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表（TABLE）是数据库中用来存储数据的对象，是有结构的数据的集合，是整个数据库系统的基础。SQL数据库中用于存储数据的工具。
动态规划 , 英文名称 Dynamic Programming , 简称 DP , 不是具体的某种算法 , 是一种算法思想 ;
第一范式 第一范式（1NF）要求数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值。 若某一列有多个值，可以将该列单独拆分成一个实体，新实体和原实体间是一对多的关系。 在任何一个关系数据库中，第一范式（1NF）是对关系模式的基本要求，不满足第一范式（1NF）的数据库就不是关系数据库。 第二范式 满足第二范式（2NF）必须先满足第一范式（1NF）。 第二范式要求实体中没一行的所有非主属性都必须完全依赖于主键；即：非主属性必须完全依赖于主键。 完全依赖：主键可能由多个属性构成，完全依赖要求不允许
在特征/列上执行的任何能够帮助我们根据数据进行预测的操作都可以称为特征工程。这将包括以下内容:
mysql小结(1) MYSQL索引特性小结
世界上最遥远的距离就是我在空格前，你在空格后呜呜呜呜~今天学习比较琐碎的文件查看、操作、统计的命令，一共11个！常记常新！
（7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。
尽管我们不是DBA，但我们平时都会涉及到数据库表的设计，那么我们该怎么设计呢？，表名怎么取？字段名怎么取？字段类型如何设置？字段长度如何设置？.....
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所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。
所谓的第一范式就是数据库中的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性，如果出现重复的属性则需要重新构建实体，新的实体由重复的属性构成。 见图
关键码 1) 超键：在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。 2) 候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中在删除属性就不是键了。 3) 主键：用户选作元组标识的候选键称为主键。一般不加说明，键就是指主键。 4) 外键：如果模式R中属性K是其他模式的主键，那么K在模式R中称为外键。
所谓金九银十，金三银四，眼看十月份最后一天已经快要结束了，当初那个充满斗志，充满梦想的你在哪里？
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
数据库范式是一系列规范条件的集合，这些规范条件定义了数据库表结构的合理性，以减少数据冗余和改善数据的逻辑结构。主要的范式包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）和巴斯-科德范式（BCNF）。每个高级范式都建立在前一个范式的基础上。
* 其中购买列和销售列不满住第一范式的要求，购买列和销售列还可以细分为购买价格、购买数量、销售价格、销售数量这四列，所以不满住第一范式中每一列都是不可分割的基本数据项这一要求。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给大家，很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，无剽窃之心，共勉吧。
像这个就不属于第一范式，因为部门字段可以分割成部门名称和部门领导两个字段，分割后：
我们讲过，利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中，有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢、能耗大的问题，这种顾虑理论上是恰当的，所以今天再介绍一种能够直接一次性导入SQL的办法。
范式是关系数据库理论的基础，也是我们在设计数据库结构过程中所要遵循的规则和指导方法。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。
随着机器学习的复杂度和影响力不断提升，许多人希望找到一些解释的方法，用于阐释学得模型的重要属性 [1, 2]。对模型的解释可能有助于模型满足法规要求 [3]，帮助从业人员对模型进行调试 [4]，也许还能揭示模型学到的偏好或其他预期之外的影响 [5, 6]。显著性方法（Saliency method）是一种越来越流行的工具，旨在突出输入（通常是图像）中的相关特征。尽管最近有一些令人振奋的重大研究进展 [7-20]，但是解释机器学习模型的重要努力面临着方法论上的挑战：难以评估模型解释的范围和质量。当要在众多相互竞争的方法中做出选择时，往往缺乏原则性的指导方针，这会让从业者感到困惑。
查询有能够对应班级的学生以及班级信息，按照班级进行排序，若为同班级按照id进行排序。
数据库范式（Normal forms）：是用于规范关系型数据库设计，以减少谬误发生的一种准则。
MySql提供了EXPLAIN语法用来进行查询分析，在SQL语句前加一个”EXPLAIN”即可。
使用表格模拟，可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型，其中一些单元格包括随机数。
---恢复内容开始--- 数据库范式（Normal forms）：是用于规范关系型数据库设计，以减少谬误发生的一种准则。 尽管有很多概念定义性的东西，但是在实际使用数据库的过程中仍然有很多不尽人意的地方，下面我通过一些实例和图片简要分析一下范式的特点，也是我对范式的一下个人的理解。本篇随笔我们主要通过第一范式（1nf）,第二范式（2nf）,第三范式（3nf）和bcnf范式，其中我们重点关注的就是第一范式。 第一范式，第一范式是关系型数据库的基础条件，我将1nf的特点归纳为以下几点： 1.不允许出
