MySql中的一些查询,输入语句

MySQL教程之:输入查询 MySQL,您可以编写由'或"字符包围的字符串(例如,'hello'或"goodbye"),mysql允许您输入跨越多行的字符串。在这个例子中,注意在你输入多行查询的第一行后,提示是如何从mysql>变为->的。提示是你的朋友,因为它提供了有价值的反馈。如果这种情况发生在你身上(你认为你输入了一个语句,但唯一的响应是->提示符),很可能mysql正在等待分号。了解'>、">和`>提示的含义非常重要,因为如果您错误地输入了未终止的字符串,您键入的任何其他行似乎都会被mysql忽略——包括包含QUIT的行。 阅读详情

例如

①:在JSP登录界面:

         用户名:<input type="text" name="login_name">  

         密码:<input type="password" name="login_code">

       

       获取用户名“login_name”和用户密码"login_code" :

               String Username=request.getParameter("login_name");
 
               String Password=request.getParameter("login_code");

   

       在数据库student中的数据表user中查询是否账户信息正确:

          之前的代码:conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/student","root", "root");
            String sql="select * from user where username=' "+Username+" ' and password1=' "+Password+ " ' ";
          //数据表user中的username是否等于获取到的Username,和数据库中的password1是否等于获取到的Password    
           rs=stmt.executeQuery(sql);//执行数据库查询语句

                if(rs.next())
                     {%>
                   <div align="center" class="STYLE2 STYLE3">登录成功!</div>
                    <meta http-equiv="refresh" content="1;url=index.jsp">
                   <%}
   
               else
        		 {
        		  %>
         		<div align="center" class="STYLE2 STYLE3">用户名或密码错误,请重新登录!</div>
         		 <meta http-equiv="refresh" content="1;url=login.jsp">
        		 <%
         		}

②:在对数据库的数据输入时:

           

          try {
		conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost/student", "vane", "920514");
		pst = conn.prepareStatement("INSERT INTO user(username,password1,sex,year,month) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?)");
		//Insert into 数据表user中的username,password1,sex,year,month的值
		pst.setString(1, Username);
		pst.setString(2, Password);//把Password(之前用户注册时获取的)设置到第2列(也就是第二个问号上),也就是数据库中的password1
		pst.setString(3, Sex);
		pst.setString(4, Year);
		pst.setString(5, Month);


 

③:在对数据库进行查询时:

                         select user_no from myuser where user_id=? " + "and user_pass=?"

                            user_no为数据表中的指定数据列,如果为 * 则是代表所有数据列

                            myuser为数据表

                            user_id和user_pass为数据库中的元素

                           即之后的操作可以对应本页例①中setString(”数字","值"),第一个问号代表第一列,第二个问号代表第二列,以此类推。

【MySQL数据库基本操作(三) ---MySQL窗口下 数据的查询、几个简单语法】补充:MySQL 查询语句 关于MySQL数据库的数据查询的基本语法: 即已经建立完数据库,并且已经建立了数据库的表等,“退出”了数据库,那么再进入MySQL时,该如何再查询曾经建立保留过的数据呢?如下即可。 (一) (二) (三)MySQL中查看表的结构、查看建表的语句与一些常见命令 (四)... ... 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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V再见诺丁山
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