SQL 匹配 _ 和 %SQL的模式匹配允许你使用“”匹配任何单个字符，而“%”匹配任意数目字符（包括零个字符）。在 MySQL中，SQL的模式缺省是忽略大小写的。
注意在你使用SQL模式时，你不能使用=或！=；而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符。
语法：SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件
其中关于条件，SQL提供了两种种匹配模式：
1. 百分号（%）
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2024-09-23 13:10:15
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加权叠加工具应用最常用的叠加分析方法之一来解决多准则问题，如地点选择和适宜性模型。在加权叠加分析中，将执行每一个常规叠加分析步骤。 与所有叠加分析一样，在加权叠加分析中，必须定义问题、将模型分解为子模型以及确定输入图层。 由于输入条件图层使用范围各异的不同编号系统，因此，要在一个分析中使用它们，必须对每一条件的每个像元进行重分类以使它们的优先等级相同，如 1 到 10，其中 10 为最佳。
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2023-11-27 09:53:26
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作为一名DBA，选择自己的数据存储在什么上面，应该是最基本的事情了。但是很多DBA却容易忽略了这一点，我就是其中一个。之前对raid了解的并不多，本文就记录下学习的raid相关知识。一、RAID的基础知识【定义】RAID(Redundant Array of Independent Disk)是一种独立冗余磁盘阵列。1、为什么要使用RAID?我们知道，单块磁盘无论是从性能上、容量上、还是安全上都存
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2023-12-01 08:49:46
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所谓锁，为保证数据的一致性，对共享资源的在被并发访问变得有序的一种规则。 不同的MySQL存储引擎，有不同的锁机制或锁实现；总的来所，使用了三种锁级别，行级锁（row-level）、页级锁（page-level）、表级锁（table-level），依次锁定的资源粒度逐渐减小，锁资源是随着锁定资源粒度的减小，锁定同样数据需要的内存数量越来越多，算法也越来越负责，但同时应用程序遇到锁等待的可能也越来
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2023-09-14 16:31:43
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# mysql存储临界矩阵
在数据处理和存储领域，临界矩阵是一种常见的数据结构，用于表示两个实体之间的关系。在数据库中，我们可以使用MySQL来存储这种关系，以便于查询和分析。在本文中，我们将介绍如何在MySQL中存储临界矩阵，并提供相应的代码示例。
## 什么是临界矩阵？
临界矩阵是一个二维数组，其中行和列代表两个实体，而每个元素代表这两个实体之间的关系。通常，这种关系是二元的，即存在与否
原创
2024-04-05 03:59:05
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引言本篇将分析学习构成Mysql数据库和InnoDB存储引擎表的各种类型文件，具体分为：参数文件、日志文件、套接字文件、pid文件、表结构定义文件、InnoDB存储引擎文件。1、参数文件1.1、查看my.cnf文件mysql --help | grep my.cnfcat /etc/my.cnf my.cnf.png1.2、查看所有参数SHOW VARIABLES 参数文件.png2、日志文件日志
# Python如何得到加权矩阵
## 1. 什么是加权矩阵？
加权矩阵是指矩阵中的每个元素都乘以一个权重值，以得到一个新的矩阵。这种矩阵常用于网络分析、机器学习和数据处理等领域。
## 2. 如何得到加权矩阵？
要得到加权矩阵，我们需要首先有一个原始的矩阵和对应的权重值。通过遍历原始矩阵的每个元素，并将其与对应的权重值相乘，得到新的加权矩阵。
以下是Python中得到加权矩阵的示例代码
原创
2023-12-30 11:39:22
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1.基本矩阵F:根据两帧间匹配的像素点对儿计算 2.本质矩阵E:通过归一化坐标对进行计算。 因为R,t共有6个自由度，又因为单目尺度等价性，所以实际上E矩阵共有5个自由度。因此至少需要5个点对来求解。十四讲中说因为E矩阵的内在性质是一种非线性，求解起来十分麻烦。这句话怎么理解呢？其实意思应该是说把E矩阵用5个变量来表示是比较困难的，他们之间是一个非线性的表示形式（E=）因此也就很难利用五对儿归一化
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2024-09-03 10:05:43
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特征值/特征向量的计算 文章目录特征值/特征向量的计算特征值分解(EVD)奇异值分解(SVD)PCA(主成分分析)Funk SVDLFMALSNeural CF（NCF）GMF 首先如公式所示 如果向量 和 满足以上公式，那么他们可以分别叫做矩阵A的特征向量和特征值，至于特征向量和特征值的物理含义是什么，可以参考b站 3blue1brown的视频(天花板级讲解) 特征值分解(EVD)同样摆出
一、行逻辑链接的顺序表实现矩阵乘法 矩阵相乘的前提条件是：乘号前的矩阵的列数要和乘号后的矩阵的行数相等。且矩阵的乘法运算没有交换律，即 A*B 和 B*A 是不一样的。1、普通算法矩阵A: 矩阵B:由于矩阵 A 的列数和矩阵 B 的行数相等，可以进行 A*B 运算（不能进行 B*A 运算）。计算
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2023-12-09 11:25:18
