ACCESS复习

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【二级Access考试复习资料】涵盖了数据结构、算法、数据库管理系统及相关数据操作的重要知识点。以下详细介绍这些知识点：1. 算法：是问题解决过程的描述，具备有限性、确定性、可行性，需有至少一输入和一输出。有限性指算法在有限时间内完成。2. 算法评估标准：包括时间复杂度和空间复杂度，前者衡量计算工作量，后者衡量存储空间需求。3. 算法分析：评估和优化算法效率。4. 数据项与数据字段：前者是最小数据单位，后者是最小访问单位。5. 数据结构的三个方面：逻辑结构、存储结构和数据操作。逻辑结构是数据抽象表示，存储结构是其在计算机中实现方式。6. 存储结构：需存储数据元素及其关系，不同逻辑结构有多种存储

全国计算机等级考试二级Access复习知识点包括算法基础、算法复杂度、算法分析、数据项与数据结构、数据存储、线性结构、循环结构、数据库系统、排序算法、树形结构、查找与搜索等内容。算法基础定义了算法的穷性、确定性和可行性，算法复杂度衡量了算法的时间和空间效率。数据结构包括逻辑结构、存储结构和操作。存储结构和数据的逻辑结构影响数据处理效率。线性结构包括线性表、栈和队列，循环结构有循环队列和循环链表。数据库系统具有数据集成性、高共享性、低冗余性、数据独立性、统一管理和控制特点。排序算法有插入排序、交换排序和选择排序等。树形结构包括二叉树及其遍历方式。查找与搜索包括顺序查找。

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ACCESS数据库管理系统期末复习题涵盖基础概念、操作和应用。以下是主关键字（Primary Key）、数据库模型、报表调整和查询准则运算符的详细解释。主关键字用于唯一标识记录，必须唯一且非空。数据库模型包括层次模型和关系模型。在Access中，通过按住Shift键微调线条位置。查询准则运算符如=和不等于。

复习本节所学的主要命令：clear、help、list、whelp、use、search、cd。找到附录 2 中主要命令的帮助信息，并计算 8 + 2*ln(100) - e³ / 5²。

本提纲涵盖数据挖掘课程重点，包含2013年考试题型预测、课程文件及教学资源。

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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