day07(数据库)

S参数反演法 等效介质理论模型— 利用S参数反演法提取超材料结构的等效参数 等效介质理论模型—利用S参数反演法提取超材料结构的等效参数 S参数反演法,即利用等效模型的传输矩阵和S参数求解超材料结构的等效折射率n和等效阻抗Z的过程。本文对等效介质理论模型进行了详细介绍,并提供对应代码。 超材料的传输矩阵 超材料结构的传输矩阵函数为: 其中,d 为等效光学活性材料的厚度,n 为折射率,Z 表示阻抗。 S参数和传输矩阵T 超材料结构的S参数和传输矩阵T满足下列方程: 利用以上两式,可以得到等效折射率n和相对阻抗的表达式 阅读详情

什么是数据库

数据库是按照数据的结构来组织,存储,和管理数据的仓库,简而言之,就是存放数据的仓库

数据库=多张表+各表之间的关系

数据库是逻辑上的概念,它是一堆互相关联的数据,放在物理实体上,是一堆写在磁盘上的文件,文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table)。

常用的数据库软件

MySQL、Oracle、SQL Server

关系型数据库
        mysql,orale(国企,金融),db2,sqllite,sqlsever
        sql语句    
 非关系型数据
        redis,mongodb,        key:values           字典  

DDL-数据库定义语言

用于定义数据库,用于定义表结构

DML-数据库操作语言

数据库操作语言,用以操作数据库

DQL-数据库查询语言

数据库查询语言

表中字段基本数据类型

MySQL支持多种类型,大致可以分为三类:数值、日期/时间和字符串(字符)类型

操作库

创建数据库:
    create database 库名 CHARACTER set utf8;
查询创建库
    show create database 库名;
删除数据库
    drop DATABASE 库名;

操作表

创建表
    -- 创建表
        create table 表名(
        id int PRIMARY key auto_increment,
        sname VARCHAR(255),
        sex VARCHAR(255),
        score FLOAT(4,1)
        )

-- 新增表字段
    alter table student add address VARCHAR(255);
-- 删除表字段
    alter table student drop address;
-- 修改表字段
    alter table student MODIFY  address VARCHAR(20);
-- 查看表结构
    desc student;
--查询创建表
    show create table student;

查询某个字段
select DISTINCT sname from student;
查询全部数据
select * from student
查询约束条件
select * from student where address='宁夏'
模糊查询
select * from student where sname like '%王%'
分组查询
SELECT count(address),address FROM student group by address;
排序
select * from student ORDER BY score desc
分页     第一个参数:索引的位置;第二参数:显示多少数据
select * from student LIMIT 1,3;
成绩最高的前三条数据
SELECT * from student ORDER BY score desc LIMIT 0,3;
选择指定的
SELECT * from student where  id not in(1,3,5)
在范围之间
select * from student where score >=70 and score <=90
select * from student where score BETWEEN 70 and 90;

SELECT * from student where sex='女' or address='河南';
SELECT * from student where sex='女' and address='河南';
删除所有数据
DELETE from student;
删除指定的数据
DELETE from student where id=1;

PyTorch深度学习实战(6)——神经网络性能优化技术 神经网络性能优化技术是指通过改进神经网络的结构、参数初始化、正则化和训练过程等方面来提高其性能和泛化能力的方法。优化技术的选择和调试需要根据具体问题进行,通过不断实验和调整,找到最适合网络的优化策略。本节首先训练了一个简单的全连接网络,然后在此基础上介绍了简单有效的神经网络性能提升技巧。 阅读详情

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七凉@
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