sql基本语句

1 创建表:
create table <表名> (<列名> 数据类型 [完整性约束条件], ......);
create table test(id varchar(50primary keyname varchar(100), sex varchar(20), addr text);    

2 添加新的列:(新增加的列不能定义为not null)
alter table <表名> add <列名> 数据类型 [完整性约束条件];
alter table test add tel varchar(50);

3 更改属性的数据类型:
alter table test alter column addr varchar(50);

4 删除表:
drop table test;

5 创建索引
create [unique] [cluster] index <索引名> on <表名> (列名 [ASC] | [DESC]);  //ASC升序(缺省值),DESC降序
create unique index id on NewTable (vaid);

6 删除索引
drop index <索引名> on <表名>;
drop index id on NewTable;

PS:维护索引耗费时间,增删性能低,占内存;索引可以加快检索速度;一般在表上建立的索引不超过 2 - 3 个。

7 插入单条元组
insert into <表名> [(<属性名>, <属性名>, ......)] values (<常量>, <常量>, ......);     //属性要和常量对应起来
insert into NewTable (vaid) values (1);

8 插入多个元组
insert into <表名> [<属性列1>, <属性列2>, ......]
select <属性列1>, <属性列2>, ...... from <表名> where <条件属性列> = <常量>;
insert into NewTable (vadesc, vastart)
select vadesc,vastart from T2 wherevaid= 2;










内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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