如下所示： select a1,a2,a1+a2 a,a1*a2 b,a1*1.0/a2 c from bb_sb 把a表的a1,a2列相加作为新列a，把a1,a2相乘作为新列b，注意： 相除的时候得进行类型转换处理，否则结果为0. select a.a1,b.b1,a.a1+b.b1 a from bb_sb a ,bb_cywzbrzb b 这是两个不同表之间的列进行运算。 补充知识：Sql语句实现不同记录同一属性列的差值计算 所使用的表的具体结构如下图所示 Table中主键是（plateNumber+currentTime） 要实现的查询是： 给定车牌号和查询的时间区间，查询给

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用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf

利用FPGA对cameralink的数据进行发送编码。 不使用DS90CR287芯片，直接在FPGA内部进行编码。 调通案例见下图。 本人在xilinx（赛灵思）A7，K7，V7，zynq7，ultrascale以及ultrascale+ 系列的FPGA上已经验证通过，相关项目已经交付。 本人在此深耕多年，完全掌握cameralink传输标准，解码编码标准，现承接定制IP或提供源码服务。 我已经成功地利用FPGA对cameralink的数据进行发送编码，而不使用DS90CR287芯片。我直接在FPGA内部进行了编码。下图展示了我成功调通的案例。我在xilinx（赛灵思）A7，K7，V7，zynq7，ultrascale以及ultrascale+ 系列的FPGA上进行了验证，并已经完成了相关项目的交付 涉及的 FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑器件，可以根据需要重新配置其电路。 cameralink传输标准：cameralink是一种用于数字图像传输的接口标准，它提供了高速、可靠的图像传输解决方案。 DS90CR287芯片：DS90CR287是一种用于camera

本系统无需任何组件，只要SMTP服务正常就可以进行在线邮件群发。
并可以轻松溶入各类论坛及社区中。

功能简捷：
一、可以任意设置邮件的默认标题、内容、发件人
二、可以进行群发及单发（如果填写收件人则为单发，不填为群发）
三、如果填写邮件标题及内容则发送填写内容，否则发送以设置内容
四、可以对所有用户帐号进行批量查看
五、可以对单一用户进行查找及模糊查询
六、管理员可以手动添加地址
七、。。。。。

安装说明：
一、下载本系统，解压缩到任意目录下
二、配置IIS，设置虚拟目录，如：mymail
三、进入http://youhost/mymail/admin进行管理
四、可以在http://youhost/mymail下制定用户提交页面，具体可以参看
    ADMIN目录下的adduser.asp，轻松方便
五、如果你在使用本系统中有任何疑问及不明可以到
    www.ye21.net提问，我会及时回答！
六、希望大家能够加入以下版权信息：
    -------------------------------------

    本邮件发送程式由梏鸿影设计
    欢迎访问 www.ye21.net
    影缘--用网络创造生活

    -------------------------------------
七、本系统含有管理员身份验证功能，大家可以修改ADMIN目录下的ADMINCONN.INC
    及假如管理员入口进行身份验证。

[有界面]：MATLAB的车道线检测（GUI界面，偏离车道线会进行声音预警，视频检测）.zip

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测