跟小博老师一起学习数据库 ——表

本文介绍了数据库中的核心对象——数据表的基础知识,包括表结构、数据类型及基本操作如创建、删除和修改等。

数据表是数据库中最重要的对象,其它对象依托在数据表基础上,而且数据都保存在表中。一个数据库往往有多张表构成,通过建立关系把各自独立的表联接起来。

表结构

数据库中的表和常用excel电子表格类似,是由行与列构成。每一行数据我们可称它为记录,每列都有相应的数据类型。


数据类型

在建立数据表时要指定列的数据类型数据类型大致可分值、日期、字符类型,每种数据库品都有一自己特殊的类型。

我们看下MYSQL中常用的数据类型

 

创建

数据的创建非常简单,们看下面的语法

 

 

删除

删除表结构也常简单

语法

 

 

修改

般情况创建后修改表结构,有可能发其它问题,傅老师不建议修改数据应对一些特殊情况,还是提供了便捷的修改方法

 

修改表名

ALTER TABLE tbl_student RENAME to student;


增加一列

 

删除一列

 


表结构基本操作老师就聊到下期我们一起学习如何向表插入数据操作。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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