6、SQL Server数据库操作与Transact - SQL编程入门

SQL Server数据库操作与Transact - SQL编程入门

1. 数据库的创建、修改与删除

在SQL Server中,创建数据库有多种方式。其中一种简单的方法是通过SQL查询分析器窗口发出Transact - SQL命令:

create database <database_name>

使用此命令创建的数据库,其大小和所有属性将与模型数据库相同,默认文件名也与创建数据库向导步骤3中显示的相同,即 <database_name>_Data.mdf <database_name>_Log.ldf ,这些文件将物理地位于SQL Server安装的默认目录下。此时创建的数据库只是一个空壳,它包含从模型数据库继承的19个系统表、角色和用户。

创建好数据库后,我们可以对其属性进行查看和修改。操作步骤如下:
1. 在SQL Server管理器控制台的“数据库”节点下找到该数据库。
2. 选择“属性”选项,会弹出一个包含六个选项卡的窗口:
- 常规 :显示数据库的一些信息,如可用空间和上次备份时间,但这些信息仅用于显示,无法在此处修改。
- 数据文件 :结合了创建数据库向导的步骤3和4,可在此增加分配的空间并更改文件增长属性,但不能将数据库文件或事务日志文件的大小减小到创建时的初始大小以下。
- 事务日志 :提供与“数据文件”选项卡相

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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