mysql的常用基础命令

## 1.)基础操作命令

mysql -uroot -proot   
//用root登录数据库,密码为root。-u表示的是用户名,-p表示的是密码。

SHOW DATABASES;
//查看有哪些数据库。

CREATE DATABASE test1 CHARSET UTF8;
//创建一个名为test1的数据库,编码格式为utf8.

USE test1;
//使用名为test1的这个数据库。

DROP DATABASE test1;
//删除名为test1的这个数据库。

SHOW TABLES;
//查看数据库中有哪些表

CREATE TABLE test(
	id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
	name VARCHAR(20))CHARSET UTF8 ;
//在test表中创建一条数据,属性id它为整数类型,name为字符串类型。

//主键约束 PRIMARYKEY 每张数据表只能存在⼀个主键,主键 保证记录的唯⼀性,主键⾃动为 NOTNULL。 

//⾃动编号 AUTO_INCREMENT ⾃动编号必须于主键组合使⽤ 默认情况下,起始值为 1,每次增加 1。

// INT类型: 正常⼤⼩的整数,可以有符号,也可以没有符号。如果是 有符号整数,其允许的取值范围是-2147483648~2147483647;
⽆符号 整数的取值范围是从 0⾄4294967295。最⾼可指定 11 位数字。

// VARCHAR(M)类型 :⻓度不定的字符串,⻓度范围从 1~255 个字符。 ⽐如:CHAR(25)。在创建 VARCHAR 字段时,必须定义⻓度。 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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