SQL基础知识整理: 常见的SQL面试题：经典50题 三、50道面试题 2.汇总统计分组分析 3.复杂查询 sql面试题：topN问题 4.多表查询 【面试题类型总结】这类题目属于行列如何互换，解题思路如下： 其他面试题: ...

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储...

文章目录为什么使用MQ？MQ的优点消息队列有什么优缺点？RabbitMQ有什么优缺点？你们公司生产环境用的是什么消息中间件？Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 有什么优缺点？MQ 有哪些常见问题？如何解决这些问题？...

往往经常有这样的需求，我需要在查询的结果中添加一列类似于Identity的数字，虽然在Client编程中并不难实现，但是有时我想留用现有的Class，不希望在Client side做额外的coding，那么就只有在Sql里面想办...

往往经常有这样的需求，我需要在查询的结果中添加一列类似于Identity的数字，虽然在Client编程中并不难实现，但是有时我想留用现有的Class，不希望在Client side做额外的coding，那么就只有在Sql里面想办法了首先...

如何通过SQL Server语句来生成订单编号...之前由于个人项目需求需要生成订单，虽说可以在后台生成订单编号，但是觉得又要编写很多的查询以及计算语句，然后在通过遍历出来的字符串，通过之前麻烦的操作，我想到了一...

我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。 使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，...

说明： ...本节阐述在 MySQL 中如何使用序列。 1.使用 AUTO_INCREMENT 列 在 MySQL 中使用序列最简单的方式是，把某列定义为 AUTO_INCREMENT，然后将剩下的事情交由 MySQL 处理： 示例： 试一下下...

Oracle学习：Oracle基础语句、Oracle表查询关键字、Oracle常用函数、Oracle常用结构

1---流动人员号自动编号函数,由区域代码-年月日-序列号组成的 每日新序号  2---geovindu@163.com 涂聚文 www.dusystem.com  3if exists (select * from dbo.sysobjects where id = object_id(N'[dbo...

SQL常见的面试题 Linux常见的面试题   1.根据表中的信息编写sql语句： id（学号） name（姓名） course（课程） score（分数） 1001 张三 语文 81 1001 张...

数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 常见数据库管理系统有：Access、mysql、sql server 2）特点 ①数据库数据特点 永久存储、有组织、可共享。 （数据的最小存取...

你做的页面在哪些流览器测试过？这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西，Doctype，知道这是干什么的吗？ 21 Quirks模式是什么？它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试： 7 ...验收测试：（在系统测试之后） 11 回归测试： 11 4.测试过程（干什么，怎么干） 12 5.各阶段输入、输出标准以及入口、出口准则:（测试阶段过程要素） 1...

产生不重复的编号方法很多比如采用自增的字段,或获取max(id),另就是采用 update table set @id=id,id=id+1 (rowlock)方式之类的.但如果考虑并发的话,在loadrunner之类的并发工具测试.1) 获取自增的字段是可以的.set ...

1. SQL语言包括哪些类型？ 数据定义DDL：Create Table,Alter Table,Drop Table, Create/Drop Index等 数据操纵DML：Select ,insert,update,delete, 数据控制DCL：grant,revoke 2. 内联接,外联接区别？ 内连接是保证...

转载自： ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

JAVA框架SpringSpringMVCSpringBootDubboMavenRedisMybatis Spring SpringMVC SpringBoot Dubbo Maven Redis Mybatis

说法一： <br />有两种方法： 方法１： truncate table 你的表名 --这样不但将数据删除，而且可以重新置位identity属性的字段。 <br /> 方法２： delete from 你的表名 ...

ERP是Enterprise Resource Planning（企业资源计划）的简称，是上个世纪90年代美国一家IT公司根据当时计算机信息、IT技术发展及企业对供应链管理的需求，预测在今后信息时代企业管理信息系统的发展趋势和即将发生...

关于SQL语句prepareStatement预编译"?"占位符问题Connection中的createStatement和 prepareStatement区别为什么会有占位符"?"(重点到了)请看下方结语 Connection中的createStatement和 prepareStatement区别 ...

这是我在研究生期间，老师要求做的一个类似原始淘宝网的购物网站， 因为不会PHP，为了写这个作业而新学的。 做这个网站用了两周时间，在此把这个小项目做一个总结。 功能： DONE. 用户权限管理。包括管理员和...

num里有很多数字，我想从1开始，查到里面缺少的最小的一个数字：例如 4,5,6,8,9,11,12,13；这样的话我想要的结果是1；1,2,3,4,5这样的话，我想要的结果是6； 其实利用正常排序的找第一个不正常递增的号码就行了...

Spring面试题整理 2018年03月07日 21:11:46 hrbeuwhw 阅读数：49116 Spring 概述 1. 什么是spring? spring是个Java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用，但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web...

下面是网络中流传最广的一篇sql查询速度慢的原因及解决方法的文章，其对于处理mysql的慢查询有借鉴作用。由于此文转载多次，很难找到最开始的原文链接，就附送本人最先看到此文的链接:...

原文:SQL语句中生成UUID方法 SQL语句中生成UUID方法为UUID() 生成带横线UUID： select UUID() 形如:abaffaca-fd55-11e5-b3d0-d2c510923c15 生成32位不带横线UUID： select replace(UUID​(),'-','') ...

sql server,Oracle通用处理自动产生流水编号：字母、日期、数字等组成 曾经在实训时,做了最后一个项目是伟库网里的ERP-进销存网站。这个网站有一点就是每操作保存成功,都会产生一个单据编号。 而这个单据...

 [用户编号] [varchar](50) NOT NULL,  [修改时间] [datetime] NULL,  [过期时间] [datetime] NULL,  [限制标识] as (case when [过期时间]>getdate() then (2) else (1) end) ) [限制标识]列不

转载：... drop table #Tmp --删除临时表#Tmp create table #Tmp --创建临时表#Tmp (  ID int IDENTITY (1,1) not null, --创建列ID,并且每次新增一条记录就

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。