MySQL基本操作语句

1.连接mysql服务器      mysql -u root -p

2.查看数据库    SHOW DATABASES;

3.创建数据库   create DATABASE 数据库名

4.使用数据库   USE 数据库名

5.删除数据库   DROP DATABASE 数据库名;

6.查看数据库中的表   SHOW TABLES;

7.创建MySQL数据表    CREATE TABLE table_name (column_name column_type);

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `test_table`(
   `id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,
   `title` VARCHAR(100) NOT NULL,
   `author` VARCHAR(40) NOT NULL,
   `date` DATE,
   PRIMARY KEY ( `id` )
)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

实例解析:

  • 如果你不想字段为 NULL 可以设置字段的属性为 NOT NULL, 在操作数据库时如果输入该字段的数据为NULL ,就会报错。
  • AUTO_INCREMENT定义列为自增的属性,一般用于主键,数值会自动加1。
  • PRIMARY KEY关键字用于定义列为主键。 您可以使用多列来定义主键,列间以逗号分隔。
  • ENGINE 设置存储引擎,CHARSET 设置编码。

8.删除表    DROP TABLE 表名;

9.插入数据

INSERT INTO table_test(course,sscore) VALUES('语文',80); 
INSERT INTO table_test SET column_name1 = value1, column_name2 = value2,…;

10.查询数据

select * from 表名;

SELECT id,title,author,date FROM test_table

SELECT * from test_table WHERE id='1';

SELECT id,title,author,date FROM test_table WHERE id="1"

SELECT * from test_table  WHERE title LIKE '%COM';//以COM结尾

SELECT * FROM test_table WHERE title like 'jiang%';//以jiang开头

SELECT * FROM test_table WHERE title like '%jiang%';//包含jiang

SELECT * FROM test_table WHERE title like '_yves';//一个下划线只能匹配一个字符,不能多也不能少

select * from test_table where not id=1//查看id不等于1的

select * from test_table where id in(1,2)//只要满足id=1和id=2的数据都能出来

select * from test_table where id=2 and title='vue';//查看id=2和title='vue'数据

select * from test_table where id=2 or title='vue'; //查看id=2或者title='vue'数据

select * from test_table where id between 2 and 4;//只查看了id为2到4的数据,所以只输出了id=3的

select * from test_table where id=1 or title='vue' and author ='jiangyx';//查看id=1或title='vue'和 author ='jiangyx'这条数据 

select * from test_table where id !=1; //查看id不等于1的数据

数学符号:大于>  小于<  等于=   不等于<>、!=

字符串:大于>  小于<  等于=   不等于<>、!=

SELECT * from test_table ORDER BY date ASC;//ASC升序  DESC降序

11.删除数据

DELETE FROM test_table WHERE id=3;  //删除id=3的数据

12.更新

UPDATE test_table SET title='学习 C++' WHERE id=3;//更新id=3的title字段,变为:学习 C++

UPDATE test_table SET title='学习 C++',author = 'yeluosen' WHERE id = 1;

 

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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