数据库测试

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- 查询student表中所有记录

SELECT * FROM student;

  • 查询student表中的第2条到第4条记录

SELECT * FROM student ORDER BY id ASC LIMIT 1,3;
或者
SELECT * FROM student WHERE id>901 AND id<905;

  • 从student表中查询所有学生的学号(id)、姓名(name)和院系(depatment)的信息

SELECT id,name,department FROM student;

  • 从student表中查询计算机系和英语系的学生的信息(用IN关键字)

SELECT * FROM student WHERE department IN (‘计算机系’,’英语系’);

  • 从student表中查出年龄在26-29岁学生的信息(用BETWEEN AND )

SELECT * FROM student WHERE birth BETWEEN 1988 AND 1991;

  • 从student表中查询每个院系有多少人

SELECT department,COUNT(*) FROM student GROUP BY department;

  • 从score表中查出每个科目成绩的最高分

SELECT c_name , M AX (grade) FROM score GROUP BY c_name;

  • 查询李四的考试科目(c_name)和考试成绩(grade)

SELECT c_name,grade FROM score
INNER JOIN student ON student.id = score.stu_id
WHERE student.name = ‘李四’;

  • 用连接的方式查询所有学生的信息和考试信息

SELECT * FROM student,score
WHERE student.id = score.stu_id;

  • 计算每个学生的总成绩

SELECT name,SUM(grade) FROM score
INNER JOIN student ON student.id = score.stu_id
GROUP BY student.name;

  • 计算每个考试科目的平均成绩

SELECT c_name, AVG(grade) FROM score GROUP BY c_name;

  • 查询计算机成绩低于95分的学生信息

SELECT student.id ,name,sex,birth,department,address FROM student
INNER JOIN score ON student.id = score.stu_id
WHERE grade < 95
AND c_name = ‘计算机’;

  • 查询同时参加计算机和英语考试的学生的信息

SELECT student.id ,name,sex,birth,address FROM student
INNER JOIN score sc1 ON student.id = sc1.stu_id
INNER JOIN score sc2 ON student.id = sc2.stu_id
WHERE sc1.c_name =’计算机’ AND sc2.c_name =’英语’;

  • 将计算机考试成绩从高到低进行排序

SELECT c_name,grade FROM score
WHERE c_name = ‘计算机’
ORDER BY grade DESC;

  • 从student表和score表中查出学生的学号,然后合并查询结果

SELECT student.id,score.stu_id FROM student
INNER JOIN score ON student.id = score.stu_id;

  • 查询姓张或姓王的同学的姓名、院系、考试科目和成绩

SELECT name,department,c_name,grade FROM student
LEFT JOIN score ON student.id = score.stu_id
WHERE name LIKE ‘张%’ OR name LIKE ‘王%’;

  • 查询都是湖南的学生的姓名、年龄、院系、考试科目和成绩

SELECT name,(‘2017’-birth) AS age,department,c_name,grade FROM student
LEFT JOIN score ON student.id = score.stu_id
WHERE address LIKE ‘湖南%’;

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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