SQL学习笔记------基础语法

本文详细介绍SQL的基本操作,包括数据库和表的创建、数据的选择、插入、更新和删除等。涵盖SELECT命令的使用、WHERE子句的条件筛选、AND与OR的逻辑连接、ORDER BY的排序功能,以及INSERT、UPDATE和DELETE的用法。

创建数据库:

CREATE DATABASE <数据库名>

创建表:

use student create table studentinfo(
	name varchar(20),
	id char(10),
	score int not null
);

use <数据库名> 指定数据库
char 是固定字节长度, varchar 是可变的字节长度,后面的数字是最大字节,
not null 表示该列信息不得为空。

SELECT 命令

SELECT命令被用来选取表中的数据

SELECT <列名> FROM <表名>

列名为*则代表选择所有的列

SELECT * FROM <表名>

SELECT 可以选多个列

SELECT <1>,<2>... FROM <表名>

DISTINCT

在表中选取的列有可能会有重复项,需要加DISTINCT去重

SELECT DISTINCT <> FROM <>

WHERE 子句

WHERE子句被用来条件性的选择列。

SELECT <列名> FROM <表名> WHERE <列名> <运算符> <>

例如:在INFO表中选择年龄>18岁的姓名:

SELECT name FROM INFO WHERE age>18

AND 和 OR

AND 和 OR 可以在选择的时候把选择条件连接起来。

ORDER BY

将选择的列按照规则进行排序,默认是升序排列

SELECT <列名a> FROM <表名> ORDER BY <列名b>

按照列名b降序的规则对列a进行排序。
如果要进行降序,则在后面加 DESC关键字。

INSERT 插入列

INSERT INTO <表名> (1,2,...) VALUES (1,2,...)

UPDATE

UPDATE 用于表的更新

UPDATE <表名> SET <1> = <新值> WHERE <2> = <>

DELETE

DELETE用于删除列,而DROP用于删除表和数据库

DELETE FROM <表名> WHERE <列名> <关系> <>
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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