关系数据库
域: 一组具有相同数据类型的的集合 ,例如,整数、实数、 关系: D1×D2×…×Dn的子集叫做在域D1,D2,…,Dn上的关系 属性: 每列起一个名字,每列就是一个属性 候选码:关系中的某一属性 组 的能唯一地标识一个元组,该属性 组 为候选码 ,K是RU,F中的属
域 : 一组具有相同数据类型的值的集合 ,例如,整数、实数、
关系: D1×D2×…×Dn的子集叫做在域D1,D2,…,Dn上的关系
属性: 每列起一个名字,每列就是一个属性
候选码:关系中的某一属性 组 的值能唯一地标识一个元组,该属性 组 为候选码 ,K是R中的属性或属性组合 如果K确定U,则K为R的候选码
主码:若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码
范式:规范化的关系
关系模式简记为: R(U)或R(A1,A2,...,An) ,R关系名,U属性名集合,A1,A2,...An为属性名
元组:元组表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组
分量:笛卡尔积元素(d1,d2,...d3)中每一个值di叫做一个分量
第一范式:每一个分量是不可分的数据项
完全函数依赖:X Y是U的子集,对于如果X->Y(X确定Y),并且对于X的任何一个真子集X'都有 X‘不->Y,则称Y对X完全函数依赖
主属性:包含在候选码中的一个属性
超码:如果K->R,则K是R的超码
第一范式(1NF)无重复的列
第二范式(2NF)属性完全依赖于主键。
要求数据库表中的每个实例或行必须可以被唯一地区分。
第三范式(3NF)属性不依赖于其它非主属性。
要求一个数据库表中不包含已在其它表中已包含的非主关键字信息。例如,存在一个部门信息表,其中每个部门有部门编号(dept_id)、部门名称、部门简介等信息。那么在的员工信息表中列出部门编号后就不能再将部门名称、部门简介等与部门有关的信息再加入员工信息表中。
第三范式(3NF)实例分析
接着看上面的学生表Student(学号,姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话),关键字为单一关键字"学号",因为存在如下决定关系:
(学号)→ (姓名, 年龄,性别,系别,系办地址、系办电话)
但是还存在下面的决定关系
(学号) → (所在系办)→(系办地点, 系办电话)
即存在非关键字段"系办地点"、"系办电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。
把表分为如下两个表就可以满足第三范式了:
学生:(学号, 姓名, 年龄, 性别,系别);
系别:(系别, 系办地址、系办电话)。

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Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.

Kürzlich wurde die Militärwelt von der Nachricht überwältigt: US-Militärkampfflugzeuge können jetzt mithilfe von KI vollautomatische Luftkämpfe absolvieren. Ja, erst kürzlich wurde der KI-Kampfjet des US-Militärs zum ersten Mal der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und sein Geheimnis gelüftet. Der vollständige Name dieses Jägers lautet „Variable Stability Simulator Test Aircraft“ (VISTA). Er wurde vom Minister der US-Luftwaffe persönlich geflogen, um einen Eins-gegen-eins-Luftkampf zu simulieren. Am 2. Mai startete US-Luftwaffenminister Frank Kendall mit einer X-62AVISTA auf der Edwards Air Force Base. Beachten Sie, dass während des einstündigen Fluges alle Flugaktionen autonom von der KI durchgeführt wurden! Kendall sagte: „In den letzten Jahrzehnten haben wir über das unbegrenzte Potenzial des autonomen Luft-Luft-Kampfes nachgedacht, aber es schien immer unerreichbar.“ Nun jedoch,

Das neueste Video von Teslas Roboter Optimus ist veröffentlicht und er kann bereits in der Fabrik arbeiten. Bei normaler Geschwindigkeit sortiert es Batterien (Teslas 4680-Batterien) so: Der Beamte hat auch veröffentlicht, wie es bei 20-facher Geschwindigkeit aussieht – auf einer kleinen „Workstation“, pflücken und pflücken und pflücken: Dieses Mal wird es freigegeben. Eines der Highlights Der Vorteil des Videos besteht darin, dass Optimus diese Arbeit in der Fabrik völlig autonom und ohne menschliches Eingreifen während des gesamten Prozesses erledigt. Und aus Sicht von Optimus kann es auch die krumme Batterie aufnehmen und platzieren, wobei der Schwerpunkt auf der automatischen Fehlerkorrektur liegt: In Bezug auf die Hand von Optimus gab der NVIDIA-Wissenschaftler Jim Fan eine hohe Bewertung ab: Die Hand von Optimus ist der fünffingrige Roboter der Welt am geschicktesten. Seine Hände sind nicht nur taktil

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Open-Sora wurde in der Open-Source-Community stillschweigend aktualisiert. Es unterstützt jetzt die Videogenerierung bis zu 16 Sekunden mit Auflösungen bis zu 720p und kann Text-zu-Bild, Text-zu-Video, Bild-zu-Video usw. verarbeiten. und Video-zu-Video mit jedem Seitenverhältnis und den Generierungsanforderungen für unendlich lange Videos. Probieren wir es aus. Erstellen Sie eine horizontale Weihnachtsschneeszene, posten Sie sie auf der B-Site und erstellen Sie dann einen vertikalen Bildschirm, und erstellen Sie mit Douyin ein 16-sekündiges Video. Jetzt kann jeder ein Leben lang süchtig nach Drehbuch schreiben. Anleitung GitHub: https://github.com/hpcaitech/Open-Sora Was noch cooler ist, ist, dass Open-Sora immer noch vollständig Open Source ist, einschließlich der neuesten Modellarchitektur, der neuesten Modellgewichte, Multi-Time/Resolution/Long-Term

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