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实现，影响数据处理效率。7. 数据库管理系统的语言：DDL用于模式定义和物理存取构建，DML用于数据操作，DCL用于安全性和完整性控制。8. 线性数据结构：如线性表、队列和栈，前者元素一对一关系，通常顺序存储。9. 栈：只允许在表尾插入和删除，遵循后进先出（LIFO）原则，包含入栈、出栈和读栈操作。10. 队列：只允许在队尾插入和队头删除，遵循先进先出（FIFO）原则。11. 循环队列和循环链表：实现元素循环移动，从任一节点能访问整个列表。12. 数据结构分类：逻辑结构（线性结构和非线性结构）和存储结构（顺序存储、链式存储、索引存储和哈希存储）。13. 数据库系统特点：数据集成性、高共享性、低冗余性、数据独立性和统一管理与控制。14. 排序算法：包括插入排序、选择排序和冒泡排序，适合接近有序数据表。15. 树形结构：如树和二叉树，每节点最多一个父节点，后者每节点最多两子节点。16. 二叉树遍历：包括前序、中序和后序遍历，二叉树特征如节点数量、深度和完全二叉树定义等。17. 二叉树性质：对任意二叉树的规律及特性讨论。

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。

全国计算机二级考试Access笔试复习题 此文档包含了以往的Access笔试试题，供考生参考和练习，以便更好地备考。

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