MYSQL 安全添加/移除column 脚本

四足机器人如何用对抗运动先验(AMP)实现复杂地形行走?Unitree Go1实战解析 本文深入解析了四足机器人Unitree Go1如何通过对抗运动先验(AMP)算法实现复杂地形行走。AMP结合模仿学习与对抗训练,使机器人仅凭本体感知就能适应未知地形。文章详细介绍了AMP的核心架构、仿真训练工程实践以及在Unitree Go1上的部署优化方案,展示了其在极端地形下的卓越性能表现。 阅读详情

1. 如果不存在,就添加;

 用存储过程解决,定义成模板,可以通用;
 应用场景:必须拥有创建存储过程的权限
DELIMITER $$

USE `ebt_shop_test`$$
DROP PROCEDURE IF EXISTS `addFieldIfNotExists`$$
DROP FUNCTION IF EXISTS `isFieldExisting`$$

CREATE FUNCTION isFieldExisting (
 table_name_IN VARCHAR(100),
 field_name_IN VARCHAR(100)
 )
RETURNS INT
RETURN (
    SELECT COUNT(COLUMN_NAME)
    FROM INFORMATION_SCHEMA.columns
    WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE()
    AND TABLE_NAME = table_name_IN
    AND COLUMN_NAME = field_name_IN
)
$$

CREATE PROCEDURE addFieldIfNotExists (
 IN table_name_IN VARCHAR(100),
 IN field_name_IN VARCHAR(100),
 IN field_definition_IN VARCHAR(100)
 )
BEGIN
    SET @isFieldThere = isFieldExisting(table_name_IN, field_name_IN);    
    IF (@isFieldThere = 0) THEN  
        SET @ddl = CONCAT('ALTER TABLE ', table_name_IN);
        SET @ddl = CONCAT(@ddl, '', 'ADD COLUMN') ;
        SET @ddl = CONCAT(@ddl, '', field_name_IN);
        SET @ddl = CONCAT(@ddl, '', field_definition_IN);
        PREPARE stmt FROM @ddl;
       EXECUTE stmt;
       DEALLOCATE PREPARE stmt;
    END IF;
END$$

DELIMITER ;

【说明】使用了 “DELIMITER $$ … … DELIMITER ;” 分块语法,在此定义区域内的语句作为整体一并提交给服务器
调用添加列,例如:

-- call procedure add field if not exists

CALL addFieldIfNotExists ('dic_data', 'parentId', 'VARCHAR(50) NULL COMMENT \'父ID\'');

-- clean work
DROP PROCEDURE IF EXISTS `addFieldIfNotExists`;
DROP FUNCTION IF EXISTS `isFieldExisting`;

2.另一种方式: 如果不存在,就添加

如果没有权限创建函数和存储过程时,一种更直接的方式,直接写可执行的sql语句编译执行
应用场景:有受权限限制,每次都直接编写相应的SQL语句即可

SET @exeResult = (SELECT IF( (SELECT COUNT(*)
   FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE table_schema = DATABASE()
   AND table_name = 'dic_data'
   AND column_name = 'isLeaf1'
   ) > 0,
   'SELECT 1 AS RESULT',
   'alter table dic_data add column isLeaf1 char(1) COMMENT \'是否为叶子节点\' NULL after parentId'
     )
);
PREPARE stmt FROM @exeResult;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

【语法解析】:
@exeResult: 临时变量定义的方式
IF(boolean表达式, param1,param2):相当于程序中的三元表达式
PREPARE :预编译SQL语句
EXECUTE :执行SQL语句
DEALLOCATE :清除预编译的语句
eg:

PREPARE stmt1 FROM 'SELECT SQRT(POW(?,2) + POW(?,2)) AS hypotenuse';
SET @a = 3;
SET @b = 4;
EXECUTE stmt1 USING @a, @b;
DEALLOCATE PREPARE stmt1;

3.安全地删除列,也可以先进行判断而后进行操作

SET @exeResult = (SELECT IF( (SELECT COUNT(*)
   FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
   WHERE table_schema = DATABASE()
   AND table_name = 'dic_data'
   AND column_name = 'isLeaf1'
   ) > 0,
   'alter table dic_data drop column isLeaf1',
   'SELECT 0 AS RESULT'
     )
);
PREPARE stmt FROM @exeResult;
EXECUTE stmt;
DEALLOCATE PREPARE stmt;

RSL-RL:开源人形机器人强化学习控制研究库 摘要:RSL-RL是一款专为机器人领域设计的开源强化学习库,其核心特点是紧凑性、可修改性和高性能。该库聚焦PPO和BC两大主流算法,并整合了对称性增强、好奇心驱动等机器人专用技术。通过纯GPU训练优化,RSL-RL在大型仿真中展现出卓越的吞吐性能,已成功应用于腿足运动控制、全身协调等多个机器人研究场景。其轻量级架构包含运行器、算法和网络三个可独立修改的组件,支持TensorBoard等主流日志工具。该框架特别适合需要快速原型开发的机器人研究者,但不适用于通用机器学习基准测试。开源地址:https://git 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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Carlos Chan
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