10、MySQL数据库操作全面指南

MySQL数据库操作全面指南

1. SQL简介

SQL,即结构化查询语言,是访问关系数据库管理系统(RDBMS)的标准语言。它用于在数据库中存储和检索数据,被广泛应用于MySQL、Oracle、PostgreSQL等数据库系统。

SQL涵盖数据定义语言(DDL)和数据操作语言(DML)。DDL用于数据库的初始设置,而DML则更常用于在数据库中存储和检索实际数据。

2. 向数据库插入数据

在对数据库进行大量操作之前,需要先存储一些数据。最常用的方法是使用SQL的INSERT语句。

INSERT语句的常见形式如下:

INSERT [INTO] table [(column1, column2, column3,...)] VALUES (value1, value2, value3,...);

例如,向Customers表插入一条记录:

insert into customers values (NULL, "Julie Smith", "25 Oak Street", "Airport West");

需要注意的是,字符串在MySQL中应使用单引号或双引号括起来,而数字和日期则不需要引号。

如果只想填充部分列,或者以不同的顺序指定列,可以在语句中列出具体的列:

insert into customers (name, c
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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