76、数据库表设计与主键指定全流程指南

数据库表设计与主键指定全流程指南

在数据库管理中,设计一个高效且准确的表格是至关重要的。下面将详细介绍如何创建一个新的账单表(Billing table)并指定其主键,这将帮助你更好地理解数据库表的设计过程。

1. 定义字段基础

当在设计视图中首次创建表时,插入点会位于第一行的“字段名称”框中,此时你就可以开始定义表中的第一个字段了。你需要为“字段名称”、“数据类型”和“说明”字段属性输入值,然后在“字段属性”窗格中为所有其他字段属性选择值。当你移动到第一行的“数据类型”框时,这些其他属性就会显示出来。

2. 设计视图创建表流程

在设计视图中创建表,主要涉及以下几个步骤:
1. 输入字段名称并定义字段属性。
2. 为表指定主键。
3. 保存表结构。

以下是一个账单表的设计示例:
| 字段名称 | 数据类型 | 字段大小 | 说明 | 其他 |
| — | — | — | — | — |
| InvoiceNum | 短文本 | | 主键 | 标题 = Invoice Num |
| VisitID | 短文本 | | 外键 | 标题 = Visit ID |
| InvoiceAmt | 货币 | | | 格式 = 货币
小数位数 = 2
标题 = Invoice Amt |
| InvoiceDate | 日期/时间 | | | 格式 = mm/dd/yyyy
标题 = Invoice Date |
| InvoicePaid | 是/否 | | | 标题 = Invoice Paid |

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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