数据库学习之num2

           navicat for MySQL                                                                                         SQL语句

1. 创建表  点击导航图中表--->新建表                                                          create table t_test(, , );

2. 查看表的详细结构      表--->设计表                                                          show create table t_test\G

3. 删除表                          表--->删除表                                                         drop table t_test;

4.修改表                           表--->重命名                                                         alter table t_test rename tt_test;

5.增加字段                       表--->设计表--->添加栏位                                   alter table tt_test add descri varchar(20);

在指定位置加入字段  表--->设计表--->插入栏位                                        alter table tt_test add descri varchar(20) first;

                                                                                                                          alter table tt_test add descri varchar(20) after id;

6.删除字段                       表--->设计表--->删除栏位                                   alter table tt_test drop descri;  

7.修改字段                       表--->设计表--->数据类型                                   alter table tt_test modify descri char(20); 

                                                                       字段名字                                   alter table tt_test change descri des char(20);   

                                                                                                                          alter table tt_test change 旧属性名 新属性名  旧数据类型

                                                         同时修改字段名和属性                         alter table tt_test change des descri varchar(20);

                                                                                                                          alter table tt_test change 旧属性名 新属性名  新数据类型

8.修改字段的顺序         表--->设计表--->选中字段--->上移                       alter table tt_test modify  属性名1 数据类型 first|after 属性名2           









                                     

### 使用深度学习对脑电数据库进行分类的方法 #### 方法概述 对于脑电(EEG)数据的处理,传统方法通常依赖于手工特征提取和浅层模型。然而,随着深度学习的发展,自动化的端到端解决方案逐渐成为主流。特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN),以及它们的各种变体,在 EEG 数据分类任务中现出色。 #### 特征工程与预处理 在应用深度学习之前,原始 EEG 信号需经过一系列预处理步骤以提高信噪比并减少伪迹干扰。这包括但不限于滤波、重采样、分段等操作[^3]。此外,为了更好地捕捉时间序列特性,还可以采用滑动窗口机制来构建输入样本。 #### 模型架构选择 针对 EEG 数据的特点,常见的几种有效模型结构如下: - **ConvNet**: 利用一维或多维度 CNN 层捕获局部时空模式; - **LSTM/GRU**: 基于门控单元的记忆功能模拟大脑工作记忆过程; - **Transformer-based Models**: 自注意力机制能够高效处理长程依赖关系。 这些组件可以单独使用也可以组合起来形成混合框架,具体取决于应用场景的需求。 #### 开源工具支持 值得注意的是,DeepEEG 库提供了丰富的接口用于快速搭建实验环境,内置多种经典及前沿算法实现,并且兼容流行的机器学习平台如 Keras 和 TensorFlow 。通过该库的帮助,研究人员能更专注于核心逻辑的设计而非底层细节的调试。 ```python from deepeeg.models import ConvNet, LSTMModel import numpy as np # 加载训练集和测试集 X_train, y_train = ... # 训练数据 X_test, y_test = ... # 测试数据 # 初始化模型实例 model_convnet = ConvNet(input_shape=(1000, 22), num_classes=4) model_lstm = LSTMModel(input_shape=(None, 22), num_classes=4) # 编译并拟合模型参数 for model in [model_convnet, model_lstm]: model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=64, validation_split=0.2) # 预测新样本标签 predictions = model.predict(X_test) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值