数据库系统原理ER模型与关系模型
数据库系统是软件的一种,数据库系统自然而然也有他自己的生命周期生存期。它的生存期从规划开始,一直到将它卸载不用了。它的中间过程很复杂,为了实现用户的想法,数据库有关人员将现实生活中的数据进行抽象,然后在进行分类与操作,让后将数据整合到一起
数据库系统是软件的一种,数据库系统自然而然也有他自己的生命周期——生存期。它的生存期从规划开始,一直到将它卸载不用了。它的中间过程很复杂,为了实现用户的想法,数据库有关人员将现实生活中的数据进行抽象,然后在进行分类与操作,让后将数据整合到一起,将它们封装成了一个系统让用户使用它,最后数据库有关人员在对它们的成果进行不断地维护,这样不仅满足了用户的需要,还体现了全心全意为人民服的观点。
1 软件与数据库的关系
数据库系统是软件这一个超类的实例化成的一个子类而已,当然,还可以把软件看成是一个强实体,数据库系统时一个弱势体,弱势体依赖着强实体存在。在数据库设计的阶段,其概念模型想关系模型的转化是一个重点,在转化的过程中数据要一一对应,当然,还要消除数据冗余。在数据库设计时,数据库设计人员要把现实世界中的数据以及数据之间的联系抽象出来,分别用实体,联系,属性三者来表示。对于数据库的维护,它是最耗时最麻烦的一步了,在数据库建成之后,它将伴随着数据库一直到老。
2 ER模型
ER模型组成分为实体和联系,实体是对现实生活中的抽象,实体与实体之间的信息传输是通过联系来实现的。属性是实体与联系共享的一个名片。属性从分类上讲有简单属性和复合属性,有单值属性和多值属性,储存属性和派生属性。在复合属性中,各个属性之间存在一定的逻辑依赖关系,或者说是层次关系,比如书地址属性,它可以分为省,市,县.....。而对峙属性它们之间不存在一定的联系,比如说学位,它可以有硕士,博士,学士等等。
对ER模型的操作其实就是对ER模型元素的操作,就是对实体,联系,属性之间的操作,操作的目的是实现对用户的需求的同时还要减少数据的冗余。
2 ER模型到 关系模型的转化
从ER模型都关系模型的转换是将抽象过得数据进一步的整理,转换完成之后数据就可以以二维表格的形式展现出来,这样将数据存入数据库之后有利于。数据库我们对数据的操作。
ER模型是人们认识客观世界的一种方法,工具。关系模型是将ER模型转换成DBMS世界的产物。它们的设计就是为了不断满足用户的需要的体现。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

Le 29 juillet, lors de la cérémonie de lancement de la 400 000e nouvelle voiture d'AITO Wenjie, Yu Chengdong, directeur général de Huawei, président de Terminal BG et président de la BU Smart Car Solutions, a assisté et prononcé un discours et a annoncé que les modèles de la série Wenjie seraient sera lancé cette année En août, la version Huawei Qiankun ADS 3.0 a été lancée et il est prévu de pousser successivement les mises à niveau d'août à septembre. Le Xiangjie S9, qui sortira le 6 août, lancera le système de conduite intelligent ADS3.0 de Huawei. Avec l'aide du lidar, la version Huawei Qiankun ADS3.0 améliorera considérablement ses capacités de conduite intelligente, disposera de capacités intégrées de bout en bout et adoptera une nouvelle architecture de bout en bout de GOD (identification générale des obstacles)/PDP (prédictive prise de décision et contrôle), fournissant la fonction NCA de conduite intelligente d'une place de stationnement à l'autre et mettant à niveau CAS3.0

Plus tôt ce mois-ci, des chercheurs du MIT et d'autres institutions ont proposé une alternative très prometteuse au MLP – KAN. KAN surpasse MLP en termes de précision et d’interprétabilité. Et il peut surpasser le MLP fonctionnant avec un plus grand nombre de paramètres avec un très petit nombre de paramètres. Par exemple, les auteurs ont déclaré avoir utilisé KAN pour reproduire les résultats de DeepMind avec un réseau plus petit et un degré d'automatisation plus élevé. Plus précisément, le MLP de DeepMind compte environ 300 000 paramètres, tandis que le KAN n'en compte qu'environ 200. KAN a une base mathématique solide comme MLP est basé sur le théorème d'approximation universelle, tandis que KAN est basé sur le théorème de représentation de Kolmogorov-Arnold. Comme le montre la figure ci-dessous, KAN a

