数据库基础知识

SQL DML 和 DDL
可以把 SQL 分为两个部分:数据操作语言 (DML) 和 数据定义语言 (DDL)。
SQL (结构化查询语言)是用于执行查询的语法。但是 SQL 语言也包含用于更新、插入和删除记录的语法。
查询和更新指令构成了 SQL 的 DML 部分:
SELECT - 从数据库表中获取数据
UPDATE - 更新数据库表中的数据
DELETE - 从数据库表中删除数据
INSERT INTO - 向数据库表中插入数据
SQL 的数据定义语言 (DDL) 部分使我们有能力创建或删除表格。我们也可以定义索引(键),规定表之间的链接,以及施加表间的约束。
SQL 中最重要的 DDL 语句:
CREATE DATABASE - 创建新数据库
ALTER DATABASE - 修改数据库
CREATE TABLE - 创建新表
ALTER TABLE - 变更(改变)数据库表
DROP TABLE - 删除表

CREATE INDEX - 创建索引(搜索键)

DROP INDEX - 删除索引

RDBMS
RDBMS 指的是关系型数据库管理系统。
RDBMS 是 SQL 的基础,同样也是所有现代数据库系统的基础,比如 MS SQL Server, IBM DB2, Oracle, MySQL 以及 Microsoft Access。
RDBMS 中的数据存储在被称为表(tables)的数据库对象中。
表是相关的数据项的集合,它由列和行组成。


引号的使用

请注意,我们在例子中的条件值周围使用的是单引号。

SQL 使用单引号来环绕文本值(大部分数据库系统也接受双引号)。如果是数值,请不要使用引号。

文本值:

这是正确的:
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName='Bush'

这是错误的:
SELECT * FROM Persons WHERE FirstName=Bush

数值:

这是正确的:
SELECT * FROM Persons WHERE Year>1965

这是错误的:
SELECT * FROM Persons WHERE Year>'1965'


INSERT INTO 语句

INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行。

语法

INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....)

我们也可以指定所要插入数据的列:

INSERT INTO table_name (列1, 列2,...) VALUES (值1, 值2,....)

Update 语句
Update 语句用于修改表中的数据。
语法:
UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值


UPDATE Person SET FirstName = 'Fred' WHERE LastName = 'Wilson'


DELETE 语句

DELETE 语句用于删除表中的行。

语法

DELETE FROM 表名称 WHERE 列名称 = 值

DELETE FROM Person WHERE LastName = 'Wilson' 

http://www.w3school.com.cn/sql/index.asp

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术创新研究:支持计算机视觉生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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