首頁 資料庫 mysql教程 T-SQL基础教程:集合理论

T-SQL基础教程:集合理论

Jun 07, 2016 pm 04:19 PM
基礎 教學 理論 集合

集合理论是由数学家Georg Cantor创建的,这是一个基于关系模型的数学分支。Cantor的集定义如下: 集合,我们的意思是:任意集合体M是我们感知或想到的,能够确定的、互异对象m(称之为M的元素)的整体。 ──Joseph W. Dauben和Georg Cantor(普林斯顿大学出版

   集合理论是由数学家Georg Cantor创建的,这是一个基于关系模型的数学分支。Cantor的集定义如下:

  集合,我们的意思是:任意集合体M是我们感知或想到的,能够确定的、互异对象m(称之为M的元素)的整体。

  ──Joseph W. Dauben和Georg Cantor(普林斯顿大学出版社,1990年)

  定义中的每个字都有着深刻和重要意义。集合定义和集合从属关系是无需证明的公理,宇宙中的每个元素要么是集合成员,要么不是集合成员。

  让我们从Cantor定义中的每个词开始。一个“集合”应将其视为单个实体,你的焦点应该放在对象的集合上,而不是组成集合的单个对象上。然后,当你对数据库中的表(如雇员表)编写T-SQL查询时,你应该将雇员的集合看作是一个整体,而不是单个的雇员。这听起来可能并不重要并且很简单,但显然很多程序员很难采用这种思维方式。

  “互异”这个词的含义是指集合中的每个元素必须是唯一的。跳跃到数据库中的表,你可以通过定义键约束来强制表中行的唯一性。没有键的话,你就不能唯一地标识行,因此表也就不能取得“集合”资格。相反,该表将是一个多重集合或是一个无序的单位组。

  “我们感知或想到的”这句话意味着集合的定义是主观的。思考一下教室:一个人可以被认为是“人”的集合,也有可能被认为是“学生”或“教师”的集合。因此,在定义集合方面你具有很大的自由度。当你为数据库设计数据模型时,设计过程应仔细考虑应用程序的主观需求,从而为相关实体确定恰当的定义。

  至于“对象”,,集合的定义不是限制为像汽车或雇员这样的物理对象,而是相关的抽象对象,如质数或线条。

  Cantor的集合定义省略掉的内容很可能像所包含的内容一样重要。请注意,定义中没有提到集合元素间的任何顺序,集合元素的列出顺序并不重要。列出集合元素的正式标记符号是使用大括号:{a、b、c}。因为与顺序无关,你可以使用{b, a, c}或{b, c, a}表示同一集合。跳跃到属性(SQL中称之为列)集合,它们组成了关系(SQL中称之为表)的表头,元素应该是按名称标识──而不是按顺序位置标识。

  同样,思考一下元组(SQL中称之为行)的设置,它们构成了关系的主体,元素由其键值进行标识,而不是按位置标识。许多程序员很难适应这种观念,对于查询表而言,行之间没有顺序。换句话说,对表的查询可以按任意顺序返回表中的行,除非你基于特定展现目的,明确要求数据以特定方式的进行排序。

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

突破傳統缺陷檢測的界限,\'Defect Spectrum\'首次實現超高精度豐富語意的工業缺陷檢測。 突破傳統缺陷檢測的界限,\'Defect Spectrum\'首次實現超高精度豐富語意的工業缺陷檢測。 Jul 26, 2024 pm 05:38 PM

在現代製造業中,精準的缺陷檢測不僅是確保產品品質的關鍵,更是提升生產效率的核心。然而,現有的缺陷檢測資料集常常缺乏實際應用所需的精確度和語意豐富性,導致模型無法辨識特定的缺陷類別或位置。為了解決這個難題,由香港科技大學廣州和思謀科技組成的頂尖研究團隊,創新地開發了「DefectSpectrum」資料集,為工業缺陷提供了詳盡、語義豐富的大規模標註。如表一所示,相較於其他工業資料集,「DefectSpectrum」資料集提供了最多的缺陷標註(5438張缺陷樣本),最細緻的缺陷分類(125個缺陷類別

英偉達對話模式ChatQA進化到2.0版本,上下文長度提到128K 英偉達對話模式ChatQA進化到2.0版本,上下文長度提到128K Jul 26, 2024 am 08:40 AM

開放LLM社群正是百花齊放、競相爭鳴的時代,你能看到Llama-3-70B-Instruct、QWen2-72B-Instruct、Nemotron-4-340B-Instruct、Mixtral-8x22BInstruct-v0.1等許多表現優良的模型。但是,相較於以GPT-4-Turbo為代表的專有大模型,開放模型在許多領域仍有明顯差距。在通用模型之外,也有一些專精關鍵領域的開放模型已被開發出來,例如用於程式設計和數學的DeepSeek-Coder-V2、用於視覺-語言任務的InternVL

數百萬晶體資料訓練,解決晶體學相位問題,深度學習方法PhAI登Science 數百萬晶體資料訓練,解決晶體學相位問題,深度學習方法PhAI登Science Aug 08, 2024 pm 09:22 PM

