数据库期末复习关键点详解

教材信息：《数据库原理》由潘永浩和杨克戎主编（第二版），出版社为电子科技大学出版社。

【数据库原理期末复习】数据库是现代信息处理和存储的核心技术，对于理工科学生来说，理解和掌握数据库原理至关重要。将详细介绍数据库的核心概念、数据模型、数据库系统特点以及关系数据库。 1. 数据库系统概述：数据是各种信息形式的表达，需要以数字形式存储在计算机中。数据库作为数据的仓库，具有组织性、共享性和长期存储特性，由数据库管理系统（DBMS）负责管理。数据库系统（DBS）包含数据库、DBMS、应用系统和数据库管理员，提供数据独立性。 2. 数据模型：是现实世界数据的抽象表达，包括概念模型（如E-R图）、逻辑模型（如层次、网状、关系模型）和物理模型。 3. 数据完整性：在关系模型中，包括实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。 4. 数据库系统特点：具有数据集成性强、高度共享、低冗余和易扩展等特点，实现了物理和逻辑独立性。 5. 关系数据库：基于关系模型，采用二维表存储数据，具有关系操作（查询和更新）和完整性约束。关系代数是数据库查询的基础，通过运算表达查询需求。复习这些知识点有助于理解数据库原理，为期末考试做好准备。

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一、填空题1.数据管理技术经过人工管理、文件系统和数据库系统三个阶段。 2.数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。 3.DBMS是指数据库管理系统，它作为用户和操作系统之间的管理软件层。 4.数据独立性包括逻辑和物理两个方面。 5.当数据的物理存储方式改变时，应用程序保持不变，由DBMS处理这种变化，这即为数据的物理独立性。 6.数据模型包含数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 7.数据结构描述数据库系统的静态特性，而数据操作描述其动态特性。 8.数据库体系结构按照模式、外模式和内模式三级结构组织。 9.实体之间的联系抽象为一对一（1∶1）、一对多（1∶m）和多对多（m∶n）三类。 10.数据冗余可能导致存储空间浪费、修改困难以及潜在的数据不一致性问题。

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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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存储过程 分类 按创建者：系统存储过程（sp_）、扩展存储过程（xp_）、用户自定义存储过程 按参数：带参数存储过程、不带参数存储过程 按参数传递方向：带输入参数存储过程、带输出参数（output）存储过程 触发器 作为特殊存储过程，在对表进行 insert、update 和 delete 操作时自动触发执行。 触发器执行时，系统会自动创建两个临时表：inserted 和 deleted，分别存储操作后的数据和操作前的数据。 存储过程与触发器的区别 | 特性 | 存储过程 | 触发器 || -------- | ------------------------------- | --------------------------------- || 执行方式 | 需要用户或应用程序显式调用执行 | 由数据库系统自动触发执行 || 定义方式 | 使用 DDL 语句进行定义 | 使用 DDL 语句进行定义 | 知识应用 判断题 可以根据完整性的需要，对某一个表定义 SELECT 触发器。(错)