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Cost-Based Oracle Fundamentals: Oracle Database uses a cost-based optimization (CBO) approach to determine the most efficient execution plan for SQL queries. The CBO considers various factors, including table size, index availability, and system resources, to calculate the cost of each possible query execution plan. The optimizer then selects the plan with the least cost. Key factors influencing the CBO include statistics about the data, system configuration, and available indexes. Understanding how the CBO works can significantly enhance query performance by making better use of available resources and optimizing execution strategies.

该模型由COST259提出，包含9个抽头延迟线，每个抽头的相对时延、平均功率和多普勒频谱不同。

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数据库基础知识 概述 数据库是用于组织、存储和处理数据的电子系统，是现代信息系统的基础。帮助读者理解数据库的基本概念，并掌握SQL语法规范，从而更好地进行数据库的操作与管理。 数据库概念设计 在设计数据库之前，我们需要对系统的需求进行深入分析。基于这些需求，我们可以规划出系统所需的各种实体及其关系。以下是关于一个水电管理系统的数据库概念设计示例。 1. 实体与属性 （1）水电表信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 抄表日期：记录抄表的具体日期。 图1：水电表信息实体E-R图此实体主要用来记录各个房间每月的水电用量信息，以便于后续的数据统计和费用计算。 （2）收费登记管理信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。 图2：收费登记管理信息实体E-R图此实体主要用于记录每个房间每月的水电费金额以及具体的计算依据。 （3）收费查询信息实体- 楼号：表示建筑物编号。- 房间号：表示具体房间的编号。- 抄表时间：记录抄表的具体日期。- 电表上月读数：上个月电表的读数。- 电表本月读数：本月电表的读数。- 每度价格：电价。- 用电金额：计算出的电费总额。- 水表上月读数：上个月水表的读数。- 水表本月读数：本月水表的读数。- 每吨价格：水价。- 用水金额：计算出的水费总额。此实体与收费登记管理实体类似，但更侧重于查询功能，便于用户查询历史水电费用记录。 （4）系统权限设置实体- **操作员的删

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关系数据库的数据结构是指一些相关的表和其他数据库对象的集合。对于关系数据库来说，关系就是表的同义词。表由行和列组成（类似二维数组的结构）。列包含一组命名的属性（也称字段），行包含一组记录，每行对应一条记录。行和列的交集称为数据项，指出了某列对应的属性在某行上的值，也称为字段值。列需定义数据类型，比如整数或者字符型的数据。

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深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。