1.10云计算数据库作业

云计算与大数据作业 第一章 云计算 云计算的定义: 维基百科:云计算是一种动态扩展的计算模式,通过计算机网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。 什么是云计算: 像水、电、煤(资源性产品)一样利用你的IT资源(计算机存储网络资源) 关键词:按需使用、超大规模、高弹性 定义:指按需求使用IT资源和应用程序,通过互联网,按使用量付费。 四种云: 公有云——提供公共的IT资源 缺点:保密性低 私有云——提供给政府、学校等地 优点:保密性高 社区云——研究人员使用 混合云——包含以上任意两种 生活中的例子: 出行论: 自己买车开车 阅读详情

一、单表查询
素材: 表名:worker-- 表中字段均为中文,比如 部门号 工资 职工号 参加工作 等

1、显示所有职工的基本信息。

mysql> select * from worker;

结果: 


2、查询所有职工所属部门的部门号,不显示重复的部门号。 

mysql> select distinct '部门号' from worker;

结果:


3、求出所有职工的人数。 

mysql> select count('职工号') as '求职人数' from worker;

结果:


4、列出最高工资和最低工资。 

mysql> select max(工资) as '最高工资',min(工资) as '最低工资' from worker;

结果:


5、列出职工的平均工资和总工资。 

mysql> select avg(工资) as '平均工资',sum(工资) as '总工资' from worker;

结果:


6、创建一个只有职工号、姓名和参加工作的新表,名为工作日期表。(没参加工作) 


7、显示所有女职工的年龄。 (没性别)
8、列出所有姓刘的职工的职工号、姓名和出生日期。(没有姓刘的)

mysql> select 职工号,姓名,出生日期 from worker where 姓名='刘%';

结果:


9、列出1960年以前出生的职工的姓名、参加工作日期。(没有1960以前的QAQ)

mysql> select 姓名,工作时间 from worker where 出生日期 < 1960-00-00;

结果:


10、列出工资在1000-2000之间的所有职工姓名。 

mysql> select 姓名 from worker where 工资 between 1000 and 2000;

结果:


11、列出所有陈姓和李姓的职工姓名。

mysql> select 姓名 from worker where 姓名='陈%' or 姓名='李%';

结果:


12、列出所有部门号为2和3的职工号、姓名、党员否。 (部门号不对)
13、将职工表worker中的职工按出生的先后顺序排序。

mysql> select * from worker order by 出生日期;

结果:


14、显示工资最高的前3名职工的职工号和姓名。 

mysql> select 职工号,姓名 from worker order by 工资 limit 3;

结果:


15、求出各部门党员的人数。 

mysql> select 部门号,count(政治面貌) from worker where 政治面貌='党员' group by 部门号;

结果:


16、统计各部门的工资和平均工资

mysql> select 部门号,sum(工资) as 总工资,avg(工资) as 平均工资 from worker group by 部门号;

结果:


17、列出总人数大于4的部门号和总人数。(没有)
二、多表查询

创建student和score表


3.查询student表的所有记录

mysql> select * from student;

4.查询student表的第2条到4条记录

mysql> select * from student limit 1,2;

结果:


5.从student表查询所有学生的学号(id)、姓名(name)和院系(department)的信息

mysql> select id,name,department from student;

结果:


6.从student表中查询计算机系和英语系的学生的信息

mysql> select * from student where department='计算机系' or department='英语系';

结果:


7.从student表中查询年龄18~22岁的学生信息(没有)
8.从student表中查询每个院系有多少人

mysql> select department as 院系,count(id) as 人数 from student group by department;

结果:


9.从score表中查询每个科目的最高分

mysql> select c_name as 考试科目,max(grade) as 最高考试分数 from score group by c_name;

结果:


10.查询李四的考试科目(c_name)和考试成绩(grade)

mysql> select c_name as 考试科目,grade as 考试成绩 from  student st,score sc where st.id=sc.stu_id and st.name='李四';

结果:


11.用连接的方式查询所有学生的信息和考试信息

mysql> select * from student st,score sc where st.id=sc.stu_id;

结果:


12.计算每个学生的总成绩

mysql> select st.name as 姓名,sum(sc.grade) as 总成绩 from student st,score sc where st.id=sc.stu_id group by st.name;

结果:


13.计算每个考试科目的平均成绩

mysql> select c_name as 科目,avg(grade) as 平均成绩 from score group by c_name;

结果:


14.查询计算机成绩低于95的学生信息

mysql> select * from student st,score sc where st.id=sc.stu_id and sc.grade in(select grade from score where c_name='计 算机' and grade<95 );

结果:


15.查询同时参加计算机和英语考试的学生的信息

mysql> select st.id,st.name,st.sex,st.birth,st.department,st.address from student st,score sc,score sc1 where st.id=sc.s
tu_id and st.id=sc1.stu_id and sc.c_name='计算机' and sc1.c_name='英语' ;

结果:


16.将计算机考试成绩按从高到低进行排序

mysql> select * from score where c_name='计算机' order by grade desc;

结果:


17.从student表和score表中查询出学生的学号,然后合并查询结果

mysql> select st.id,sc.stu_id from student st left outer join score sc on st.id=sc.stu_id;

结果:


18.查询姓张或者姓王的同学的姓名、院系和考试科目及成绩

mysql> select distinct st.name 姓名,st.department 院系,sc.c_name 考试科目,sc.grade 成绩 from student st inner join score
 sc on(st.id=sc.stu_id) where st.name like '张%' or st.name like '王%';

结果:


19.查询都是湖南的学生的姓名、年龄、院系和考试科目及成绩

mysql> select distinct st.name 姓名,(2025-st.birth) as 年龄,st.department 院系,sc.c_name 考试科目,sc.grade 成绩 from stu
dent st inner join score sc on(st.id=sc.stu_id) where st.address like '湖南%';

结果:

云计算与大数据作业 21大数据 刘佳琪 第一章云计算 1.云计算的定义 维基百科:云计算是一种动态扩展的计算模式,通过计算机网络将虚拟化的资源作为服务提供给用户。 2.大数据的四个特点(4V) (1)数据量大(Volume):数据量十分巨大,已经从TB级别跃升到PB级别 (2)数据类型繁多(Variety):分为结构化数据(10%),非结构化数据(90%),非结构化数据包含半结构化数据;结构化数据指存储在关系数据库种的数据,后者种类繁多,包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫信息,网络日志等 (3)处理速度快(Ve. 阅读详情

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1.7云计算数据库作业

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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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