mysql学习笔记——显示&插入

本文介绍MySQL的基本配置与常用操作命令,包括启动与退出服务、创建与管理数据库、表及列的操作、设置存储引擎等,并提供了数据类型及使用语句的示例。

mysql的配置文件——mysql.ini的编码方式由latin改为utf8,存储引擎设为INNODB。

net start mysql //启动mysql服务

mysql -uroot -p //接下来输入密码

quit//退出监视器

exit //退出dos窗口

SHOW DATABASES //显示数据库

DROP DATABASE  //删除数据库

CREATE DATABASE //创建数据库

GRANT ALL PRIVILEGES ON 数据库名. TO 用户名@localhost IDENTIFIED BY密码  //创建新用户并给与其数据库权限

TRUNCATE TABLE //删除数据表

ALTER TABLE...MODIFY //修改列的定义

ALTER TABLE...ADD //追加列

ALTER TABLE...CHANGE //修改列的名称和定义

ALTER TABLE...DROP //删除列

ALTER TABLE 表名 ENGINE=新引擎 //修改默认引擎

SET AUTOCOMMIT=0/1 //关闭/开启自动提交功能

BEGIN;

SAVEPOINT sp;

ROLLBACK TO SAVEPOINT sp;

SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITED/READ COMMITED/REPEATABLE READ/SERIALIZABALE\\更新中事务处理的分离水平


CREATE TRIGGER 触发器名 发生时刻 事件名ON 表名 FOR EACH ROW

BEGIN

任意sql语句

END


SOURCE c:\data\sql.txt //从文件中执行指令,可以还原.sql数据库文件

mysql -uroot -p >log.txt//将输出重定向到指定文件中

mysql -uroot -p -e 'SOURCE C:/data /sql.txt'>log.txt//用-e指令输入到指定文件

tee log.txt;

>任何sql语句

notee //包括语句一字不漏地输入log.txt


//************************mysql项目资料*************************//

//数据类型

TINYINT(LEN) //范围-32768-32767

TIMESTAMP  //1970-2037

AUTO _INCREMENT //定义自增序列

DEFAULT'默认值' //定义列的默认值

[NOT]NULL //允许/禁止NULL值

PRIMARY KEY //定义主键列

UNIQUE //定义唯一性


//使用语句

USE test;

SHOW TABLES;

SELECT*FROM tb1 WHERE id='fang'/WHERE id LIKE'fang%';

INSERT INTO tb1 (id,age,salary) VALUES('0028','24','5800');

UPDATA customer SET name='李玉芝',birth='1980-09-09',WHERE mid='G002';

DELETE FROM customer WHERE mid="G003";






内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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