MySQL学习第一天小总结日记

本文介绍MySQL实战应用,通过创建一个海贼王角色赏金排名的数据库,演示如何进行数据库和表的创建、数据的插入、更新、删除及查询等基本操作。

今天第一天学习了MySQL,了解了一些MySQL命令,和Python或者js很不一样;


MySQL中增删改查,目前了解的有一些(以建立一个海贼王赏金排名的数据库表格);

#增:创建一个数据库: 

create database reward_list;

#增:创建一个表格:     

use reward_list;

create table reward(id int(11) auto_increment primary key,name varchar(255) not null,reward int(11) not null);

#增:向数据表中字段添加数据

insert into reward(name,reward) values('哥.D.罗杰',1500000000),('白胡子',1200000000),('红发 香克斯',700000000),('鹰眼 米霍克',600000000),('革命家 龙',500000000),('鱼人 吉贝尔',400000000),('多弗朗明哥',340000000),('巴索姆米',290000000),('乔巴',50);

#改:现在通过update 来更新改变乔巴的悬赏金

update reward set reward=50000000 where name like '%巴';

#删:现在删除赏金不过亿的乔巴这一项

delete from reward where reward<100000000;

#查:现在通过reward的值的范围来查询赏金大于500000000的赏金对象,并升序排列asc    (ps:desc表示降序)

select * from reward where reward>500000000 order by reward asc;

#更改字段reward的数据类型为int型默认值设置为0;

alter table reward change reward reward int(11) default 0;

#此外查询数据库的命令为show databases;      查询数据库下面的table的命令为(注意需在use 了对应数据库的前提下):

#show tables;显示数据库的信息为: desc table名;  获得相应table的字段详情;


基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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