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  • 22.1 约束

    17 2025-06-17 《SQL必知必会》
    22.1 约束 22.1.1 主键 22.1.2 外键 22.1.3 唯一约束 22.1.4 检查约束 22.1 约束 SQL已经改进过多个版本,成为非常完善和强大的语言。许多强有力的特性给用户提供了高级的数据处理技术,如约束。 关联表和引用完整性已经在前面讨论过几次。正如所述,关系数据库存储分解为多个表的数据,每个表存储相应的数据。利用键来...
  • 13.5.2 EMC Greenplum

    13.5.2 EMC Greenplum 13.5.2 EMC Greenplum Greenplum是EMC公司研发的一款采用MPP架构的OLAP产品,底层基于开源的PostgreSQL数据库。 1.整体架构 如图13-11,Greenplum系统主要包含两种角色:Master服务器(Master Server)和Segment服务器(Segme...
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    本书构成 本书共分为 12 章。 第 1 章围绕如何深入高效地学习语言,举例说明“在比较中学习”和“在历史中学习”两种学习方法。 第 2 章探讨程序设计语言是如何产生的。 从第 3 章开始将介绍和程序设计语言相关的各种概念。本书不以某特定语言为叙述前提,如果讲解的一些知识大家尚未接触到,理解起来可能有些困难。比如,只有 C 语言相关经验的读者可能对...
  • 3.4 3 层神经网络的实现

    3.4 3 层神经网络的实现 3.4.1 符号确认 3.4.2 各层间信号传递的实现 3.4.3 代码实现小结 3.4 3 层神经网络的实现 现在我们来进行神经网络的实现。这里我们以图 3-15 的 3 层神经网络为对象,实现从输入到输出的(前向)处理。在代码实现方面,使用上一节介绍的 NumPy 多维数组。巧妙地使用 NumPy 数组,可以用很...
  • 5.2 链式法则

    5.2 链式法则 5.2.1 计算图的反向传播 5.2.2 什么是链式法则 5.2.3 链式法则和计算图 5.2 链式法则 前面介绍的计算图的正向传播将计算结果正向(从左到右)传递,其计算过程是我们日常接触的计算过程,所以感觉上可能比较自然。而反向传播将局部导数向正方向的反方向(从右到左)传递,一开始可能会让人感到困惑。传递这个局部导数的原理,是...
  • 8.2 深度学习的小历史

    8.2 深度学习的小历史 8.2.1 ImageNet 8.2.2 VGG 8.2.3 GoogLeNet 8.2.4 ResNet 8.2 深度学习的小历史 一般认为,现在深度学习之所以受到大量关注,其契机是 2012 年举办的大规模图像识别大赛 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition C...
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    被晒黑的人格 实际上,光线可作为精神病态人格的一个很好的类比。正如光线在经过棱镜的时候会分解成七种色彩(因此有了彩虹),在心理测量学[13] 中,精神病态的人格特质也可被分解成不同的次特征(因此有了精神病态的调音台)。 这些特征(或者说调音台上的音轨),如我们所见,每一个都连着各自的调节器,可以被调高或调低——其结果,不用说,可以让各个特征在一定范围内...
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    2.扇贝状机器人   德国普朗克智能系统研究所(Max Planck Institute for Intelligent Systems)的研究人员研发了一种设备,该设备通过打开和关闭两个贝壳形状的硅胶翼来带动自己前行。   优势:力量。这个800微米宽的机器人在高浓度的体液中也可以移动。它能更高效地将药物送至需要的地方,比如,直接将药物运送至眼睛的胶...
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    我们为这个办公室花了不少钱! We paid a lot of money for this office 在拒绝远程办公的种种理由中,这个问题大概算得上是最蠢的了,可依旧有人不时地提起。对于这种毫无道理的话,你压根儿就不该搭理,可是,或许你躲不过去,那我们就来谈谈吧。 如果某人的生意经营得很不错,用得起时髦漂亮的办公室,那你会想,他们应当很熟悉“沉...
  • 2.7 算法效率的度量方法

    17 2025-06-20 《大话数据结构》
    2.7 算法效率的度量方法 2.7.1 事后统计方法 2.7.2 事前分析估算方法 2.7 算法效率的度量方法 刚才我们提到设计算法要提高效率。这里效率大都指算法的执行时间。那么我们如何度量一个算法的执行时间呢? 正所谓“是骡子是马,拉出来遛遛”。比较容易想到的方法就是,我们通过对算法的数据测试,利用计算机的计时功能,来计算不同算法的效率是高还是...