SqlServer 2008 数据库练习----各种琐碎

本文介绍了SQL的基本操作,包括如何创建数据库表并设置自增列、查询表结构、修改列名及进行数据库的增删改查等核心操作。适用于初学者快速上手。

增加:
insert into '表名' ('列名1','列名2','列名3','列名4'...) values (A,B,C,D....)

创建数据库表的基本语法


1、设置一个自增列

alter table '表名'add '列名' int Identity('开始值','自增长度') not null

2、查询表结构

(1)sp_help '表名'
(2)select * from information_schema.columns where table_name='表名'

3、修改列名

exec sp_rename '表名.旧列名','新列名','column'

4、数据库的增删改查操作

增加
insert into '表名' ('列名1','列名2','列名3','列名4'...) values(A,B,C,D...)
删除
delete '表名' where '列名'='A'
修改
update '表名' set '列名'=A where '列名'=B
查询
select * from '表名' where '条件'





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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