数据库操作-3(单表查询)
1、检索: 12SELECT sno, sname, sex, age, dept FROM Student_2WHERE sex='F' and age = 18; 2、去掉重复项: 1SELECT DISTINCT age FROM Student_2; 3、确定范围: 12SELECT sno, sname, sex, age, dept FROM Student_2
数据库操作-4(多表查询)
1、docker启动mysql: 1docker run --privileged=true --name mysql -p 3306:3306 -v /Users/zhangfuli/Desktop/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -d mysql:latest 2、查询学生的学号与平均成绩, 并按照成绩降序排序 123SELEC
数据库操作-5(多表查询)
1、查询每门课的间接选修课: 12SELECT d1.cno, d2.pcno FROM Course AS d1, Course AS d2 WHERE d1.pcno = d2.cno 2、查询选课成绩在80分以上的男生姓名、课程名、成绩 123456789SELECT sname, cname, gradeFROM ( SELECT sname, cname, grade FROM Stu
数据库操作-6(其他)
1、SQL索引的建立: 123456789CREATE INDEX age_indexON Student_2(age)DROP INDEX age_index on Student_2;--SELECT sno,sname FROM Student_2WHERE age=19; 2、创建视图 1234CREATE VIEW D_student AS SELECT sno, sname, age
中诚合作-跨境三文鱼区块链平台
1、海关： 清关手续，是否快速通关， 关税；定哪个出口商的调研 2、调研对象、问题、时间计划3、原型界面设计：数据以及其呈现形式 物联网设备采集、与原有系统的侵入性 基于能够提供的数据4、关键参与方： 海关 检疫部门 仓储 物流 集散地 贸易公司 超市、农贸市场 消费者 4、电商的消费模式：固定电商卖家与平台，缩小规模，选1家电商平台然后选择卖家5、抓重点进出商6、
图像识别实战常用模块解读
基于经典网络架构训练图像分类模型数据预处理部分： 数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，比较实用 数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 DataLoader模块直接读取batch数据 网络模块设置： 加载预训练模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练
卷积神经网络效果
构建卷积神经网络 卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致 12345678import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datasets,transforms import mat
pytorch神经网络分类
Mnist分类任务： 网络基本构建与训练方法，常用函数解析 torch.nn.functional模块 nn.Module模块 读取Mnist数据集 会自动进行下载 1%matplotlib inline 1234567891011121314from pathlib import Pathimport requestsDATA_PATH = Path("data"