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我也要
1、使用子表查询，而不是通过join on的时候，这个时候where 中使用=必须是子查询的返回值唯一的时候才可以使用，不唯一的时候（也就是一个集合时），使用in
2、使用笛卡尔积时，having语句可以写为ON ……AND……，但是我还是更加的建议前者，条理比较清晰
3、AS我一般选择省略
4、limit的用法
作用主要是用来分页的，其实有点像数组的下标，从0开始，0代表的其实是第一页
假如仅仅limit m，这个时候m其实相当于第二个变量（即limit 0,m），也就是表示当前显示m条数据，从第0也开始
5、最近见过最复杂SQL语句：
对应的语句：
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水文仿真软件：HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center‘s River Analysis System)_（7）.一维非稳态水力模型
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基于LSTM算法实现交通流量预测(Pytorch版)
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/)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")
MySQL 跳过同步错误方法
最近MySQL 遇到了同步问题，现整理一下常遇到的错误的解决方法，备用。 方法一:手动设置动态参数 sql_slave_skip_counter 我常用的脚本： stop slave sql_thread;set global sql_slave_skip_counter=1;start slave sql_thread; 这个要 根据具体的错误来判定，一般用于
mysql小括号使用错误_MySQL实操错误汇总
最近在学习MySQL，下面把在学习中遇到的错误汇总起来供大家参考。从简单的SQL联系开始，前面几道题都挺顺利的。接下来是列出的错误：一、这道题要求首都是国家名字的延伸，说实话没看过SQL教程的遇到这道题挺坑。上面提示的SQL函数也不全，经过搜索引擎查找后终于蒙对答案。SELECT name,substring(capital,char_length(name)+1) AS extFROM worl...
MYSQL 1366错误解决方法
最近使用MySQL存取一条数据时候发现了一个这样的错误: 错误码为:1366,在查阅了网上的文档和博主的原因后,发现这是因为我们存放的中文，而我们的表并不支持中文字符集，使用 show variables like ‘character%’; 查看mysql当前编码： 可以看出database和server的字符集使用的是latin1，latin1是不支持中文的，导致存放中文错误。 我尝试了两...
MySQL-显示所有错误信息
MySQL-显示所有错误信息
错误提示Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘ (10061) 而且最近重装了Mysql
错误提示Can‘t connect to MySQL server on ‘localhost‘ (10061) 而且最近重装了Mysql
MySQL1045错误的解决方法
MySQL1045错误： 今天莫名其妙数据库就忽然连不上去了，报了如上错误，查了查才知道出现这个错误本质原因就是用户密码出现了错误。 解决方案： 一：修改my.ini配置文件 1、首先找到MySQL安装路径下的my.ini文件，用记事本的方式打开， 2、打开后，找到mysqld这个位置， 3、在 [mysqld] 底下添加语句：skip-grant-tables，添加完毕后保存 （这句话的意思...
Linux下查看mysql错误日志
1.进入 mysql 安装目录 进入 data 目录（该目录存储的是数据库的数据） cd /usr/local/mysql ll 进入 mysql 目录 ，发现 文件后缀 .err,即是mysql 运行错误日志，即 可用 vi 命令 打开进行查看最近的一条错误信息进行分析，逐条排错。 ...
mysql启动显示系统错误1067_启动MySql时出现1067系统错误 解决方案
最近使用免安装版的mysql，当启动服务的时候系统总是提示1067错误。卸载了服务，重新安装安装版的问题依旧。现在把解决的方法记录下。启动MySql时出现以下错误：c:\mysql\bin>net start mysqlMySQL正在启动MySQL无法启动系统出错发生系统错误 1067进程意外终止最后的解决方法：一、方式1MySQL安装是出现could not start the servi...
mysql最近操作记录吗_在如何把mysql的操作记录吗
展开全部一.错误日62616964757a686964616fe58685e5aeb931333361313938志错误日志在Mysql数据库中很重要，它记录着mysqld启动和停止，以及服务器在运行过程中发生的任何错误的相关信息。1.配置信息--log-error=[file-name]用来指定错误日志存放的位置。如果没有指定[file-name]，默认hostname.err做为文件名，默认存...
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