SQL(1)---基础

表 Picter 列名 ID PicName PicBriy 设计 ID(int) PicName (nvarchar(50)) PicBriy (image)

查增删改

select * from Picter                                                   查询表中的所有数据

insert Picter(PicName,PicBriy) values('测试','测试')          向表中添加数据 ID是主键不可以添加

delete Picter where PicNo=1                                       很据ID查询表中的数据

update Picter set PicName='ceshi' where ID=1             根据ID更新表中的数据

delete from Picter                                                     清空表中的数据

程序里变量(拼SQL语句的形式)

select * from Picter where PicName='" +变量+ "'           查询表中一行数据                         可通过 DataSet 取出

string select = "select * from Picter where picname='" + address + "'";
MySqlDataAdapter = new SqlDataAdapter(select, conn);
MyDataSet = new DataSet();
MySqlDataAdapter.Fill(MyDataSet);
 byte[] Mybyte =(byte[])MyDataSet.Tables[0].Rows[0][2]);
DataSet取出数据

select   PicBriy from Picter where PicName='测试'          查询表中指定的列名的数据              可通过 comm.ExecuteScalar();取出

 string select = "select PicBriy from Picter where Picname ='" + 测试+ "'";            
 comm = new SqlCommand(select, conn);
 byte[] Mybyte = (byte[])comm.ExecuteScalar();
comm.ExecuteScalar()取出数据

update Picter set PicName='ceshi' where ID=‘"+变量+"’ 更新表中的数据

法则运算

select COUNT(PicNo) from Picter                                 总数

select SUM(PicNo) from Picter                                     和

select MAX(PicNo) from Picter                                     最大值

select MIN(PicNo) from Picter                                      最小值

select COUNT( distinct PicName)  as num from Picter    查询无重复的总数 as num设置列名   可通过SqlDataReader取出

SqlDataReader MyData = comm.ExecuteReader();
MyData.Read();
string num= MyData["num"].ToString();
SqlDataReader取出数据

转载于:https://www.cnblogs.com/Probably/p/4603773.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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