数据库操作

一、查询

-- use myblog;

-- show tables;

insert into users (username,`password`,realname) values("chunbao","123","春宝");
-- 查询所有列
select * from users;   
-- 查询其中几列
select id,username from users;
-- 查询满足条件的所有列
select * from users where username = "jingyu" and `password` = "123";
select * from users where username = "jingyu" or `password` = "123";
-- 模糊查询
select *from users where username like "%ji%";
-- 查询排序  (不加desc为正序)
select id,realname from users where `password` like "%1%" order by id desc;

二、插入

-- 插入数据
insert into users (username,`password`,realname) values("chunbao","123","春宝");

三、修改

-- 更新
update users set realname = "鲸鱼2" where username = "jingyu";

四、删除

-- 删除
delete from users where username = "chunbao"; 

-- 软删除技术 
update users set state = "1" where username = "chunbao";
select * from users where state = "1";

软删除:即不真正删除数据,而是修改其中某一列的状态,当状态为0的时候视为已删除的数据

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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