分类型数据

数据类型种类：MySQL中的数据类型可以分为数值型、字符串型和日期时间型。本次我们将重点讲解数值型。数值型分为整型和浮点型：整型：    1. 整数可以用十进制和十六进制表示。    2. 十进制表示直接由数字序列组成，例如：1, 100。    3. 十六进制表示方法是以0x开头，后面可以是1-9或A-F的任意数字或字母（A-F不区分大小写），例如：0xA1。浮点型：    浮点数是由一个数字加一个小数点，再加上一个数字组成。例如：1.23。两个数字序列不能同时为空，否则不是合法的浮点型。*

在回归分析中，如何有效地应用分类型变量是一个关键问题。除了二值和排序型变量外，其他类型的分类型变量可以通过转化为虚拟变量来增强模型的表达能力。例如，对于属性“分布形式”有多个取值的情况，可以创建相应的虚拟变量。这种策略不仅能够保留原始信息，还能够有效地提升回归模型的预测能力。

SQL Server 2008提供多种索引类型，包括聚集索引、非聚集索引、唯一索引、包含性列索引、索引视图、全文索引、空间索引、筛选索引和XML索引。根据存储结构的不同，索引可分为聚集索引和非聚集索引两类。聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序存储数据行，而非聚集索引则独立于数据行存储结构，并包含指向数据行的指针。

MySQL的整数数据类型分为几种，包括tinyint、smallint、mediumint、int和bigint。这些类型分别用于存储不同范围的整数值，如tinyint可存储-128到127（有符号）或0到255（无符号）。每种类型有其特定的存储空间和取值范围。MySQL中的整数类型是数据库设计中的重要组成部分，用于确保数据存储的精确性和效率。

MySQL中的日期时间类型包括TIMESTAMP和DATETIME。TIMESTAMP用于记录INSERT或UPDATE操作的日期和时间，显示格式为'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'，固定19个字符宽度。默认情况下，TIMESTAMP列设置为current_timestamp，且具有on update CURRENT_TIMESTAMP属性。DATETIME用于插入当前日期和时间。例如，可以通过insert into news(title, addate) values('标题', now())来插入当前时间。

整型： NUMBER、INTEGER、SMALLINT、TINYINT实型： NUMBER、FLOAT、DOUBLE日期和时间： DATE、TIME、TIMESTAMP字符类型： CHAR、VARCHAR2、CLOB二进制类型： BLOB、BFILE

| 数据类型 | 描述 | 举例 || ----------- | ----------- | ----------- || null | 空值或未定义的对象 | {"x": null} || 布尔值 | 真(true)或假(false) | {"x": true} || 整数(32位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 整数(64位) | shell不支持，会自动转为64位浮点数 | 无 || 浮点数(64位) | shell中所有数字默认是浮点数类型 | {"x": 3.14, "y": 3} || 字符串 | UTF-8编码的字符串 | {"foo": "bar

MySQL字符串类型详解 MySQL提供了丰富的字符串类型以满足不同场景的需求。以下是常见的字符串类型及其特性： | 类型 | 说明 | 字节数 ||--------------|-------------------------------------------|-----------------|| CHAR | 定长字符串，存储时会用空格填充至指定长度 | 0-255字节 || VARCHAR | 变长字符串，存储时只占用实际字符长度 + 1

MySQL数据类型是MySQL数据库中最基本的构成单元，它们决定了数据库中每个字段的存储格式和内容。了解MySQL数据类型对于建立高效、可靠的数据库系统至关重要。在中，我们将对MySQL数据类型进行详细的描述和整理，涵盖了整数类型、浮点类型、字符串类型等多种类型。MySQL中支持的5个主要整数类型是TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT和BIGINT。这些类型在很大程度上是相同的，只有它们存储的值的大小是不相同的。TINYINT占用1字节，范围从-128到127（有符号）或0到255（无符号），适合存储小整数值。SMALLINT占用2字节，范围从-32768到32767（

绵羊品种分类数据挺适合拿来练练图像分类模型的。数据包含来自澳大利亚四种绵羊品种的图像，分门别类，按照品种分组存储。图片已经对齐，可以直接用来训练。再加上 CC BY 4.0 的许可，商业项目用起来也没啥问题。你可以尝试把分类准确率拉到 95%以上，挑战蛮有趣的！，数据文件夹组织比较规整，训练起来还算省心。