SQL Server中转换关系的课件

复序列的实部和虚部之间存在类似于希尔伯特变换关系的卷积关系。这种关系在带通信号表示为复信号时特别有用。 因果性可以用来推导复序列的希尔伯特变换关系。由于我们关注的是复序列的实部和虚部之间的关系，所以因果性应用于序列的傅里叶变换。 虽然不能要求序列的傅里叶变换在 ω=0 时为零，因为它具有周期性，但我们可以定义因果性为傅里叶变换在每一周期的后半部分为零，即 z 变换在单位圆的下半部分 (-π≤ω≤0) 为零。 设 s(n) 表示序列，S(ejω) 表示其傅里叶变换，则因果性要求是： S(ejω)≡0, -π≤ω≤0 (7.41) 对应于 S(ejω) 的序列 s(n) 必然是复序列，因为实序列要

本函数用于在当前图中转换坐标轴的单位坐标，以便于注释位置的准确标记。特别感谢Scott Hirsch（shirsch@mathworks.com）和其函数ds2nfu的部分源代码。相比于ds2nfu，本函数能够更好地处理各种“DataAspectRatioMode”和“PlotBoxAspectRatioMode”，以及反向“XDir”或“YDir”带来的问题。

代数优化的数据库课件，讲的是怎么用优化算法把关系代数表达式简化得更漂亮。开头就有个挺典型的例子：πSname σStudent.Sno=SC.Sno σSC.Cno='2' × Student SC，你一看就知道，这是在干掉多余的笛卡尔积，提升查询性能。嗯，像这种东西，平时写 SQL 时其实挺容易忽略。课件里讲了不少跟笛卡尔积、关系代数语法树相关的东西，配合下面这几个资源一起看，理解会比较快。

E-R图向关系模型的转换（续）：E-R图由实体、实体的属性和实体之间的联系三个要素组成。关系模型的逻辑结构是一组关系模式的集合。将E-R图转换为关系模型的过程包括将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式。

在信息世界与机器世界的交集中，记录实体与其属性字段之间的关联变得至关重要。实体集文件与实体型记录型的区别在于其实体标识符关键字的定义与应用。

清华大学提供的 SQL Server 2005 课件条理清晰，内容丰富。

定义基表的 SQL Server 课件，讲的内容还挺实用的，适合刚上手数据库设计的前端朋友。常见的数据类型比如INTEGER、FLOAT、CHAR(n)和VARCHAR(n)都有讲，重点还放在了完整性约束上，列级、表级的都有，例子也蛮接地气。像“发货量不能超过订货量”这种规则，听起来是不是就像业务中常见的限制？完整性约束这块，别光知道有个UNIQUE和NULL，怎么用、用在哪、踩什么坑，这课件都列得比较细。你要是之前没太系统看过 SQL 表结构设计，这份内容能帮你把基础打扎实。而且还贴心附了不少延伸阅读，像SQL Server 完整性约束的教程和MySQL 完整性约束简介，跨数据库的对比一下，

关系系统与关系模型包括关系数据结构、域及域上定义的关系操作，如并、交、差、广义笛卡尔积、选择、投影、连接、除等。关系完整性涵盖实体完整性、参照完整性以及用户自定义的完整性。

在SQL Server课件中，Where子句用于确定特定范围。例如，使用SELECT Sname, Sdept, Sage FROM Student WHERE Sage BETWEEN 20 AND 40;可以查询年龄在20到40岁之间的学生的姓名、系别和年龄。另外，使用SELECT Sname, Sdept, Sage FROM Student WHERE Sage NOT BETWEEN 20 AND 23;可以查询年龄不在20到23岁之间的学生的姓名、系别和年龄。