update db output

时间: 2023-10-12 13:33:30 浏览: 46
"UpdateDbOutput" 可以理解为“更新数据库输出”,这通常意味着修改数据库中的一些数据,并将结果输出给用户。 一般而言,更新数据库输出的过程包含以下几个步骤: 1. 连接数据库:使用编程语言提供的数据库连接库连接到目标数据库。 2. 更新数据:使用 SQL 语句或 ORM 框架等方式更新数据库中的数据。 3. 查询数据:如果需要,可以查询修改后的数据以确保更新成功。 4. 输出结果:将更新后的结果返回给用户,可以是以文本、图形、网页等形式呈现。 以下是一个简单的 Python 示例代码,演示如何更新数据库并输出结果: ``` import pymysql # 连接数据库 conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='example_db') cursor = conn.cursor() # 更新数据 sql = "UPDATE users SET age=25 WHERE id=1" cursor.execute(sql) # 查询数据 sql = "SELECT * FROM users WHERE id=1" cursor.execute(sql) result = cursor.fetchone() # 输出结果 print(result) # 关闭连接 cursor.close() conn.close() ``` 该代码使用 PyMySQL 库连接到本地 MySQL 数据库,并更新 id 为 1 的用户年龄为 25。然后,查询修改后的数据,并输出结果。需要注意的是,实际应用中需要根据具体情况修改代码。

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Traceback (most recent call last): File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\main_lor_DT.py", line 204, in <module> [MSE_test_linear_arr, MSE_test_linear_avg, MSE_test_dB_avg,Knet_out,RunTime] = KNet_Pipeline.NNTest(sys_model_partial, test_input, test_target, path_results) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\Pipelines\Pipeline_EKF.py", line 303, in NNTest x_out_test[:,:, t] = torch.squeeze(self.model(torch.unsqueeze(test_input[:,:, t],2))) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 322, in forward return self.KNet_step(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 229, in KNet_step self.step_KGain_est(y) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 215, in step_KGain_est KG = self.KGain_step(obs_diff, obs_innov_diff, fw_evol_diff, fw_update_diff) File "D:\daima\KalmanNet_TSP-main\KNet\KalmanNet_nn.py", line 289, in KGain_step out_FC7 = self.FC7(in_FC7) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 141, in forward input = module(input) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1102, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 103, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) File "C:\Users\adminstor\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1848, in linear return torch._C._nn.linear(input, weight, bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (200x6 and 2x10)

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