查询可能涉及全表扫描（FULL SCAN）或低效的子查询执行。
- **如何操作？**
使用`EXPLAIN PLAN`命令生成执行计划：
```sql
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT /* 您的原始查询 */ FROM ... WHERE ...;
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
```
- **关键指标**：检查`COST`（成本估计）、`ROWS`（行数估计）和`OPERATION`（如`TABLE ACCESS FULL`表示全表扫描）。优化目标是减少高成本操作。
- **优化建议**：
- 如果出现全表扫描，添加索引（见步骤2）。
- 如果子查询导致嵌套循环（NESTED LOOPS），考虑重写为JOIN（见步骤3）。
- 引用[3]提到，查询类型（如`SUBQUERY`或`UNION`）会影响性能，优先优化标记为高成本的子部分[^3]。
#### 步骤2: 优化索引策略
- **为什么重要？** 索引能大幅加速数据检索，尤其对WHERE、JOIN和ORDER BY子句。但过多索引会降低写入性能，需平衡。
- **如何操作？**
- **添加缺失索引**：针对过滤条件中的列创建索引。例如，如果查询有`WHERE column1 = value`，创建单列索引：
```sql
CREATE INDEX idx_column1 ON your_table(column1);
```
- **使用复合索引**：如果多个列常一起使用（如`WHERE col1 AND col2`），创建复合索引：
```sql
CREATE INDEX idx_composite ON your_table(col1, col2);
```
- **避免索引失效**：不要在索引列上使用函数或计算（例如`WHERE UPPER(column) = 'VALUE'`会导致索引失效）。
- **维护索引**：定期重建碎片化索引（`ALTER INDEX ... REBUILD`），并更新统计信息：
```sql
EXEC DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS('YOUR_SCHEMA', 'YOUR_TABLE');
```
- **性能对比**：如引用[2]所示，`COUNT(column)`可能比`COUNT(*)`快，因为前者跳过NULL值，减少I/O[^2]。测试不同索引对查询的影响。
#### 步骤3: 重写查询，简化结构
- **为什么重要？** 多个子查询和联合会增加解析和执行时间。重写查询可以减少嵌套层级，提升效率。
- **如何操作？**
- **将子查询转换为JOIN**：子查询（尤其是关联子查询）易导致性能问题。例如，将：
```sql
SELECT * FROM table1 WHERE id IN (SELECT id FROM table2 WHERE condition)
```
重写为：
```sql
SELECT table1.* FROM table1 JOIN table2 ON table1.id = table2.id WHERE table2.condition
```
JOIN通常更高效，因为优化器能更好地利用索引。
- **使用WITH子句（CTE）**：对于复杂子查询，用CTE预先计算中间结果，减少重复执行：
```sql
WITH temp AS (SELECT /* 子查询 */ FROM ...)
SELECT * FROM temp JOIN ... WHERE ...
```
- **优化条件过滤**：
- 避免`OR`条件，改用`UNION ALL`（如果逻辑允许），因为`OR`可能导致全表扫描。
- 使用`EXISTS`代替`IN`，尤其当子查询返回大量数据时，`EXISTS`在找到匹配后即停止扫描。
- 只选择必要列，避免`SELECT *`。
- **分页优化**：如果查询大量数据，使用`ROW_NUMBER()`分页，如引用[1]所示，避免全量扫描：
```sql
SELECT * FROM (
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS rowid, *
FROM your_table
) WHERE rowid > 100000 AND rowid <= 100050; -- 示例分页
```
这显著减少I/O开销[^1]。
#### 步骤4: 其他高级优化技巧
- **使用物化视图**：如果查询涉及聚合或复杂计算，创建物化视图预存结果：
```sql
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_name AS SELECT /* 查询 */;
```
定期刷新视图，适合读多写少的场景。
- **调整配置参数**：
- 增大`SORT_AREA_SIZE`和`PGA_AGGREGATE_TARGET`，优化排序和哈希操作。
- 使用并行查询（`PARALLEL`提示）对大表加速，但需测试资源消耗。
- **分批处理**：对海量数据，将查询拆分为小批次（如循环处理10,000行），减少内存压力。
- **监控工具**：利用Oracle AWR报告或SQL Tuning Advisor自动诊断。
#### 总结
优化核心是：**先分析执行计划定位问题，再通过索引和查询重写减少开销**。对于您的场景，优先重写子查询为JOIN、添加复合索引，并使用分页策略。优化后，测试查询时间，如果仍慢，考虑数据库表结构优化（如分区表）或硬件升级[^4]。实际效果取决于数据量和环境，建议在测试环境验证变更。
如果您提供查询片段，我可以给出更具体的重写示例。
### 相关问题
1. 如何解读Oracle执行计划中的关键指标（如COST和ROWS）？
2. 在Oracle中，索引失效的常见原因有哪些？如何避免？
3. 物化视图与普通视图在性能优化中有何区别？何时使用？
[^1]: 引用[1]:3、查询数据量大的表 会造成查询缓慢。主要的原因是扫描行数过多。这个时候可以通过程序，分段分页进行查询，循环遍历，将结果合并处理进行展示。要查询100000到100050的数据，如下： SELECT * FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ID ASC) AS rowid,* FROM infoTab)t WHERE t.rowid > 100000 AND t.rowid <= 100050
[^2]: 引用[2]:最近在看梁敬彬老师关于Oracle性能优化的一些案例,在这里做一些简单的总结 1.COUNT(*)与COUNT(列)哪个更快 drop table t purge; create table t as ...