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对于计算机我们肯定都很熟悉，它的内部有ALU进行算术和逻辑运算，可是他们运算得出的结果怎么办？扔掉吗？那这个计算就没有任何意义了。因此，那些计算出来的结果就需要存起来，于是就有了计算机内存。当打游戏或者编辑某个文档且进入尾声的时候，电源被切断的惨痛经历大家应该都经历过，再次打开电脑的时候，上次的数据都没了，这就是随机存取存储器，简称RAM，还有一种就是电源关闭了数据还在，这就是持久存储。上面的有没
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2024-08-24 17:25:25
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Python矩阵的基本用法mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）1，mat()函数和array()函数的区别Numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素，虽然他们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。直接看
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2023-09-15 13:27:00
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一、整体介绍矩阵是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象。这里研究的不是矩阵本身，而是如何存储矩阵的元。从而使矩阵的各类运算能够有效展开。用高级语言编制程序时，都是用二维数组来存储矩阵元。有些设计语言程序还提供了各种矩阵运算，用户使用非常方便。存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够较容易地实现矩阵的各种运算，如转置运算、加法运算、乘法运算等。对于稀疏矩阵来说，
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2023-11-17 22:16:41
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# MySQL如何存储邻接矩阵
邻接矩阵是一种用于表示图的结构形式，尤其在计算机科学中广泛应用于各种问题，如路径查找、网络流量分析等。在本篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中存储邻接矩阵，并通过示例来解决一个实际问题。
## 1. 什么是邻接矩阵？
邻接矩阵是一个二维数组，用于存储图中顶点之间的连接关系。在一个有n个顶点的图中，邻接矩阵是一个n x n的矩阵。矩阵中的每一个元素可以用
原创
2024-10-01 04:39:43
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线性回归线性回归假设数据集中特征与结果存在着线性关系：y为结果，x为特征，m为系数，c为系数 我们需要找到m、c使得m*x+c得到的结果y与真实的y误差最小，这里使用平方差来衡量估计值与真实值得误差（如果只用差值就可能会存在负数)；用于计算真实值与预测值的误差的函数称为：平方损失函数（square loss function）；这里用L表示损失函数，所以有： 整个数据集上的平均损失为：我们要求得最
一、数组的概念从本质上讲，数组与顺序表、链表、栈和队列一样，都用来存储具有 “一对一” 逻辑关系数据的线性存储结构。只因各编程语言都默认将数组作为基本数据类型，使初学者对数组有了 “只是基本数据类型，不是存储结构” 的误解。 不仅如此，数组和其他线性存储结构不同，顺序表、链表、栈和队列存储的都是不可再分的数据元素（如数字 5、字符 ‘a’ 等），而数组既可以用来存储不可再分的数据元素，也可以用来存
# MySQL加权均值
## 1. 简介
### 1.1 什么是加权均值
加权均值是一种统计方法，用于计算一组数据的加权平均值。每个数据点都有一个权重，权重表示该数据点的重要程度。通过将每个数据点乘以对应的权重，然后将所有结果相加，最后除以总权重，即可得到加权均值。加权均值在很多领域中都有应用，尤其在数据分析和决策支持系统中非常常见。
### 1.2 MySQL中的加权均值实现
在MyS
原创
2024-01-22 08:25:24
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# MySQL 加权平均计算及状态图展示
在数据分析和统计学中，加权平均是一种常见的计算方法，它允许我们根据每个数据点的重要性（权重）来计算平均值。在MySQL中，我们可以利用SQL语句来实现这一功能。本文将介绍如何在MySQL中计算加权平均，并展示一个状态图来描述计算过程。
## 加权平均的基本概念
加权平均值是指每个数据点乘以其相应的权重，然后将这些乘积相加，最后除以所有权重的总和。数学
原创
2024-07-20 04:07:41
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行列式要求 要计算行列式，那么这个矩阵一定是一个方阵行列式性质行列式转置后值不变互换行列式中两行，值变为相反数行列式中两行成比例，行列式为0行列式中一行所有元素乘以一个数后加到另一行，行列式值不变 行列式的计算有很多方法：矩阵的行列式矩阵的行列式是一个可以从方形矩阵（方阵）计算出来的特别的数。矩阵是数的排列：这矩阵的行列式是3×6 − 8×4 = 18 − 32 =
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2023-12-19 19:56:34
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5.NumPy矩阵和通用函数 文章目录1、矩阵1.1、创建矩阵(np.mat()、.T、.I)1.2 从已有矩阵创建新矩阵(np,eye()、np.bmat())2、通用函数(np.frompyfunc()、np.zeros_like()、.flat)3、算术运算(np.add()、np.subtract()、np.multiply()、np.divide()、np.true_divide()、n
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2023-08-15 13:14:00
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