android sqlite 练手

sqlite 练手
新建一个text文本文档,把后缀名改成.db ,就成数据库啦!
把这个文件放到你的D:\android_AS_sdk\platform-tools 与adb.exe 同目录
然后用cmd 命令
cd 到你的adb.exe 目录下  D:\android_AS_sdk\platform-tools
然后输入 adb shell.exe 回车
再输入 sqlite3 person.db(这是你的数据库名字)
好,然后建表 create table user (_id integer primary key autoincrement, name text ,age 


integer ,address text); 回车
如果没有提示,就成功
insert into user(name, age,address) values ('tom',18,广东);回车
没有提示就成功
输入查询所有
select *from user;
如果信息有,就可以开始练手sqlite 语句




插入数据
insert into user_s (name ,age)values ('huang',19);


添加字段  往user_s 表中添加 phoneNum字段
alter table user_s ADD  'phoneNum';

删除 user_s 表中年龄小于18的所有数据
delete from user_s where age<18;


删除 user_s 表中所有年龄=25,name='sss' 
delete from user_s where age=25 and name='sss';


修改年龄小于16的所有名字
update user_s set name='iii' where age<16;


修改 表中 age=23 并且 name='ed' 的数据,如果有就把他的名字修改成sss,age 修改成 25;
update  user_s set  name='sss', age=25 where age=23 and name='ed'; 




查询user_s 表中所有数据
select * from user_s;


查询age>18的人,注意:返回名字就可以
select name from user_s where age>18 ;


查询age >15的所有人,返回所有符合条件的人的信息
select * from user_s where age>15 ;


查询列表中name =huang ,并且 age>18 的,返回所有信息
select * from user_s where name='huang' and age>18;






高级查询  注意:'%e'这是结尾有e 才算,'%e%'这是整个字符中含有e 都行


查询返回表中2条数据,从第0条开始算起
select * from user_s limit 2 offset 0;


查询 表中 age>20  的数据,limit 返回2条,offset 前面2条不返回
select * from user_s  where age>20  limit 2 offset 2;   一般分页常用


查询表中所有名字中有e字符的数据,返回全部
select * from user_s where  name like '%e%';
返回2条 ,offset 1 第一条不返回
select * from user_s where  name like '%e%' limit 2 offset 1;
select * from user_s where  name like '%e%';


查询 age中已2结尾的所有数据 返回来
select * from user_s where  age  like '%2';


查询 表中 名字有e结尾, 或者 age 中 有2 的,,
select * from user_s where  name like '%e' or age like '%2%';


获取下一次使用的主键ID

select last_insert_rowid();


总结:只有delete  select 才要用到from  
      insert 用的是into 
      uqdate 用的是set 

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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