自考《数据库系统原理》(2)之数据库设计和ER模型
第二章介绍数据库应用系统的设计过程,重点介绍ER模型以及ER模型到关系模型的转换规则,反过来ER和关系模型是服务数据库的设计过程的。 数据库系统生存期前期先规划,然后进行设计,对数据库的物理设计初步评价完成后就可以开始建立数据库了。先是构建,然后
第二章介绍数据库应用系统的设计过程,重点介绍ER模型以及ER模型到关系模型的转换规则,反过来ER和关系模型是服务数据库的设计过程的。
数据库系统生存期前期先规划,然后进行设计,对数据库的物理设计初步评价完成后就可以开始建立数据库了。先是构建,然后装载数据,之后是不断地进行调试,运行再调试,当然,数据库后期维护是必要的。
ER模型其实有三个只要元素,实体、联系和属性,实体和实体之间有联系,实体和联系又有属性。
关系模型用二维表格表示实体集,用关键码表示实体之间联系。
对于本章的知识点,我将自己的全部理解全都倾注到了图上,相信大家一眼就看明白了知识点之间的联系。

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7月12日のニュースによると、Honor Magic V3シリーズは本日正式にリリースされ、新しいHonor Vision Soothing Oasisアイプロテクションスクリーンを搭載しており、スクリーン自体は高スペックで高品質であると同時に、AIアクティブアイプロテクションの導入も先駆けとなっています。テクノロジー。近視を軽減する伝統的な方法は「近視メガネ」であると報告されています。近視メガネの度数は均等に分散され、視野の中心領域は網膜上に結像されますが、周辺領域は網膜の後ろに結像されます。網膜は像が遅れていると認識し、眼軸方向の成長を促進し、その度数が深くなります。現在、近視の進行を軽減する主な方法の 1 つは、「デフォーカス レンズ」です。中央領域は通常の度数で、周辺領域は光学設計の隔壁によって調整され、周辺領域の像が収まります。網膜の前。

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

ソフトウェア テクノロジの最前線に立つ UIUC Zhang Lingming のグループは、BigCode 組織の研究者とともに、最近 StarCoder2-15B-Instruct 大規模コード モデルを発表しました。この革新的な成果により、コード生成タスクにおいて大きな進歩が達成され、CodeLlama-70B-Instruct を上回り、コード生成パフォーマンス リストのトップに到達しました。 StarCoder2-15B-Instruct のユニークな特徴は、その純粋な自己調整戦略であり、トレーニング プロセス全体がオープンで透過的で、完全に自律的で制御可能です。このモデルは、高価な手動アノテーションに頼ることなく、StarCoder-15B 基本モデルの微調整に応じて、StarCoder2-15B を介して数千の命令を生成します。

ターゲット検出システムのベンチマークである YOLO シリーズが再び大幅にアップグレードされました。今年 2 月の YOLOv9 のリリース以来、YOLO (YouOnlyLookOnce) シリーズのバトンは清華大学の研究者の手に渡されました。先週末、YOLOv10 のリリースのニュースが AI コミュニティの注目を集めました。これは、コンピュータ ビジョンの分野における画期的なフレームワークと考えられており、リアルタイムのエンドツーエンドの物体検出機能で知られており、効率と精度を組み合わせた強力なソリューションを提供することで YOLO シリーズの伝統を継承しています。論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2405.14458 プロジェクトアドレス: https://github.com/THU-MIG/yo

70B モデルでは、数秒で 1,000 個のトークンを生成でき、これはほぼ 4,000 文字に相当します。研究者らは Llama3 を微調整し、高速化アルゴリズムを導入しました。ネイティブ バージョンと比較して、速度は 13 倍高速になりました。速いだけでなく、コード書き換えタスクのパフォーマンスは GPT-4o をも上回ります。この成果は、人気の AI プログラミング成果物 Cursor を開発したチーム、anysphere によるもので、OpenAI も投資に参加しました。有名な高速推論アクセラレーション フレームワークである Groq では、70BLlama3 の推論速度は 1 秒あたり 300 トークンを超える程度であることを知っておく必要があります。 Cursor の速度により、ほぼ瞬時に完全なコード ファイル編集を実現すると言えます。カースと言うと良い奴だと言う人もいる

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2024 年は AI 携帯電話元年です。AI スマート テクノロジーにより、携帯電話はますます効率的かつ便利に使用できるようになります。最近、今年の初めにリリースされたGalaxy S24シリーズは、生成AIエクスペリエンスを再び改善しました。以下で詳細な機能の紹介を見てみましょう。 1. 生成 AI は Samsung Galaxy S24 シリーズを強力に強化します。Galaxy S24 シリーズは、Galaxy AI によって強化され、多くのインテリジェント アプリケーションをもたらします。これらの機能は Samsung One UI6.1 と緊密に統合されており、ユーザーはいつでも便利なインテリジェントなエクスペリエンスを得ることができ、パフォーマンスが大幅に向上します。携帯電話の効率と使いやすさ。 Galaxy S24 シリーズで先駆けて開発されたサークルアンド検索機能は、長押しするだけで実現できる機能です。

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