MySQL相关总结之一

本文介绍了MySQL的特点和优点,包括其低成本、高性能和易于使用的特性。同时,文章还概述了MySQL的不同版本及其与其他常见数据库管理系统(如Oracle和SQL Server)的区别,并提供了MySQL的语法规范介绍。

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MySQL相关总结之一

目录

特点

优点

分类

语法规范

补充

注:windows平台下下载: http://dev.mysql.com/downloads/mysql

目前可以下载的版本:
1.

5.5版本
2.

5.6版本

5.7版本
8.0测试版

常见的数据库管理系统:MySQL、Oracle、DB2、SqlServer等

特点

1、将数据放到表中,表再放到库中
2、一个数据库中可以有多个表,每个表都有一个的名字,用来标识自己。表名具有唯一性。
3、表具有一些特性,这些特性定义了数据在表中如何存储,类似java中“关”的设计

4、表由列组成,我们也称为字段。所有表都是由一个或多个列组成的,每一列类似java中的”属性”
5、表中的数据是按行存储的,每一行类似于java中的“对馨”。
6、表具有一些特性,这些特性定义了数据在表中如何存储,类似java中“关”的设计。

·优点:

-成本低:开放源代码,一般可以免费试用-

性能高:执行很快
-简单:很容易安装和使用

DBMS分为两类;

-基于共享文件系统的DBMS ( Access )

-基于客户机——服务器的DBMS

( MysQL、Oracle、sqlServer)

MySQL的语法规范

1.不区分大小写,但建议关键字大写,表名、列名小写

2.每条命令最好用分号结尾
3.每条命令根据需要,可以进行缩进或换行

4.注释
单行注释:#注释文字

*多行注释:/注释文字
-简单:很容易安装和使用

补充

SQL的优点

1、不是某个特定数据库供应商专有的语言,几乎所有DBMS都支持SQL
2、简单易学
3、虽然简单,但实际上是一种强有力的语言,灵活使用其语言元素,可以进行非常复杂和高级的数据库操作。

/flowchart.js/

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
数据集介绍:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 数据规模: - 训练集:10,627张图片 - 验证集:1,298张图片 - 测试集:1,272张图片 分类类别: - Car(汽车):道路主要交通工具,包含多种车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆及骑行者 - Person(行人):道路行人及动态行为 - Pole(杆状物):路灯杆、交通标志杆等垂直障碍物 - Reflective_cone(反光锥):道路施工警示标识 - Truck(卡车):大型货运车辆及特殊运输车 标注格式: YOLO格式标注,包含边界框坐标与类别编码,适配YOLOv3/v5/v8等主流检测框架 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 训练车载摄像头实时识别道路障碍物,支持ADAS系统进行碰撞预警和路径规划 交通监控系统优化: 提升电子警察系统对复杂交通元素的识别准确率,支持违章行为分析 机器人视觉导航: 为服务机器人/AGV提供室外环境感知能力,实现动态障碍物避让 学术研究应用: 支持多目标检测算法研究,包含小目标(反光锥)与大尺度目标(卡车)的检测优化 三、数据集优势 场景适配性强: 覆盖6类道路核心障碍物,包含静态设施(杆状物)与动态目标(行人、车辆)的多样化组合 标注专业化: 采用YOLO工业标准标注规范,坐标精度达小数点后6位,支持像素级检测需求 数据分布均衡: 万级训练样本量配合科学划分的验证/测试集,满足模型开发全流程需求 跨模型兼容性: 原生支持YOLO系列算法,可快速迁移至Faster R-CNN、RetinaNet等检测框架
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