《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。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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