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mysql数据库基础第一章:(二)mysql8.0环境搭建
Mysql8.0习题系列(八):窗口函数(一篇学会rank、dense_rank、row_number使用,超详细~)
Mysql8.0习题系列(七):存储函数(一篇学会存储函数,超详细)
Mysql8.0习题系列(五):子查询(一篇搞懂子查询做题技巧,超详细)
Mysql8.0习题系列(六):存储过程(一篇学习存储过程做题,超详细)
Mysql8.0习题系列(四):聚合函数
Mysql习题系列(三):单行函数
Mysql8.0习题系列
## 1.1 题目 - 1.查询员工12个月的工资总和,并起别名为ANNUAL SALARY - 2.查询employees表中去除重复的job_id以后的数据 - 3.查询工资大于12000的员工姓名和工资 - 4.查询员工号为176的员工的姓名和部门号 - 5.显示表 departments 的结构,并查询其中的全部数
# 1.窗口函数 MySQL从8.0版本开始支持窗口函数。窗口函数的作用类似于在查询中对数据进行分组,不同的是,分组操作会把分组的结果聚合成一条记录,而窗口函数是将结果置于每一条数据记录中。
流程控制语句能够控制存储过程中sql语句的执行程序。主要分为三大类 - `顺序结构`:程序依次运行 - `分支结构`:程序根据条件选择执行 - `循环结构`:程序满足某条件时,重复执行
在mysql中,可以使用变量来存储查询或计算结果,类似python中的变量。在mysql中主要分为:系统变量和自定义变量
视图是一个虚拟表:和普通表一样使用 可以将查询结果放在视图里作为虚拟的表,不返回结果,只保留逻辑
# 1.DDL语言基本概述 DDL:数据定义语言 主要包括以下几部分内容: - 库的管理 - 表的管理 - 数据类型 - 约束 下面我们先介绍库的管理
DML语言即数据操作语言,包括以下三种类型 - 插入:insert - 修改:update - 删除:delete
# 一、分页查询基本概述 应用场景:当要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求
子查询作为该系列第二章较难的一部分,需要有一定的思考分析。因此,本文找了一些经典的子查询案例,并写了相应的思路分享给大家。
出现在其他语句中的select语句,称为子查询或内查询。外部的查询语句,称为主查询或外查询
类似于python的方法,将一组语句封装在函数中,最大的好处就是提高了代码的重用性 调用方法:select 函数名(实参类别) from 表;
一、基础语法
我们之前已经介绍了单通道的卷积是如何进行填充**padding、stride**的。然而在实际分析中,我们的目标任务往往是**多通道**的。本文介绍一下如何进行**多通道输入和多通道输出。**
在之前,我们介绍了卷积核对输入特征的影响。假设输入特征为$n\times n$,核形状为$f\times f$,那么经过卷积核作用后,得到的输出形状为$(n-f+1)\times (n-f+1)$。可以看出,通常情况下输出特征会由于卷积核的作用而减小。而深度神经网络中,由于卷积核的作用,会导致我们的输出过早的变的很小,导致我们无法构建深层的神经网络。本章介绍另外两个影响输出形状的方法,扩充(padding)和步幅(stride)。
>之前已经介绍了基本的神经网络知识以及一些处理过拟合欠拟合的概念。现在我们正式进入卷积神经网络的学习。CNN是⼀类强⼤的、为处理图像数据⽽设计的神经⽹络。基于卷积神经⽹络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位,当今⼏乎所有的图像识别、⽬标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应⽤都以这种⽅法为基础。对于计算机视觉而言,面临的一个重大挑战就是数据的输入可能会很大。例如,我们有一张64$\times$ 64的图片,假设通道数为3,那么它是数据量相当于是一个$64\times 64\times 3=12288$的特征向量。当我们要操作更大的图片时候,需要进行卷积计算,它是卷积神经网络中非常重要的一部