使用MySql语句创建表：序号1 列字段SaleID 数据类型int 约束主键，自增长字段 说明订单编号 序号2 列字段proname 数据类型变长字符串，长度20 约束非空 说明商品名称 序号3 列字段buyerid 数据类型Int 约束非空 说明客户编号 序号4 列字段quantity 数据类型整型 约束非空 说明数量 序号5 列字段amount 数据类型Float 说明总金额 序号6 列字段saletime 数据类型Date 约束默认值当前时间 说明订单时间

好的，以下是使用MySql语句创建表的代码：

CREATE TABLE orders (
SaleID int NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
proname varchar(20) NOT NULL,
buyerid int NOT NULL,
quantity int NOT NULL,
amount float,
saletime datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

这个表包含了6个列字段：

- SaleID：订单编号，该列为主键，采用自增长字段；
- proname：商品名称，长度为20的变长字符串，该列不能为NULL；
- buyerid：客户编号，该列不能为NULL；
- quantity：数量，该列不能为NULL；
- amount：总金额，该列可以为NULL；
- saletime：订单时间，该列使用默认值为当前时间。

需要注意的是，这里使用了MySQL中的AUTO_INCREMENT关键字实现了SaleID列的自增长。同时，DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP语句可以实现saletime列的默认值为当前时间。

相关问题

建立三个表 P、C、S： P（产品信息表）： 字段包括：产品编号、产品名称、价格（要求价格大于0且小于1000等； 约束条件：价格大于0且小于1000。C（顾客信息表）： 字段包括：顾客编号、顾客姓名、顾客地址。并设计为分区表。S（产品销售表）： 字段包括：销售编号、产品编号、销售日期。给出对应代码。

创建 P 表：

CREATE TABLE P (
    ProductID INT PRIMARY KEY,
    ProductName VARCHAR(50),
    Price DECIMAL(6,2) CHECK (Price > 0 AND Price < 1000)
);

创建 C 表：

CREATE TABLE C (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    CustomerName VARCHAR(50),
    CustomerAddress VARCHAR(100)
) PARTITION BY HASH(CustomerID);

创建 S 表：

CREATE TABLE S (
    SaleID INT PRIMARY KEY,
    ProductID INT,
    SaleDate DATE,
    FOREIGN KEY (ProductID) REFERENCES P(ProductID)
);

其中，S 表的 ProductID 列是外键，参照了 P 表的 ProductID 主键。

根据以下训练好的模型，预测待预测样本(test_price.csv)中车身类型(bodyType字段)为“微型车”的price，将预测的price数据保存在submit.csv文件

好的，我会根据您提供的模型和待预测数据进行预测并保存结果。请稍等片刻。

import pandas as pd
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载训练好的模型
model_path = "model"
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 加载待预测数据
test_path = "test_price.csv"
test_data = pd.read_csv(test_path)

# 将车身类型为“微型车”的数据筛选出来
micro_data = test_data[test_data["bodyType"] == "微型车"]

# 对筛选出的数据进行预测
inputs = tokenizer(micro_data["model"], padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
outputs = model(inputs["input_ids"], inputs["attention_mask"])
predictions = outputs.logits.squeeze().tolist()

# 将预测结果保存到文件中
submit_data = pd.DataFrame({"SaleID": micro_data["SaleID"], "price": predictions})
submit_data.to_csv("submit.csv", index=False)

预测完成后，您可以在当前工作目录下找到名为“submit.csv”的文件，其中包含了预测的结果。请注意，由于我使用的是您提供的模型，因此预测结果的准确性与该模型的质量有关。