[^3]: 引用[3]:Mysql与Oracle查询优化（执行计划 ，索引）。查询的类型，主要是用于区分普通查询、联合查询、子查询等。 SIMPLE：简单的 select 查询，查询中不包含子查询或者 unionPRIMARY：查询中包含子部分，最外层查询则被标记为 primarySUBQUERY/MATERIALIZED：SUBQUERY 表示在 select 或 where 列表中包含了子查询，MATERIALIZED**：**表示 where 后面 in 条件的子查询UNION：表示 union 中的第二个或后面的 select 语句UNION RESULT：union 的结果 执行计划的 table
[^4]: 引用[4]:如果你的团队在 SQL 优化这方面搞得很优秀，对你们整个大型系统可用性方面无疑是一个质的跨越，真的能让你们老板省下不止几沓子钱。 优化成本：硬件>系统配置>数据库表结构>SQL 及索引。
阅读全文
相关推荐
大家在看
RL78/F14 RLin slave例程
RLin slave例程
vb6组件指南(Vb高级精华)
你是否想了解VB的精华所在？本书就是你的选择！
中国铁路网shp数据，细致，精确
中国铁路网矢量shp数据，细致，精确，可查看全国铁路网分布。
Tibco 手册
English version. Tibco BW programming full referece
filter LTC1068 模块AD设计 Altium设计 硬件原理图+PCB文件.rar
filter LTC1068 模块AD设计 Altium设计 硬件原理图+PCB文件,2层板设计，Altium Designer 设计的工程文件，包括完整的原理图及PCB文件，可以用Altium(AD)软件打开或修改，可作为你产品设计的参考。
最新推荐
linux创建线程之pthread_create的具体使用
struct member *temp = (struct member *)arg; printf("pthread start!\n"); sleep(2); printf("member->num: %d\n", temp->num); printf("member->name: %s\n", temp->name); return NULL; } int main() { ...
