mysql的基础,增删改查操作

【Shader】Unity批量更换Shader 在Unity开发中,因为渲染管线问题,经常会遇到需要大量更改shader的问题,本篇文章讲述批量更换Shader的工具。 阅读详情

前言

想对数据库进行任何操作,必须通过SQL语句,它就好像命令一样。

SQL是一种语言,原本是通用的,但每种数据库都会在基础SQL上添加自己的特色。

术语

  • 增,向数据库写入数据
  • 删,删除已有数据
  • 改,修改数据
  • 查,从数据库读取数据

学习资料

https://www.sodevel.com/mysql

准备工作

创建数据表:users
id(自增主键)usernamepassword
1波比123456
2张三123456

SQL 的基本概念

SQL 其实就是有格式的字符串,数据库来解析这个字符串,确认你的命令。

SQL语句的顺序很重要,不要随便调换!!

增


向数据库中写入数据

语句

insert into users (`username`,`password`) values ('name','passwd')

insert into 关键字,表示插入数据

users 目标数据表

(username,password) 目标字段

values 关键字

('name','passwd') 每个字段对应的值

在PHP中执行

$sql = "insert into users (`username`,`password`) values ('name','12345')";
$is = $db->query($sql);

if( $is == true ){
    echo "插入成功";
}else{
    echo "插入失败";
}

$db 是上文连接成功后得到的对象,还记得吗?

删

语法

delete from users WHERE id='3'

delete 关键字,表示删除数据

from users 目标数据表

WHERE 筛选目标数据,没有它就会删除所有数据

id='3' 只删除 ID= 3 的数据。

在PHP中执行

参考 写数据 的方法,就不重复介绍了。

改

update set users username='新值', password='新值' WHERE id=3

update 关键字,表示插入数据

set users 目标数据表

username='新值', password='新密码' 要修改的字段值

WHERE id=3 筛选目标数据

查

从数据库中取数据,比增删改要多一步。

基本语法

select * from users where id>1 order by id desc limit 0,2

select 关键字,表示要取数据

* 取出哪些字段的值?*号代表所有,也可以使用 id,username这样的格式

from users 目标数据表


where id>1 筛选目标数据,否则取出所有数据

order by id 根据ID进行排序,没有的话使用默认排序

desc 倒序,对应的是 asc 是正序。

limit 0,2 对结果数量进行限制,0,2表示只要前两条数据。

使用PHP获取数据

代码较多,涉及多个知识点,请注意!

$mysqli_result = $db->query("select * from users");

$rows = array();
while( $row = $mysqli_result->fetch_array( MYSQLI_ASSOC ) ){
    $rows[] = $row;
}
var_dump( $rows );

$mysqli_result 如果 $db->query() 执行的是 SELECT的语句,就会返回系统类mysqli_result的实例化对象。其他的是 true/false )

mysqli_result 手册地址:http://php.net/manual/zh/class.mysqli-result.php

$rows 定义数组,用于保存取出来的数据


while(){} 使用循环结构遍历数据。

$row = $mysqli_result->fetch_array() 每调用一次fetch_array,就会取出一条数据,直到所有数据都显示完毕,我们将它保存在 $row 变量。

MYSQLI_ASSOC (可选)内置常量,表示需要一个关联数组地。

$rows[] = $row 将每次取出的数据,都保存在 $rows 这个二维数组里。

var_dump($rows) 看看你的数据,标准的二维数组,之后你可以用对付数组的任何方法来处理它。

WHERE 过滤

SQL的一部分,用于过滤数据,支持从简单到复杂的各种查询。

//给大家演示一些常见语法

WHERE id = 3
where id = 3 and name = '张三'
where id > 3 and name <> '张三' or password = '12345'
where ...

总结

SQL语法千变万化,本文介绍的只是最基础的一些操作,一定要多用多学多思考。

为何LPDDR4支持on-die ECC,但是DDR4却不支持呢? DRAM的ECC,目前的编码方式都是128bit data,产生8bit parity或者ECC code. 而且必须要128bit才行。这8bit的ECC code是要被写入到DRAM内存里面的,从而read的时候,可以读取这8bit ECC code来判定read data是否有错,如果是SBF,就可以纠错了,如果是double bit,大部分时候是可以detect到错误,即所谓的SEC(Single Error Correct) + DED(Double Error Detect). 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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