Le 11 avril, Huawei a officiellement annoncé pour la première fois le plan de mise à niveau de 100 machines HarmonyOS 4.2. Cette fois, plus de 180 appareils participeront à la mise à niveau, couvrant les téléphones mobiles, les tablettes, les montres, les écouteurs, les écrans intelligents et d'autres appareils. Au cours du mois dernier, avec la progression constante du plan de mise à niveau de 100 machines HarmonyOS4.2, de nombreux modèles populaires, notamment Huawei Pocket2, la série Huawei MateX5, la série nova12, la série Huawei Pura, etc., ont également commencé à être mis à niveau et à s'adapter, ce qui signifie qu'il y aura davantage d'utilisateurs de modèles Huawei pourront profiter de l'expérience commune et souvent nouvelle apportée par HarmonyOS. À en juger par les commentaires des utilisateurs, l'expérience des modèles de la série Huawei Mate60 s'est améliorée à tous égards après la mise à niveau d'HarmonyOS4.2. Surtout Huawei M

1. Introduction Au cours des dernières années, les YOLO sont devenus le paradigme dominant dans le domaine de la détection d'objets en temps réel en raison de leur équilibre efficace entre le coût de calcul et les performances de détection. Les chercheurs ont exploré la conception architecturale de YOLO, les objectifs d'optimisation, les stratégies d'expansion des données, etc., et ont réalisé des progrès significatifs. Dans le même temps, le recours à la suppression non maximale (NMS) pour le post-traitement entrave le déploiement de bout en bout de YOLO et affecte négativement la latence d'inférence. Dans les YOLO, la conception de divers composants manque d’une inspection complète et approfondie, ce qui entraîne une redondance informatique importante et limite les capacités du modèle. Il offre une efficacité sous-optimale et un potentiel d’amélioration des performances relativement important. Dans ce travail, l'objectif est d'améliorer encore les limites d'efficacité des performances de YOLO à la fois en post-traitement et en architecture de modèle. à cette fin

Afin d'aligner les grands modèles de langage (LLM) sur les valeurs et les intentions humaines, il est essentiel d'apprendre les commentaires humains pour garantir qu'ils sont utiles, honnêtes et inoffensifs. En termes d'alignement du LLM, une méthode efficace est l'apprentissage par renforcement basé sur le retour humain (RLHF). Bien que les résultats de la méthode RLHF soient excellents, certains défis d’optimisation sont impliqués. Cela implique de former un modèle de récompense, puis d'optimiser un modèle politique pour maximiser cette récompense. Récemment, certains chercheurs ont exploré des algorithmes hors ligne plus simples, dont l’optimisation directe des préférences (DPO). DPO apprend le modèle politique directement sur la base des données de préférence en paramétrant la fonction de récompense dans RLHF, éliminant ainsi le besoin d'un modèle de récompense explicite. Cette méthode est simple et stable

À la pointe de la technologie logicielle, le groupe de l'UIUC Zhang Lingming, en collaboration avec des chercheurs de l'organisation BigCode, a récemment annoncé le modèle de grand code StarCoder2-15B-Instruct. Cette réalisation innovante a permis une percée significative dans les tâches de génération de code, dépassant avec succès CodeLlama-70B-Instruct et atteignant le sommet de la liste des performances de génération de code. Le caractère unique de StarCoder2-15B-Instruct réside dans sa stratégie d'auto-alignement pur. L'ensemble du processus de formation est ouvert, transparent et complètement autonome et contrôlable. Le modèle génère des milliers d'instructions via StarCoder2-15B en réponse au réglage fin du modèle de base StarCoder-15B sans recourir à des annotations manuelles coûteuses.

La série de référence YOLO de systèmes de détection de cibles a une fois de plus reçu une mise à niveau majeure. Depuis la sortie de YOLOv9 en février de cette année, le relais de la série YOLO (YouOnlyLookOnce) a été passé entre les mains de chercheurs de l'Université Tsinghua. Le week-end dernier, la nouvelle du lancement de YOLOv10 a attiré l'attention de la communauté IA. Il est considéré comme un cadre révolutionnaire dans le domaine de la vision par ordinateur et est connu pour ses capacités de détection d'objets de bout en bout en temps réel, poursuivant l'héritage de la série YOLO en fournissant une solution puissante alliant efficacité et précision. Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2405.14458 Adresse du projet : https://github.com/THU-MIG/yo

Tous les logiciels sur l'ordinateur de mon ami ont été ouverts à l'aide de WPS et ne peuvent pas fonctionner normalement. Tous les fichiers exécutables ne peuvent pas être ouverts, y compris le gestionnaire de tâches, le registre, le panneau de configuration, les paramètres, etc. Une fois ouverts, tous les caractères tronqués de WPS apparaissent. Cette situation ne peut pas être résolue à distance. Le logiciel distant est également un exe, ce qui semble insoluble. Voyons comment 20 fonctionne pour restaurer l'ordinateur de l'ami à la normale. En effet, la méthode d'ouverture de l'exe a été modifiée en WPS et il vous suffit de restaurer la méthode d'ouverture par défaut. Er0 exporte les informations du registre exe sur un ordinateur normal et les place sur le site Web. Étant donné que le navigateur peut être ouvert, veuillez me guider pour ouvrir notre site Web, copier les informations du registre, créer un nouveau document texte sur le bureau et l'enregistrer sous [Nom du fichier : 1.reg ; Type d'enregistrement : Tous les fichiers (*.
