MySQL数据库操作指南:增删改查与常用命令

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本文档详细介绍了MySQL数据库的基本操作,包括如何启动和停止服务、设置登录密码、管理数据库以及执行常见的增删改查操作。以下是对这些知识点的详细解读: 1. **数据库服务管理**: - 启动MySQL服务:通过命令`netstartmysql`来启动,关闭则使用`netstopmysql`。 - 登录验证:在命令行中使用安装时自定义的密码进行登录。 2. **数据库操作**: - 查看数据库列表:使用`showdatabases;`命令列出所有可用的数据库。 - 创建数据库:MySQL的创建数据库命令与SQL Server类似,但与Oracle不同,例如`createdatabasemydata;`。 - 使用数据库:使用`use [数据库名];`命令切换到特定数据库,以便在该数据库内进行操作。 3. **表的创建和管理**: - 创建表:使用`CREATETABLE`命令,如`CREATETABLE users (id INT, name VARCHAR(255), password VARCHAR(255));`,字段类型、要求和参数可以根据需求设定。 - 显示表字段:`describe [表名];`用于查看指定表的字段信息。 - 表结构展示:`showtables;`用于查看当前数据库中的所有表。 4. **数据插入与更新**: - 插入数据:使用`INSERT INTO [表名] VALUES ([值]);`,如`insertinto users values(1,’zhangsan’,’123’);`,需要注意中文字符编码问题,可能需要先设置编码(如`setnames gbk;`)。 - 更新记录:更新指定条件的数据,如`update users set name='admin' where id=2;`。 5. **查询操作**: - 查询所有用户信息:使用`SELECT [字段名] FROM [表名];`,如`select id, name, password from users;`,获取指定表内的数据。 6. **连接MySQL**: - 常用的连接命令格式为`mysql -h[主机地址] -u[用户名] -p[密码];`,用于连接远程或本地MySQL服务器。 这份文档为初学者提供了MySQL基础操作的全面指南,有助于理解如何在MySQL环境中进行数据管理。无论是设置环境、创建数据结构,还是执行日常的增删改查操作,都有清晰的步骤和注意事项。掌握这些核心知识点对于开发人员来说是至关重要的。
2016-06-08 上传
C# VS2012 86系统 mysql-5.5.27-win32 功能:利用动软代码生成器 从 数据库表或者视图中生成 的三层结构代码 实现 数据增删改查。 如果可以,请下载资源中 修改 的动软代码生成器 C#模板生成 1、由于之前使用 动软生成 java 网页源码,比较成功,此处编写C#程序时沿用,感觉更加适合。 2、直接调用动软的相关dll和生成的三层代码,可以较快的实现增删改查操作。 3、由于一些dll版本的问题及动软生成器自身的一些不完善,产生了一些问题并查找了挺久,所以把可以实现的版本发布出来共享。 前提: 使用的是 mysql数据库时才可能会出现以下问题 问题: 1、MySql.Data.dll 必须是5.6.1以上版本,否则会出现 “向信号量添加给定计数将导致其超出它的最大计数” 的问题。 2、动软代码生成时,必须增加该命名空间 using MySql.Data.MySqlClient; 3、动软代码必须修改 “工具”-“选项”弹出窗 后,点击 ”代码生成设置“-”字段类型映射“-”参数符号“中删除 mysql @,添加mysql ? 4、如果不修改3的设置,在增删改时 参数设置会失败。 5、mysql保存或者修改时,中文会出现乱码,这时必须 在DbHelperMySQL类的 连接字中增加Charset=utf8;即 protected static string connectionString = "Server=localhost;User Id=root;Password=root;Persist Security Info=True;Database=mnzfz;Charset=utf8;"; 6、如果要在局域网中远程访问,请 修改 mysql 权限:grant select,update,insert,delete on *.* to 'root'@'192.168.0.1' identified by "123456";
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行