NJU南京大学算法设计与分析期末复习指南

数据仓库与知识发现在信息技术领域具有重要地位，尤其在大数据分析和商业智能中。南京大学的课程深入探讨了数据仓库的集中式存储系统，用于整合来自多源数据以支持企业决策。课程涵盖了数据仓库设计原则如星型、雪花型和星座模型，以及维度和事实表构建方法。此外，课程还介绍了数据挖掘的核心目标——从大数据中提取有用信息和知识，包括预处理、模式发现（分类、聚类、关联规则）、模式评估等阶段。学生通过使用工具如R语言、Python库（Pandas、NumPy、Scikit-learn）和SPSS Modeler等，学习如何应用数据挖掘技术解决实际问题。

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总结了大学SQL的重要复习内容，包括数据库创建、表操作、添加约束等关键知识点。通过详细解释和实践，帮助读者深入理解和掌握SQL基础知识。在SQL中，创建数据库是基础操作之一，可以使用多种工具或SQL语句完成。例如，创建名为StuDB的数据库，并设置数据和日志文件的大小、增长率等参数。表操作方面，创建表是SQL的基础之一，可以定义多种字段和约束条件，如学号、姓名、性别等。同时，还介绍了删除数据库的语法。为学习SQL的人士提供实用的复习指南。

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在这份Visual FoxPro程序设计期末复习题中，你将会找到一系列测试你对Visual FoxPro编程知识掌握程度的问题和任务。这些问题涵盖了从基础到高级的各个方面，帮助你全面复习和巩固所学内容。通过完成这些任务，你将能够更加自信地应对即将到来的考试。

深度学习期末复习核心 从人工智能到深度学习 人工智能、机器学习和深度学习的关系 机器学习三要素：数据、模型、算法 神经网络发展历程：三次崛起与两次衰落 大模型的兴起与影响 机器学习基础 梯度下降算法原理及应用 数学和线性代数基础 线性模型：线性回归、逻辑回归 感知机模型及局限性 前馈神经网络 BP算法原理及推导 多层感知机的结构和训练方法 深度模型优化 非凸优化问题 学习率的选择与调整策略 数据预处理方法 正则化技术 过拟合问题及解决方案 L1、L2正则化方法 卷积神经网络 CNN基本概念 卷积运算原理 参数学习方法 感受野、稀疏交互、权值共享、平移不变性 池化操作 转置卷积和空洞卷积 循环神经网络 RNN基本概念及记忆能力 双向循环神经网络 长程依赖问题及解决方案：LSTM、GRU 深层循环神经网络 序列数据处理方法

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1. 关系数据模型组成 关系数据模型由关系数据结构、关系操作和关系完整性约束三部分组成。关系数据结构定义数据的组织形式，关系操作涵盖增、删、改、查操作，而关系完整性约束则确保数据的准确性。 2. 自然连接条件 在关系R和S上执行自然连接时，要求两者有一个或多个共有属性，这些属性用于连接两个关系。 3. 在Student表的Sname列建立唯一索引的SQL语句 CREATE UNIQUE INDEX Stusname ON student(Sname) 该语句确保Sname列的每个值唯一。 4. SELECT语句查询条件中的谓词 !=ALL 的含义 在SELECT查询中，!=ALL 等价于 NOT IN，即表示某个值不等于集合中的任何值。 5. 关系模式R(A, B, C, D)的候选码与范式 在函数依赖 {A→B, A→C, A→D, (B, C)→A} 中，候选码是A，因为A能唯一确定其他属性。该关系属于第三范式 (3NF)，不存在非平凡的多值依赖。 6. E-R图冲突类型 E-R图间冲突主要有 属性冲突、命名冲突和结构冲突。属性冲突指属性名差异，命名冲突指实体或联系名称冲突，结构冲突指结构定义不一致。 7. DBMS的基本操作单元 DBMS（数据库管理系统）的基本单位是存储过程，即用户定义的数据库操作序列。 8. 事务的死锁循环 当等待事务集 {T0，T1，…，Tn} 中每个事务都等待下一个事务的锁定数据项，而 Tn 等待 T0 的数据项时，这种情况称为 死锁。