mysql 使用

启动mysql sudo ./mysql start
1.1 登陆                 
 >mysql [-h 主机名] [-u 用户名] [-p(密码)]
屏蔽提示声音 mysql --no-beep
1.2 了解mysql 的环境 
 >select now();
 >select user(),version(),now();
1.3 中止服务器的连接
>quit
1.4 修改密码
mysqladmin -u用户名 -p旧密码  password 新密码
1.5 创建用户
grant select on 数据库.* to 用户名@登录主机 identified by "密码"

二  数据库,表和数据类型
2.1 数据库
查看已有的数据库
 >SHOW DATABASES; 
创建数据库
 >CREATE DATABASE db_name;
查看当前所使用的数据库
 >SELECT DATABASE();
使用数据库
 >USE db_name[;]
删除数据库
 >DROP DATABASE db_name;

2.2 表
创建表
 >CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXITSTS] table_name
     (create_defination,...)
     [table_options]
     [[IGNORE|REPLACE] select_statment];

可以通过选择一个表的其中一部分或全部内容拷贝一个新表
 >create table new_tb_name
     select * from tb_name
     [where conditions];

三 添加,修改,删除记录
 
3.1 添加记录
 >INSERT [LOW_PRIOTIRY | DELAYED] [IGNORE] [INTO]
  table_name [(column_list)]
  VALUES(col_1_value [,col_2_value]...)[,(...)]...;
 或者
 >INSERT [LOW_PRIOTIRY | DELAYED] [IGNORE] [INTO]
  table_name
  SET col_1=col_1_value[,col_2=col_2_value]...;
 或者
 >INSERT [LOW_PRIOTIRY | DELAYED] [IGNORE] [INTO]
  table_name [(COLUMN_LIST)]
  SELECT select_statements;
 
例子:
 (1)指定所有的列值:
 >insert into product
  values("00101","钢笔","支",25.60,"香港");
 
 >insert into product
  values("00102","钢笔","支",0.00,NULL);
 
 >insert into product
  values
  ("00101","钢笔","支",25.60,"香港"),
  ("00102","钢笔","支",0.00,NULL);
 
 >insert into product (no,name,place)
  values("00102","钢笔",NULL);
 
  (2)使用 SET 赋值
 >insert into product
  set no="00101",name="钢笔",place="香港";
 
 (3)通过 SELECT 添加记录
 >create table product_1
  select * from product
  where 1=0;
 
 >insert into product_1
  values
  ("00110","音像",200,"深圳"),
  ("00111","主板",900,"东莞");
 
 >insert into product
  select * from product_1;
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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