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我也要
MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于开发各种类型的应用程序。本文将为您提供一个详细的 MySQL 数据库入门指南，包括安装 MySQL、创建数据库、创建表、插入数据、查询数据以及更新和删除数据等方面的内容。
安装 MySQL
要开始使用 MySQL 数据库，首先需要安装 MySQL 服务器。您可以从 MySQL 官方网站（https://www.mysql.com ↗）下载适用于您的操作系统的安装程序。
创建数据库
在开始使用 MySQL 数据库之前，您需要创建一个数据库来存储数据。下面是一个创建名为 mydatabase 的数据库的示例 SQL 语句：
CREATE DATABASE mydatabase;
创建表
在数据库中，表是用于组织和存储数据的结构。您可以使用以下 SQL 语句创建一个名为 users 的表，其中包含 id、name 和 age 字段：
CRE18、数据库与 MySQL 入门指南
本博客是一份数据库与 MySQL 入门指南，介绍了数据库设计的基本概念，包括多对多关系的应用和数据库范式的遵循。同时详细讲解了 MySQL 的使用，涵盖 phpMyAdmin 操作、用户和数据库的创建、表与列的定义、数据操作以及数据库的备份和恢复等内容。通过本博客的学习，读者可以掌握数据库设计的最佳实践，并能够熟练使用 MySQL 进行数据管理。
MySQL 入门指南：深入解析数据库
本文提供了一个详细的 MySQL 数据库入门指南，涵盖了数据库基础知识、安装和配置、数据库和表的创建和管理，以及数据的插入、查询和更新等操作。通过学习和实践这些基本操作，读者可以掌握使用 MySQL 进行数据存储和管理的基本技能。MySQL 是一种流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用程序和网站的数据存储和管理。请注意，MySQL 还有许多高级功能和复杂的概念，例如索引、事务处理、存储过程等，超出了本文的范围。表的每一行表示一个记录，包含了各个列的数据。语句可以查看表的结构和列定义。
【eNSP 华为模拟器】小型校园网模拟环境的设计与配置（附eNSP源文件）
【eNSP 华为模拟器】小型校园网模拟环境的设计与配置 一、实验概述 二、交换机的配置 2.1 二层交换机的配置 2.2 三层交换机的配置 三、路由器的配置 四、实验结果 五、实验总结 一、实验概述 按照以下的拓扑连接，自行设计VLAN和IP地址等网络参数，实现PC1到PC2的IP通信。其中，R1，R2为路由器；LSW1，LSW4为3层交换机；LSW2，LSW3 ，LSW6， LSW7为2层交换机；CLIENT1-CLIENT12为PC机。 拓扑图 课程设计要求：（1）IP地址自行规划设计，应该清晰地
电子结构设计（EMD）十年知识总结
客官，你的面相是做结构设计的奇才~1. 材料选择【一出手的0.1s就败了】2. 钣金件设计【折来折去有啥难】3. 塑胶件设计【看着好复杂】4. 型材件设计【凭啥不让我设计】5. 电子结构（PCBA）设计【静电肿么要我背锅】6. 包装设计【要的就是金玉其外，败絮其中】7. 外观（工业）设计【好不好看，谁说了算】8. 标签设计【】9. 标准件选择【一个螺丝难倒英雄汉/提起螺丝，英雄气短】10. 计算仿...
通信原理期末考试试题及答案
五、（总分12分）设某信道具有均匀的的双边噪声功率谱密度在该信道中传输抑制载波的单边带（上边带）信号，并设调制信号m（t）的频带限制在5K HZ，而载波为100 K HZ，已调信号的功率为10KW。：（1）单边带信号的载频为100kHz，带宽B＝5kHz，为使信号顺利通过，理想带通滤波器的中心频率为。8、对最高频率为fH的调制信号m（t）分别进行AM、DSB、SSB调制，相应已调信号的带宽分别为。7、设调制信号为f（t）载波为，则抑制载波双边带调幅信号的时域表达式为，频域表达式为。
Python语言在工业控制中的简单应用
在工业控制中，经常需要对采集到的数据进行分析和处理，Python的这些库可以简化这一过程。传统的工业控制系统多依赖于专用的控制硬件和软件，但随着技术的发展，开放性和灵活性成为了新的需求焦点。还有，Python社区活跃，提供了大量的开源代码和模块，这对于工业控制领域来说是一个巨大的资产。Python作为一种高级编程语言，因其简洁的语法、强大的库支持和广泛的社区资源而在工业界获得了快速的发展和广泛的应用。在工业控制领域，Python的应用日益增多，这得益于其跨平台性、脚本语言的灵活性以及与硬件设备交互的能力。
基于深度学习DNN LSTM网络的光伏发电量预测 完整代码数据 可直接运行
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国内使用Docker经常遇到镜像拉取慢、超时失败的问题🐳 本文分享两个亲测好用的免费镜像加速源⚡ 实测拉取速度从十几分钟缩短到几十秒，稳定性接近100%📊 支持一键配置脚本，支持多平台使用✨
在 SAP BTP Cloud Foundry 环境中开发 SAP HANA 的完整实战路线图
SAP HANA Cloud迁移路径解析：从本地到云原生的数据库现代化 本文梳理了SAP HANA在Cloud Foundry环境中的架构定位和实施路径，针对不同起点的项目提供迁移建议。核心内容包括： SAP HANA Cloud在Cloud Foundry中的双重角色：既作为平台服务提供数据库实例，又通过HDI容器管理MTA应用中的数据库工件。 针对四类典型项目起点的迁移策略： 绿地项目：直接采用CAP+SAP HANA Cloud组合 已有HANA service或XS advanced项目：需对照兼容
利用插件扩展 Qt 应用程序
不仅 Qt 本身可以通过插件进行扩展，而且 Qt 应用程序也可以通过插件来扩展，这需要应用程序使用 `QPluginLoader` 检测和加载插件。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
贝叶斯统计 [韦来生编]
贝叶斯（Bayes）统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外，还要利用参数的先验信息，因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”，近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。 本书共分六章。第1章是绪论，介绍了贝叶斯统计的若干基本概念，同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法，包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题，书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。 大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容，教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲，留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。 作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容，以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。 本书编写准备过程中，中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版，作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。
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android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
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温度PID稳定控制程序，适用于欧姆龙PLC，对其他PLC也具有很大参考价值
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