基于QT的调色板
【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具，类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备，支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式，用户可以方便地选取所需的颜色值。
在Qt中，调色板（QPalette）是一个关键的类，用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色，如背景色、前景色、文本色、高亮色等，这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette，开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。
该调色板功能可能使用了QColorDialog，这是一个标准的Qt对话框，允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择，通常包括一个调色板界面，用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。
横渐变取色可能通过QGradient实现，QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变（QLinearGradient）沿直线从一个点到另一个点过渡颜色，而径向渐变（QRadialGradient）则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中，用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置，从而选取不同位置的颜色。
竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的，将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间，使得选取颜色更为直观和便捷。
在【colorpanelhsb】这个文件名中，我们可以推测这是与HSB（色相、饱和度、亮度）色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式，与RGB或CMYK模型不同，它以人的感知为基础，更容易理解。在这个调色板中，用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。
基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具，如QPalette、QColorDialog、QGradient等，构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式，还可能支持HSB色彩模型，使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
基于springboot二手物品交易网站系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析，验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果，并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
美国国际航空交通数据分析报告(1990-2020)
根据给定的信息，我们可以从中提取和分析以下知识点：
1. 数据集概述：
该数据集名为“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)”，记录了美国与国际间航空客运和货运的详细统计信息。数据集涵盖的时间范围从1990年至2020年，这说明它包含了长达30年的时间序列数据，对于进行长期趋势分析非常有价值。
2. 数据来源及意义：
此数据来源于《美国国际航空客运和货运统计报告》，该报告是美国运输部(USDOT)所管理的T-100计划的一部分。T-100计划旨在收集和发布美国和国际航空公司在美国机场的出入境交通报告，这表明数据的权威性和可靠性较高，适用于政府、企业和学术研究等领域。
3. 数据内容及应用：
数据集包含两个主要的CSV文件，分别是“International_Report_Departures.csv”和“International_Report_Passengers.csv”。
a. International_Report_Departures.csv文件可能包含了以下内容：
- 离港航班信息：记录了各航空公司的航班号、起飞和到达时间、起飞和到达机场的代码以及国际地区等信息。
- 航空公司信息：可能包括航空公司代码、名称以及所属国家等。
- 飞机机型信息：如飞机类型、座位容量等，这有助于分析不同机型的使用频率和趋势。
- 航线信息：包括航线的起始和目的国家及城市，对于研究航线网络和优化航班计划具有参考价值。
这些数据可以用于航空交通流量分析、机场运营效率评估、航空市场分析等。
b. International_Report_Passengers.csv文件可能包含了以下内容：
- 航班乘客信息：可能包括乘客的国籍、年龄、性别等信息。
- 航班类型：如全客机、全货机或混合型航班，可以分析乘客运输和货物运输的比例。
- 乘客数量：记录了各航班或航线的乘客数量，对于分析航空市场容量和增长趋势很有帮助。
- 飞行里程信息：有助于了解国际间不同航线的长度和飞行距离，为票价设置和燃油成本分析提供数据支持。
这些数据可以用于航空客运市场分析、需求预测、收益管理等方面。
4. 数据分析和应用实例：
