作业1-数据表管理操作-添加、修改、删除表记录

Hive表结构变更实战:添加、修改、删除列的原理与避坑指南 在数据仓库和数据分析领域,表结构变更是一项基础且频繁的操作,其核心在于理解元数据与数据文件的分离架构。Hive作为主流的数据仓库工具,通过修改存储在独立数据库中的元数据来实现轻量级的结构变更,例如添加新列通常只更新元数据,而不会重写底层HDFS或对象存储中的数据文件,这体现了其“读时模式”的设计原理。这种机制在提升操作效率的同时,也带来了数据兼容性挑战,尤其是在处理分区表、外部表以及ORC、Parquet等列式存储格式时。从技术价值看,掌握结构变更的正确方法能确保数据管道的稳定性和回溯兼容性,避免下游任务因 阅读详情
create database test;
use test;
create table teacher
(
    id       int(4) auto_increment comment '编号',
    num      int(10)     not null comment '教工号',
    name     varchar(20) not null comment '姓名',
    sex      varchar(4)  not null comment '性别',
    birthday datetime    null comment '出生日期',
    address  varchar(50) null comment '家庭住址',
    constraint teacher_pk
        primary key (id)
);
insert into teacher value ('1','1001','张三','男','1984-11-08','北京市昌平区');
insert into teacher value ('2','1002','李四','女','1970-01-21','北京市海淀区');
insert into teacher value (null,'1003','王五','男','1976-10-30','北京市昌平区');
insert into teacher value (null,'1004','赵六','男','1980-06-05','北京市顺义区');

update teacher
set birthday = '1982-11-08'
where id = 1;

update teacher
set address = '北京市朝阳区'
where sex = '男';

delete
from teacher
where num = 1002;
create table food
(
    id      int(10) auto_increment comment '编号'
        primary key,
    name    varchar(20) not null comment '食品名称',
    company varchar(30) not null comment '生产厂商',
    price   float       null comment '价格',
    product_time year comment '生产年份',
    validity_time int(4) comment '保质期',
    address varchar(50) comment '厂址'
);
insert into food value ('1','aa饼干','aa饼干厂','2.5','2018','3','北京');
insert into food value('2','cc牛奶','cc牛奶厂','3.5','2015','1','河北');
insert into food value(null,'ee果冻','ee果冻厂','1.5','2018','2','北京');
insert into food value('null','ff咖啡','ff咖啡厂','20','2016','5','天津');
insert into food value(null,'gg奶糖','gg奶糖','14','2014','3','广东');
update food
set address = '内蒙古'
where name = 'cc牛奶厂';
update food
set price  = '3.2'
where name = 'cc牛奶厂';
update food
set validity_time = '5'
where address = '北京';
delete from food where (2025-food.product_time )> food.validity_time;

delete from food where address = '北京';

MDK开发篇:基于立创逻辑派FPGA-G1与Cortex-M1软核的按键控制LED实战 本文详细介绍了基于立创逻辑派FPGA-G1开发板与高云Cortex-M1软核的完整开发流程。通过Gowin云源软件配置软核系统与GPIO外设,并在Keil MDK环境中编写按键控制LED的C程序,最终实现程序固化与上电自启动。教程涵盖硬件配置、软件开发、在线调试与固化部署全步骤,帮助STM32开发者快速上手FPGA软核开发。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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drop table aa_tab;create table aa_tab asselect A.TABLE_NAME 表名, A.column_name 字段名,A.data_type 数据类型,A.data_length 长度,A.data_precision整数位, A.Data_Scale 小数位,A.nullable 允许空值,to_lob(A.Data_default) ...

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JavaMonkeys
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