MYSQL基础

1、创建数据库

      create database xxx;
      create database if not exists xxx character set utf-8;
    (不要重复创建)
        
  2、删除数据库:

       drop database if exists xxx;

  3、使用数据库
        当数据库创建成功之后,我们就可以使用这个数据库了
        use xxx;

  4、创建数据表

        (1)数据表是数据库中最重要的组成部分,也是其他对象的基础

                 数据库是以行和列的形式分布的,看成是html里面的表格

                  create table if not exists xxx(
                              column_name 数据类型,
                              column_name 数据类型,
                               ...
                              column_name 数据类型
                 )

         (2)数据类型:
                  数值     tinyint    int     double
                  日期     date   datetime
                  字符串   varchar
                  实例:请创建一个学生信息的数据库表
                  要求:姓名     长度为20
                             年龄     整型
                             零花钱   浮点型
        
                  create table if not exists student(
                             sname varchar(20),
                             age tinyint,
                             money double(6,2)
                             );

     5、查看数据库表  

           show tables;

      6、开始向数据表里面添加数据

            insert into 表名 values(xx,xx,xx,xx,xx,xx);

      7、查看数据

            select * from 表名

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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