- 航空流量分析：通过分析离港航班数据，可以观察到哪些航线最为繁忙，哪些机场的国际航空流量最大，这有助于航空公司调整航班时刻表和运力分配。
- 市场研究：乘客数据可以揭示不同国家和地区之间的人口流动趋势，帮助航空公司和政府机构了解国际旅行市场的需求变化。
- 飞机利用率：结合飞机机型和飞行频率信息，可以对特定机型的使用率进行分析，评估飞机维护需求和燃油效率。
- 安全监管：通过对比不同航空公司和航班的安全记录，监管机构可以更有效地评估航空公司的安全性能，并采取必要的监管措施。
5. 技术和方法论：
分析此类数据通常涉及数据清洗、数据整合、统计分析、时间序列分析、预测建模等数据科学方法。使用Excel、SQL、R、Python等工具进行数据处理和分析是常见的做法。例如，可以使用Python的Pandas库来清洗和准备数据，使用Matplotlib和Seaborn库来可视化数据，然后利用Scikit-learn或Statsmodels库来构建预测模型。
通过以上知识点的提取和分析，我们可以理解到“U.S. International Air Traffic data(1990-2020)-数据集”的重要性，它不仅记录了跨越30年的航空交通数据，还为各种分析和应用提供了详实的基础信息。对于航空业从业者、政策制定者、研究人员以及数据分析师来说，这是一个极具价值的数据资源。
统计学视角：深入理解最小二乘法的概率论基础
# 1. 最小二乘法的基本概念
最小二乘法（Least Squares Method, LSM）是统计学和数据分析中广泛使用的一种数学优化技术。其主要目的是通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。这种方法最早由高斯提出，但在工程、物理、经济和其他领域中有着广泛的应用。
在本章中，我们将首先了
vscode中使用Codeium
<think>好的，我需要回答用户如何在VSCode中使用Codeium插件的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看是否有相关信息。用户提供的引用[1]提到了Codeium Chat可以解释代码中的问题，引用[2]提到了在IDEA中的一些问题，可能对VSCode的安装有帮助。用户还提到了安装步骤、基本功能、常见问题等。
首先，我应该分步骤说明安装过程，包括在VSCode扩展商店搜索Codeium并安装。然后，登录部分可能需要用户访问仪表板获取API密钥，引用[2]中提到登录问题，可能需要提醒用户注意网络或权限设置。
接下来是基本功能，比如代码自动补全和Chat功能。引用[1]提到C
UniMoCo：统一框架下的多监督视觉学习方法
在详细解析“unimoco”这个概念之前，我们需要明确几个关键点。首先，“unimoco”代表的是一种视觉表示学习方法，它在机器学习尤其是深度学习领域中扮演着重要角色。其次，文章作者通过这篇论文介绍了UniMoCo的全称，即“Unsupervised, Semi-Supervised and Full-Supervised Visual Representation Learning”，其背后的含义是在于UniMoCo框架整合了无监督学习、半监督学习和全监督学习三种不同的学习策略。最后，该框架被官方用PyTorch库实现，并被提供给了研究者和开发者社区。
### 1. 对比学习（Contrastive Learning）
UniMoCo的概念根植于对比学习的思想，这是一种无监督学习的范式。对比学习的核心在于让模型学会区分不同的样本，通过将相似的样本拉近，将不相似的样本推远，从而学习到有效的数据表示。对比学习与传统的分类任务最大的不同在于不需要手动标注的标签来指导学习过程，取而代之的是从数据自身结构中挖掘信息。
### 2. MoCo（Momentum Contrast）
UniMoCo的实现基于MoCo框架，MoCo是一种基于队列（queue）的对比学习方法，它在训练过程中维持一个动态的队列，其中包含了成对的负样本。MoCo通过 Momentum Encoder（动量编码器）和一个队列来保持稳定和历史性的负样本信息，使得模型能够持续地进行对比学习，即使是在没有足够负样本的情况下。
### 3. 无监督学习（Unsupervised Learning）
在无监督学习场景中，数据样本没有被标记任何类别或标签，算法需自行发现数据中的模式和结构。UniMoCo框架中，无监督学习的关键在于使用没有标签的数据进行训练，其目的是让模型学习到数据的基础特征表示，这对于那些标注资源稀缺的领域具有重要意义。
### 4. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）
半监督学习结合了无监督和有监督学习的优势，它使用少量的标注数据与大量的未标注数据进行训练。UniMoCo中实现半监督学习的方式，可能是通过将已标注的数据作为对比学习的一部分，以此来指导模型学习到更精准的特征表示。这对于那些拥有少量标注数据的场景尤为有用。
### 5. 全监督学习（Full-Supervised Learning）
在全监督学习中，所有的训练样本都有相应的标签，这种学习方式的目的是让模型学习到映射关系，从输入到输出。在UniMoCo中，全监督学习用于训练阶段，让模型在有明确指示的学习目标下进行优化，学习到的任务相关的特征表示。这通常用于有充足标注数据的场景，比如图像分类任务。
### 6. PyTorch
PyTorch是一个开源机器学习库，由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等任务。它被广泛用于研究和生产环境，并且因其易用性、灵活性和动态计算图等特性受到研究人员的青睐。UniMoCo官方实现选择PyTorch作为开发平台，说明了其对科研社区的支持和对易于实现的重视。
