数据库-MySQL

登陆管理:mysql -u<root> -p<password>

管理数据库:

增: create database 数据库名 default character set 字符集;

修: alter database 数据库名 default character set 新的字符集;

删: drop database 数据库名;

查: show databases;

管理表:

增: create table 表名(字段名1 字段类型,字段名2 字段类型);

修:

增加字段: alter table 表名 add column 字段名 字段类型;

修改字段类型: alter table 表名 modify column 字段名 新的字段类型;

修改字段名: alter table 表名 change column 旧字段名 新的字段名 字段类型;

修改表名: alter table 表名 rename to 新表名;

删: drop table 表名;

查: show tables;    desc 表名;

管理数据:

增: insert into 表名(字段名1,字段名2....) values(值1,值2.....);

修: update 表名 set 字段名1=值1,字段名2=值2...... where 条件;

删: delete from 表名 where 条件;

truncate table 表名;

查:

a)所有字段:select * from 表名;

b)指定字段: select 字段名1,字段名2 from 表名;

c)指定别名: select 字段名1 as 别名1,字段名2 as 别名2  from 表名;

d)添加常量列: select 常量值 as 别名 from 表名;

e)合并列: select (字段名1+字段名2+....) as 别名 from 表名;

f)去除重复: select distinct 字段名 from 表名;

g)条件查询:

逻辑条件: where 条件1 and/or 条件2;

比较条件: where 字段名  >/>=/</<=/=/<> 值

where 字段名 between 值1 and 值2;

判空条件:

null:where 字段名 is null/is not null;

空字符串:where 字段名=''/<>''

模糊条件: where 字段名 like 值

%:代表任意个字符

_: 代表一个字符

h)聚合查询:max()/min()/avg(平均值)/count(统计数量)

i)分页查询:limit 起始行,查询行数

j)排序:order by 字段名 asc升序/desc降序

k)分组查询:group by 字段名

L)分组后筛选:group by 字段名 having 条件;

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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