MySQL SQL语句

字符集:
show charset;
UTF8:字符最大长度三个字节
UTF8mb4:字符最大长度四个字节,如支持emoji表情
校对规则:排序影响大小写
show collation;
存储引擎:
show engines;
数字类型:见下表
类型占用字节无符号范围有符号范围(负数)数据长度
tinyint10-255-128~1273
smallint20-65535-32768~327675
mediumint30-16777215-8388608~83886078
int40-2^32-2^31~2^32-110
bigint80-2^64-2^63~ 2^63-120
选择数据类型的关键:
合适的、简短的、足够的
浮点型和定点型:
FLoat:表示不指定小数位的浮点数
FLoat(M,D):表示一共存储M个有效数字,其中小数部分占D位
Double:系统用8个字节来存储数据,表示的范围更大,10^308次方,但是精度也只有15位左右
Decimal:系统自动根据存储的数据来分配存储空间,每大概9个数就会分配四个字节来进行存储,同时小数和整数部分是分开的
Decmal(M,D):M表示总长度(包括小数点),最大不能超过64,D表示小数据部分长度,最大不能超过30
字符串类型
char:定长,最大支持255个字节长度
varchar:变长,最大支持65535个字节长度,系统都会在数据后面增加1-2个字节的额外开销,是用来保存数据所占用的空间长度,如果低于255字节则额外占用一个字节,如果大于255字符,则额外占用两个字节
text:文本类型
set:枚举类型
enum:集合
时间类型:
datetime:1000-01-01 / 9999-12-31  八字节
timestamp:1970-01-01 / 2038-1-19 四字节
primary key :主键约束
foreign key : 外键约束
not null : 非空约束
default : 默认约束
unique : 唯一
auto_increment :自增长列
unsigned : 无符号
comment : 注释
建库
create database test charset utf8mb4;
查库
show databases;
修改库定义
alter database test charset=utf8;
删除库
drop database test;
表定义
create table t1 (id1 float(5,2) default null,id2 double(5,2) default null,id3 decimal(5,2) default null);
建表规范:
1、表名:不要大写字母,不要数字开头,不要超过18个字符,不要使用内置字符串,要和业务有关
2、列名:不要超过18个字符,不要使用内置字符串,要和业务有关
3、数据类型:合适、精简、足够
4、每个表要有且只能有一个主键。每个列尽量not null 尽量不要使用外键
5、每列要有注释
6、存储引擎innodb,字符集utf8mb4
查表:
show tables;
修改表名:
alter table t1 rename t2;
表头,索引:
desc t1
添加列:
alter table t1 add idx tinyint  unique comment 'id列'
增加列值:
update t1 set idx=1 where id1=1.23;
修改列属性:(添加主键)
alter table t1 modify column id1 char(40);
alter table t2 modify column idx int auto_increment primary key;
删除列:
alter table t1 drop idx;
添加索引:
alter table t1 add index idx(idx) ;
删表:
drop table t1;
删除主键:
alter table t2 change idx idx tinyint;
alter table t2 drop primary key;
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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