数据库 部分函数依赖 完全函数依赖 传递函数依赖 第一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式区别
LeetCode 63. 不同路径 II : https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/
是一种利用图解法分析输入的各种组合情况，从而设计测试用例的方法，它适合于检查程序输入条件的各种组合情况。
动态规划算法和分治算法类似，也是将待求解问题分成若干个小问题一步步求解，不同的是，每一个小问题求解过程依赖于上一个小问题的解。动态规划问题可以通过填表法来得到解，最经典的应用就是背包问题。
主要有6种范式：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），巴德斯科范式（BCNF），第四范式（4NF），第五范式（5NF），按从左至右的顺序一种比一种要求更严格。要符合某一种范式必须也满足它前边的所有范式。一般项目的数据库设计达到3NF就可以了，而且可根据具体情况适当增加冗余，不必教条地遵守所谓规范。
数据库范式是一组规范化设计数据库的原则，旨在减少数据冗余、提高数据一致性和避免数据异常。通过将数据库设计分解为多个规范形式，设计者可以确保数据库的结构更加健壮、易于维护和扩展。
其中数据模型可以分为：概念数据模型（Concept Data Model）、逻辑数据模型（Logical Data Model）和物理数据模型（Physical Data Model）。
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
因为b+树它的数据全部存在叶子结点上，并且叶子结点都通过链表进行关联，适合通过索引查询多条记录，如果限制查询一条数据，则可以使用哈希索引
mysql的约束是 ☞ 对数据表数据的一种约束行为，约束主要完成对数据的检验，如果有相互依赖数据，保证该数据不被删除。
有很多时候，需要对某一类数据进行汇总，如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少，如下：
设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。眼下关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足很多其它要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来。数据库仅仅需满足第三范式（3NF）即可了。以下我们举例介绍第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）。 在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。 以下是范化的一个样例 Customer Item purchased Purchase price Thomas Shirt 40 Maria Tennis shoes 35 Evelyn Shirt 40 Pajaro Trousers 25 假设上面这个表用于保存物品的价格，而你想要删除当中的一个顾客，这时你就必须同一时候删除一个价格。范化就是要解决问题，你能够将这个表化为两个表。一个用于存储每一个顾客和他所买物品的信息，还有一个用于存储每件产品和其价格的信息，这样对当中一个表做加入或删除操作就不会影响还有一个表。
select * from std_old order by age asc;#对表std_old进行age字段升序排列
Python主要是依靠众多的第三方库来增强它的数据处理能力的。常用的是Numpy库，Scipy库、Matplotlib库、Pandas库、Scikit-Learn库等。
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
很多学生或者说是初学者在学习完成数据库的基础增删改查后就自认为在数据库这里就很熟悉了，但是不接触项目根本部知道需求，我这里准备了50个项目的基本需求来让大家来熟练各类项目的列信息，让大家更好的深入项目进行实战式的练习，可以让大家在后面面试的时候有更多更丰富的资历让大家可以与面试官侃侃而谈。
DQL:查询语句 1. 排序查询 * 语法：order by 子句 * order by 排序字段1 排序方式1 ， 排序字段2 排序方式2... * 排序方式： * ASC：升序，默认的。 * DESC：降序。 * 注意： * 如果有多个排序条件，则当前边的条件值一样时，才会判断第二条件。 2. 聚合函数：将一列数据作为一个整体，进行纵向的计算。 1. count：计算个数 1. 一般选
2.4. 双聚类 Biclustering 可以使用 sklearn.cluster.bicluster 模块。 Biclustering 算法对数据矩阵的行列同时进行聚类。 同时对行列进行聚类称之为 biclusters。 每一次聚类都会通过原始数据矩阵的一些属性确定一个子矩阵。 例如, 一个矩阵 (10, 10) , 一个 bicluster 聚类，有三列二行，就是一个子矩阵 (3, 2) >>> >>> import numpy as np >>> data = np.arange(100).
前段时间因为项目需要搭建一个web服务器，后端Web框架我调研了几个，比如Python的Flask,Django, NodeJs的Express,JavaEE的Spring,以及C++的CppCMS, 经过权衡拓展性开发效率，最后选择了Django。 也许Python不是最好的选择，但至少目前来看工作的还挺顺利。
范式是在识别数据库中的数据元素，关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些处事工作之后的一个细化的过程。常见的范式有INF,2NF,3NF,BCNF，以及4NF。
大家好！我是黄啊码，上一节的知识点你了解多少了，掌握了多少了，别偷懒哦，今天我们来将就爱你改数据定义语言，说得高级点就是Data Definition Language，简称DDL。
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