27、SQL基础与Python错误处理全解析

SQL基础与Python错误处理全解析

1. SQL基础

1.1 SQL标准化与数据库结构

由于存在众多不同的数据库供应商,结构化查询语言(SQL)被标准化,以便我们能轻松与多供应商数据库系统进行通信。关系型数据库由表、行和列组成,列通常有特定的数据类型,如文本、数字或日期数据。

1.2 基本SQL命令

1.2.1 创建表

创建表时,需要指定列的名称和类型。例如:

CREATE TABLE Tracks (title TEXT, plays INTEGER)
1.2.2 插入行

使用 INSERT 命令向表中插入行,示例如下:

INSERT INTO Tracks (title, plays) VALUES ('My Way', 15)

操作步骤:
1. 指定表名。
2. 列出要设置的字段/列。
3. 使用 VALUES 关键字并列出对应的值。

1.2.3 查询行和列

使用 SELECT 命令从数据库中检索行和列,可指定要检索的列,还可使用 WHERE 子句筛选行,使用 ORDER BY 子句对返回的行进行排序。


                
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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