《MySQL必知必会》学习之第3-4章 检索数据

《MySQL必知必会》读书笔记 —— 第4章 检索数据、第5章 排序检索数据、第6章 过滤数据、第7章 数据过滤 总而言之,面试官问来问去,问的那些Redis知识点也就这么多吧,复习的不够到位,知识点掌握不够熟练,所以面试才会卡壳。将这些Redis面试知识解析以及我整理的一些学习笔记分享出来给大家参考学习《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取!” />总而言之,面试官问来问去,问的那些Redis知识点也就这么多吧,复习的不够到位,知识点掌握不够熟练,所以面试才会卡壳。将这些Redis面试知识解析以及我整理的一些学习笔记分享出来给大家参考学习。 阅读详情

MySQL学习(一)

本人使用MySQL版本: MySQL 8.0;
使用的图形化界面版本:navicat premium 15;

学习的书籍:《MySQL必知必会》
书中源代码下载:link 提取码: 4wxb

第3章 使用MySQL

use crashcourse; #指定使用的数据库
show databases;  # 了解数据库,返回数据库列表
show tables;  # 返回数据库内表的列表
show columns from customers; # 查看customers表中的所有列设置
describe customers;  # 同上,查看customers表中的所有列设置
show status; # 用于显示广泛的服务器状态信息
show create database crashcourse; #查看创建数据库crashcourse的mysql代码语句
show create table productnotes;  #查看创建表productnotes表的mysql代码语句
show grants; #显示授予用户(所有用户或特定用户)的安全权限
#show errors; # 显示服务器错误内容
#show warnings; #显示服务器警告内容

常用:

use crashcourse;#指定使用crashcourse数据库;
show databases;#返回使用的数据库;
show tables;#返回使用的数据库内列表;
show columns from customers; #查看customers列设置
describe customers;#查看customers表结构

第4章 检索数据

select 单列、多列、所有数据检索

(1)单列检索

select prod_name from products;

(2)多列检索

select prod_id,prod_name form products;

(3)表格全部数据检索

select * from products;

使用distinct关键词去重

(1)单列去重

#distinct关键字只能放在列名前面
select distinct prod_id from products;

(2)多列去重

#只有同时prod_id,prod_name列中有重复的数据才能去重
select distinct prod_id ,prod_name from products;

使用limit关键词检索部分行

开始位置为行索引值,索引值从第0行开始

#从第0行开始,返回5行数据,索引值为0-4
select prod_name from products limit 5;

选择需要的行开始,返回需要的行数据 limit 3,4 -> limit 索引,行

#从第三行开始,返回4行数据
select prod_name from products limit 3,4;

另外一种写法:

#从第三行开始,返回4行数据;
#格式: limit 限定行 OFFSET 从第几行开始
select prod_name from products limit 4 OFFSET 3;

行数不够时,数据库会返回它拥有的数据

#从第10行开始,返回5行数据,prod_name的索引值为10-14
#结果prod_name只返回了索引值10-13的数据;
select  prod_name from product limit 10,5;

使用count关键字统计列行数

count关键词,索引值从0开始

#返回prod_name列的行数
select count(prod_name) from products;

使用完全限定的表名

格式:表名.列名;例如 products.prod_name

#返回product表中prod_name列的数据;
select products.prod_name from products;

格式:数据库名.表名; 例如learn.products;

#返回learn数据库中product表中prod_name列数据
select product.prod_name from learn.products;
物理与工程中的‘黑话’:Kronecker delta和Levi-Civita符号到底简化了什么? 本文深入解析了物理与工程中常用的Kronecker delta和Levi-Civita符号的简化作用。通过对比传统表示与张量表示,展示了这些符号在向量运算、矩阵迹计算及流体力学模拟中的高效应用,显著提升计算效率和代码可读性。特别适合理论物理和工程数学领域的学习者与从业者。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Shine_180419
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