mysql数据库基本操作

1.链接数据库 

mysql -u root -p

2.查看数据库

show databases;

3.选择数据库

use database_name;

4.查看数据库中的table表

show tables;

5.查看表格的结构

desc tables;

6.查看表中的数据

select * from table_name;

7.查看数据并限制数量

select * from table_name limit 10;

8.创建及删除数据库

create database mysql;
drop database mysql;

9.指定字符集和校对集,创建数据库

create database mysql default charset utf8mb4 collate utf8mb4_general_ci;

10.mysql数据类型的链接

http://www.runoob.com/mysql/mysql-data-types.html

11.创建table表(字段有id,student_id,name)

CREATE TABLE 'table'(
    'id' int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    'student_id' int(11) NOT NULL,
    'name' varchar(80) NOT NULL,
    PRIMARY KEY('id')
);

12.插入数据

insert into 'table'('id','name')
values(1,'king');

13.修改数据

update 'table' set name='Jack'
where 'name'='king';

14.删除数据

delete from 'table'
where id=1;

15.数据库管理工具链接

http://www.sequelpro.com/

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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