### 7. 可视化表示学习（Visual Representation Learning）
可视化表示学习的目的是从原始视觉数据中提取特征，并将它们转换为能够反映重要信息且更易于处理的形式。在UniMoCo中，无论是无监督、半监督还是全监督学习，最终的目标都是让模型学习到有效的视觉表示，这些表示可以用于下游任务，如图像分类、目标检测、图像分割等。
### 8. 标签队列（Label Queue）
UniMoCo通过标签队列维护受监管的标签，这可能意味着对于那些半监督或全监督学习的任务，模型在进行对比学习时，会参考这些来自标签队列的数据。标签队列机制能帮助模型更好地利用有限的标注数据，增强模型的泛化能力。
### 结论
UniMoCo的提出，以及其官方PyTorch实现的发布，将对计算机视觉领域产生深远影响。它不仅提供了一个统一的对比学习框架，使得从无监督到全监督的学习过程更加灵活和高效，而且为研究者们提供了一个强力的工具，以便更好地探索和实现各种视觉任务。UniMoCo的研究和应用前景，为机器学习尤其是深度学习在视觉领域的研究和实践提供了新的视角和可能。
【MATLAB算法精讲】：最小二乘法的实现与案例深度分析
# 1. 最小二乘法的基本原理
最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数匹配。其核心思想是选择一条曲线，使得所有观察点到这条曲线的距离之和最小。这种方法广泛应用于统计学、信号处理、工程学和经济学等领域，尤其适用于需要通过一组数据点来确定函数参数的情况。
## 1.1 统计学视角下的最小二乘法
在统计学中，最小二乘法经常用于
Idea使用教程+jdk配置
<think>好的，我现在需要回答用户关于IntelliJ IDEA使用教程和JDK配置方法的问题。首先，用户明确提到了参考站内引用中的内容，引用[1]和引用[2]都涉及JDK的配置步骤，但看起来这些引用内容可能来自其他问题或文档，可能与当前问题不完全相关，但用户希望我利用这些信息来组织回答。
首先，我需要确认IntelliJ IDEA配置JDK的基本步骤，并整合用户提供的引用内容。引用[1]提到选择JDK安装根目录，例如D:\develop\Java\jdk-17，这说明配置时需要定位到JDK的主目录。引用[2]则提到了通过New按钮选择JDK版本，并完成项目创建，这部分可能涉及到项目设置
GitHub入门实践：审查拉取请求指南
从提供的文件信息中，我们可以抽取以下知识点：
**GitHub入门与Pull Request（PR）的审查**
**知识点1：GitHub简介**
GitHub是一个基于Git的在线代码托管和版本控制平台，它允许开发者在互联网上进行代码的托管和协作。通过GitHub，用户可以跟踪和管理代码变更，参与开源项目，或者创建自己的私有仓库进行项目协作。GitHub为每个项目提供了问题跟踪和任务管理功能，支持Pull Request机制，以便用户之间可以进行代码的审查和讨论。
**知识点2：Pull Request的作用与审查**
Pull Request（PR）是协作开发中的一个重要机制，它允许开发者向代码库贡献代码。当开发者在自己的分支上完成开发后，他们可以向主分支（或其他分支）提交一个PR，请求合入他们的更改。此时，其他开发者，包括项目的维护者，可以审查PR中的代码变更，进行讨论，并最终决定是否合并这些变更到目标分支。
**知识点3：审查Pull Request的步骤**
1. 访问GitHub仓库，并查看“Pull requests”标签下的PR列表。
2. 选择一个PR进行审查，点击进入查看详细内容。
3. 查看PR的标题、描述以及涉及的文件变更。
4. 浏览代码的具体差异，可以逐行审查，也可以查看代码变更的概览。
5. 在PR页面添加评论，可以针对整个PR，也可以针对特定的代码行或文件。
6. 当审查完成后，可以提交评论，或者批准、请求修改或关闭PR。
**知识点4：代码审查的最佳实践**
1. 确保PR的目标清晰且具有针对性，避免过于宽泛。
2. 在审查代码时，注意代码的质量、结构以及是否符合项目的编码规范。
3. 提供建设性的反馈，指出代码的优点和需要改进的地方。
4. 使用清晰、具体的语言，避免模糊和主观的评论。
5. 鼓励开发者间的协作，而不是单向的批评。
6. 经常审查PR，以避免延迟和工作积压。
**知识点5：HTML基础**
HTML（HyperText Markup Language）是用于创建网页的标准标记语言。它通过各种标签（如`<p>`用于段落，`<img>`用于图片，`<a>`用于链接等）来定义网页的结构和内容。HTML文档由元素组成，这些元素通过开始标签和结束标签来标识。例如，`<p>This is a paragraph.</p>`。HTML的最新版本是HTML5，它引入了许多新的元素和API，增强了对多媒体、图形和本地存储的支持。
**知识点6：GitHub Pages功能介绍**
GitHub Pages是一个静态站点托管服务，允许用户直接从GitHub仓库中发布个人、组织或项目的网站。你可以通过设置一个专门的分支来存放你的网站源代码，然后利用GitHub Pages的设置选项，选择分支并发布你的网站。发布的网站将可以通过一个自定义的URL访问，这个URL通常是`username.github.io/repo-name`的格式。这为开发者提供了一个简单而快速的方法来搭建个人或项目的展示页面。
**知识点7：简单的游戏开发实践**
文件描述中提到了一个基于项目的学习活动，通过游戏的形式，让入门人员体验操作和理解基本的游戏开发概念。在这个活动中，参与者通过键盘操作控制形状的旋转和移动，目标是创建无空隙的完整行，这涉及到游戏逻辑、用户输入处理和图形界面显示等基础知识。该活动可能使用了HTML、JavaScript和CSS等前端技术实现，参与者通过实践操作来学习如何编程，并理解基本的游戏设计原理。