《MySQL必知必会》01

本文深入浅出地介绍了数据库的基本概念,包括数据库的定义、表、列、数据类型、主键及SQL语言等核心要素,帮助读者理解数据库的结构与工作原理。

数据库(database)是什么:
通俗的讲,当你使用微信进行好友查找时,你使用的就是数据库;当你在ATM机进行余额查询是,你使用的就是数据库…
那么如何进行专业的描述呢?
数据库就是一个以某种有组织的方式存储的数据集合(保存有组织的数据的容器),通常是一个文件或一组文件。
一般来说,数据库无法被我们直接访问,都是通过DBMS(数据库管理系统)来进行访问。

表:
当我们在整理纸质文件的时候,往往会把它们分类归档,放到你标记好的文件夹中,这样才能保证查找时的便捷性,而在数据库中,这种文件夹被称为表。表由列组成。
数据库中的每个表都用一个名字来标识自己,这个名字是唯一的(在同一数据库中)。表具有一些特性,这些特性用来定义数据在表中如何储存。

列和数据类型:
列:表中的一个字段。所有的表都是由一个或多个列组成,列中存储着表中某部分的信息。数据库中的每个列都有相应的数据类型。
数据类型(datatype):数据类型定义列可以存储的数据种类,它限制(或允许)该列中存储的数据。
列也被称为字段或属性。

行:
表中的数据是按行存储的,所保存的每个记录存储在自己的行内。
行也被称为记录或元组。

主键(primary key):
一列(或一组列),主键的值能够唯一区分表中每个行。如学生表通常设学号为主键,因为学号是学生表中最不可能重复的值。
如果没有主键,更新或删除表中特定的行很困难,因为没有安全的方法保证只涉及相关的行。
虽然并不总是需要主键,但数据库设计人员还是应该保证创建的每个表都具有一个主键,以便于以后的数据操作和管理。
可以同时使用多个列作为主键,但在使用多个列作为主键时,应该保证:
*任意两行都不具有相同的主键值;
*每个行都必须具有一个主键值(主键列不允许NULL值),这两点应用在构成主键的所有列,所有列值的组合必须是唯一的(但单个列的值可以不唯一)。
在主键的应用上,应该:
*不跟新主键列中的值;
*不重用主键列的值;
*不在主键列中使用可能会更改的值。

SQL:
一种结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写。是一种专门用来与数据库通信的语言。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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