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【数据库SQL server】关系数据库标准语言SQL之视图

【1】建立信息系学生的视图。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS'; 【1】建立信息系学生的视图,并要求进行修改和插入操作时仍需保证该视图只有信息系的学生 。 CREATE VIEW IS_Student AS SELECT Sno,Sname,Sage FROM Student WHERE Sdept= 'IS' WITH CHECK OPTION; 【1】 建立信息系选修了1号课程的学生的视图(包括学号、姓名、成绩)。 CREATE VIEW IS_S1(Sno,Sname,Grade) AS SELECT Student.Sno,Sname,Grade FROM Student,SC WHERE Sdept= 'IS' AND Student.Sno=SC.Sno AND SC.Cno= '1'; 【1】 建立信息系选修了1号课程且成绩在90分以上的学生的视图。 CREATE VIEW IS_S2 AS SELECT Sno,Sname,Grade FROM IS_S1 WHERE Grade>=90; 带表达式的视图 【1】定义一个反映学生出生年份的视图。 CREATE VIEW BT_S(Sno,Sname,Sbirth) AS SELECT Sno,Sname,2014-Sage FROM Student; 分组视图 【1】将学生的学号及平均成绩定义为一个视图 CREAT VIEW S_G(Sno,Gavg) AS SELECT Sno,AVG(Grade) FROM SC GROUP BY Sno; 【1】将Student表中所有女生记录定义为一个视图 CREATE VIEW F_Student(F_Sno,name,sex,age,dept) AS SELECT * /*没有不指定属性列*/ FROM Student WHERE Ssex=‘女’; 缺点:修改基表Student的结构后,Student表与F_Student视图 的映象关系被破坏,导致该视图不能正确工作。

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LLM+模仿学习,解决真实世界中的复杂任务:AI2提出SwiftSage

GPT-4 等大型语言模型(LLM)在许多推理任务上表现出色,然而,大部分现有研究仅关注静态环境下的任务,如回答问题或解数学题。那么,LLM 能否在真实世界中完成复杂的交互式任务呢?例如,如果我们想制作一个智能体(agent),让它在物理世界里完成一些实验,比如测试一个物体是否导电,我们可以使用 LLM 吗?这类复杂交互式任务(complex interactive tasks)具有很大的挑战性,因为它要求 LLM 不仅能理解动态变化的真实场景,还需要具备诸如长期规划(long-horion planning)、任务分解(task 的 composition)、记忆储存(memorization)、常识推理(commonsense reasoning)、异常处理(exception handling)等高阶认知和推理能力。

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