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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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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。

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。

【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。

这份资料包含了数据结构期末考试的重点内容，涵盖了各种数据结构的概念、操作以及应用场景。

这份资料总共五六十页，涵盖了选择题、填空题、大题和简答题。