5、SQL 全面解析:从基础到高级特性

SQL 全面解析:从基础到高级特性

1. SQL 概述

SQL(Structured Query Language)是一种广泛用于关系型数据库的语言,它结合了关系代数和关系演算的结构。尽管 SQL 常被视为查询语言,但它还具备定义数据结构、修改数据库数据以及指定安全约束等功能。

1.1 SQL 发展历程

  • 最初由 IBM 在 20 世纪 70 年代开发,最初名为 Sequel,后演变为 SQL。
  • 1986 年,ANSI 和 ISO 发布了 SQL - 86 标准,之后又陆续发布了 SQL - 89、SQL - 92 和 SQL:1999 等标准。

1.2 SQL 组件

组件 描述
数据定义语言(LDD) 用于定义关系模式、删除关系、创建索引和修改关系模式。
交互式数据操作语言(LMD) 包括基于关系代数和元组演算的查询语言,以及插入、删除和修改数据库元组的命令。
视图定义 用于定义视图。
事务控制 用于指定事务的开始和结束。
SQL 嵌入和动态 SQL
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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