編輯|KX時至今日,晶體學所測定的結構細節和精度,從簡單的金屬到大型膜蛋白,是任何其他方法都無法比擬的。然而,最大的挑戰——所謂的相位問題,仍然是從實驗確定的振幅中檢索相位資訊。丹麥哥本哈根大學研究人員,開發了一種解決晶體相問題的深度學習方法PhAI,利用數百萬人工晶體結構及其相應的合成衍射數據訓練的深度學習神經網絡,可以產生準確的電子密度圖。研究表明,這種基於深度學習的從頭算結構解決方案方法,可以以僅2埃的分辨率解決相位問題,該分辨率僅相當於原子分辨率可用數據的10%到20%,而傳統的從頭算方

夏天,一定要試試拍攝彩虹 夏天,一定要試試拍攝彩虹 Jul 21, 2024 pm 05:16 PM

夏天雨後,常常能見到美麗又神奇的特殊天氣景象-彩虹。這也是攝影中可遇而不可求的難得景象,非常出片。彩虹出現有這樣幾個條件:一是空氣中有充足的水滴,二是太陽以較低的角度照射。所以下午雨過天晴後的一段時間內,是最容易看到彩虹的時候。不過彩虹的形成受天氣、光線等條件的影響較大,因此一般只會持續一小段時間,而最佳觀賞、拍攝時間更為短暫。那麼遇到彩虹,怎樣才能合理地記錄下來並拍出質感呢? 1.尋找彩虹除了上面提到的條件外,彩虹通常出現在陽光照射的方向,即如果太陽由西向東照射,彩虹更有可能出現在東

GoogleAI拿下IMO奧數銀牌,數學推理模型AlphaProof面世,強化學習 is so back GoogleAI拿下IMO奧數銀牌,數學推理模型AlphaProof面世,強化學習 is so back Jul 26, 2024 pm 02:40 PM

對AI來說,奧數不再是問題了。本週四,GoogleDeepMind的人工智慧完成了一項壯舉:用AI做出了今年國際數學奧林匹克競賽IMO的真題,並且距拿金牌僅一步之遙。上週剛結束的IMO競賽共有六道賽題,涉及代數、組合學、幾何和數論。谷歌提出的混合AI系統做對了四道,獲得28分,達到了銀牌水準。本月初,UCLA終身教授陶哲軒剛剛宣傳了百萬美元獎金的AI數學奧林匹克競賽(AIMO進步獎),沒想到7月還沒過,AI的做題水平就進步到了這種水平。 IMO上同步做題,做對了最難題IMO是歷史最悠久、規模最大、最負

PRO | 為什麼基於 MoE 的大模型更值得關注? PRO | 為什麼基於 MoE 的大模型更值得關注? Aug 07, 2024 pm 07:08 PM

2023年,幾乎AI的每個領域都在以前所未有的速度進化,同時,AI也不斷地推動著具身智慧、自動駕駛等關鍵賽道的技術邊界。在多模態趨勢下,Transformer作為AI大模型主流架構的局面是否會撼動?為何探索基於MoE(專家混合)架構的大模型成為業界新趨勢?大型視覺模型(LVM)能否成為通用視覺的新突破? ……我們從過去的半年發布的2023年本站PRO會員通訊中,挑選了10份針對以上領域技術趨勢、產業變革進行深入剖析的專題解讀,助您在新的一年裡為大展宏圖做好準備。本篇解讀來自2023年Week50

為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 為大模型提供全新科學複雜問答基準與評估體系,UNSW、阿貢、芝加哥大學等多家機構共同推出SciQAG框架 Jul 25, 2024 am 06:42 AM

編輯|ScienceAI問答(QA)資料集在推動自然語言處理(NLP)研究中發揮著至關重要的作用。高品質QA資料集不僅可以用於微調模型,也可以有效評估大語言模型(LLM)的能力,尤其是針對科學知識的理解和推理能力。儘管目前已有許多科學QA數據集,涵蓋了醫學、化學、生物等領域,但這些數據集仍有一些不足之處。其一,資料形式較為單一,大多數為多項選擇題(multiple-choicequestions),它們易於進行評估,但限制了模型的答案選擇範圍,無法充分測試模型的科學問題解答能力。相比之下,開放式問答

Nature觀點,人工智慧在醫學上的測試一片混亂,該怎麼做? Nature觀點,人工智慧在醫學上的測試一片混亂,該怎麼做? Aug 22, 2024 pm 04:37 PM

編輯|ScienceAI基於有限的臨床數據,數百種醫療演算法已被批准。科學家們正在討論由誰來測試這些工具,以及如何最好地進行測試。 DevinSingh在急診室目睹了一名兒科患者因長時間等待救治而心臟驟停,這促使他探索AI在縮短等待時間中的應用。 Singh利用了SickKids急診室的分診數據,與同事們建立了一系列AI模型,用於提供潛在診斷和推薦測試。一項研究表明,這些模型可以加快22.3%的就診速度,將每位需要進行醫學檢查的患者的結果處理速度加快近3小時。然而,人工智慧演算法在研究中的成功只是驗證此

See all articles