课本上的数据库知识

//老师
create table Teachers
(
Tno		char(7) primary key,
Tname char(10) not null,
Sex 	char(2) check(Sex = '男' or Sex = '女'),
Birthday Date,
Title char(4),
Dno 	char(4),
foreign key(Dno) references Departments(Dno)
);
//学生
create table Students
(
Sno		char(9) primary key,
Sname	char(10) not null,
Sex		char(2) check(Sex = '男' or Sex = '女'),
Birthday Datetime,
Enrollyear char(4),
Speciality char(20),
Dno		char(3),
foreign key(Dno) references Department(Dno) 
);
//课程
create table Courses
(
Cno		char(5) primary key,
Cname	char(20) not null,
Period	smallint,
Credit	smallint
);
//学生选修课程
create table SC
(
Sno		char(9),
Cno		char(5),
Grade	smallint check(Grade >=0 and Grade <= 100),
primary key(Sno,Cno),
foreign key(Sno) references Students(Sno),
foreign key(Cno) references Courses(Cno)
);
//老师教授课程
create table Teaches
(
Tno		char(7),
Cno		char(5),
TCscore	smallint,
primary key(Tno,Cno),
foreign key(Tno) references Teachers(Tno),
foreign key(Cno) references Courses(Cno)
);

-------------------------------------
//查询

//降序输出
select * from SC where Cno = ‘CS202’ order by Grade desc;
//查询某一条件的个数
select count(*) from SC where Cno = 'CS302';
//查询最大、最小、平均值
select max(Grade), min(Grade),avg(Grade) from SC where Cno = 'CS302';
//分组

//查询每个学生的平均成绩
select Sno, avg(Grade) from SC group by Sno;
select Sno, avg(Grade) from Sc group by Sno having avg(grade) > 85;

//连接查询
select Students.Sno, Sname,Grade from
Students, SC
where Students.Sno = SC.Sno and Cno = 'CS302' and Grade > 90;

//嵌套查询
select Sno,Sname from Students where Sex = '女' and Speciality in
( select Specliality from Students where Sname = '王丽丽');

//存在量词的查询
select Sno,Cname
from Students S
where exists 
	(select * from SC
		where Sno = S.Sno and Cno = 'CS302');
//查询选修了全部课程的学生的学号和姓名
select Sno, Sname
from Students S
where not exists
	( select * from Courses
			where not exists
			( select * from SC
				where SC.Sno = S.Sno and SC.Cno = C.Cno
			)
	);
-----------------------------------------
//插入操作
insert into Students values('2010213','细弯眉', '男', 1989-09-2,'计算数学', 'MATH');
insert into SC(Sno, Cno) values('200132', 'MA302');

//删除操作
delete from Students where Sno = '200132';
//删除计算机专业的所有学生的选课记录
delete from SC where Sno in(select Sno from Students where Speciality = '计算机');

//修改操作
//将软件工程课程成绩低于60分的所有学生的成绩提高5分
update SC set Grade = Grade + 5
where Grade < 60 and Cno in(select Cno from Courses where Cname = '软件工程');
-----------------------------------------
//视图
create view SE_students as select Sno,sname,Sex,birthday,Dno
	from Students where Speciality = '软件工程' with check option;
create view EI_SC(sco,cno,Grade)
as select * from SC
where Sno in(select Sno from Students where Dno = 'IE');

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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