innter join

内连接（inner join）是一种SQL查询中的连接操作，它返回两个表中满足连接条件的行。内连接只返回两个表中共有的行，即只返回在两个表中都存在的匹配行。

内连接的语法如下：
SELECT 列名
FROM 表A
INNER JOIN 表B
ON 表A.列 = 表B.列

其中，表A和表B是要连接的两个表，ON子句指定了连接条件，列名是要返回的列。

举个例子，假设有两个表A和B，表A包含列aID和name，表B包含列bID和class。如果我们执行以下内连接查询：
SELECT A.aID, A.name, B.class
FROM A
INNER JOIN B
ON A.aID = B.bID

那么返回的结果将是：
1 a1 b1
2 a2 b2

这是因为只有aID为1和2的行在两个表中都存在，满足连接条件。

所以，内连接是通过匹配两个表中的列值来返回共有的行。

相关问题

inter join leftjoin

这是两种 SQL 中的 JOIN 操作，用于将两个或多个表中的数据组合在一起。INNER JOIN 返回两个表中都存在的行，而 LEFT JOIN 返回左表中的所有行以及右表中与左表匹配的行。

例如，假设我们有两个表 A 和 B，它们都有一个名为 id 的列。我们可以使用 INNER JOIN 将它们组合在一起，只返回两个表中都存在的 id：

SELECT A.id, B.column_name
FROM A
INNER JOIN B
ON A.id = B.id;

而如果我们使用 LEFT JOIN，我们将返回左表 A 中的所有行以及右表 B 中与左表匹配的行：

SELECT A.id, B.column_name
FROM A
LEFT JOIN B
ON A.id = B.id;

翻译代码def resize(): img_path = "Normalresult" save_path = "result" img_names = os.listdir(img_path) # 以列表的形式获取文件夹中的所有文件的名字和格式（例如：0.jpg） for img_name in img_names: img = os.path.join(img_path, img_name) # 将文件的绝对路径与每个文件名字进行拼接，以获取该文件 img = cv2.imread(img) # 读取该文件（图片） # 一是通过设置图像缩放比例，即缩放因子，来对图像进行放大或缩小 res1 = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) height, width = img.shape[:2] # 二是直接设置图像的大小，不需要缩放因子 res2 = cv2.resize(img, (int(0.8 * width), int(0.8 * height)), interpolation=cv2.INTER_AREA) dir_name1 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) dir_name2 = ''.join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 8)) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name1 + '.jpg'), res1) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, dir_name2 + '.jpg'), res2) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, img_name), img)

这段代码的作用是对指定路径下的所有图片进行缩放，并将缩放后的图片保存到指定的保存路径中。具体来说，代码首先使用 os 库中的 listdir 函数获取指定路径下所有图片的文件名，并使用循环遍历每个图片文件名。在循环中，代码使用 os 库中的 join 函数将指定路径和当前图片文件名拼接成完整的路径，并使用 cv2 库中的 imread 函数读取当前图片。

接着，代码使用 cv2 库中的 resize 函数对当前图片进行两种缩放方式的处理。第一种方式是通过设置缩放因子 fx 和 fy 来对图像进行放大或缩小，得到缩放后的图像 res1。第二种方式是直接设置缩放后的图像的大小，得到缩放后的图像 res2。

然后，代码使用 random 和 string 库中的函数生成随机的文件名，并使用 cv2 库中的 imwrite 函数将缩放后的图像 res1 和 res2 以及原始图像 img 分别保存到指定的保存路径中。最后，代码继续循环处理下一个图片。