mysql 一些常用语句记录

本文详细介绍SQL语言的基础操作,包括创建和删除数据库、表的操作、数据的增删改查等核心功能,并提供了各种实用的SQL语句示例。
create database 数据库名;(新建数据库)
use 数据库名;(使用数据库);

show table;(显示所有当前数据库的表)

drop database 数据库名;(删除数据库)

drop table 表名;(删除表) 

rename table 旧表名 to 新表名; (修改表名) 

desc 表名; (查看表结构)
create table 表名(
列名 类型 (大小)
id  int(100),
name  varchar(200)
)ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;(设置字体字符集)

insert into 表名
(列名,列名)
values
(int,‘varchar’),
(内容2,内容2);(插入表记录)


update 表名 set 内容1=内容2,内容a=内容b where 条件语句;(例 id=2)(修改表数据)


delete from 表名 where 条件语句;(删除表数据)

select*from 表名;(查看全表)

select 列名1,列名2 from 表名 where 条件语句;(或者直接查整列) (查看某列或者某个属性)


Select id,name,成绩-10 as 成绩扣十分 from studenttable having 成绩扣十分>40;(having实例用法)

select Max(id) as id最大值 from studenttable;(Max实例用法 min(最小) Avg(平均) Sum(总和) Count(总行数))


Tinyint 1字节 范围是 -128~128 无符号范围0~255
Smallint 2字节 varchar(范围0~65535) 字符串

Mediumint 3字节 text 文本类型,可以存较大文本

Int 4字节 char(范围0~255) 字符型

Bigint 8字节

Float(总位数,小数点后位数) 浮点型


  日期和时间类型主要有:Date,Time,DateTime,Year四种
  Year:1个字节 ,能够表示1901~2155之间的年份.
  Date: 存储格式例如:1992-12-31 ,能够表示1000-01-01  ---> 9999-12-31之间的年份
    Time: 存储格式:hh:mm:ss   
    DateTime:存储格式: 1999-12-20 14:30:08

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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