再次查看库存信息表，图书号为1的图书数量已经增加777 本，说明触发器正确运行。
标题的这个问题是我去年面天猫，在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的：你会怎样去设计一个数据库。
本文介绍了在Salesforce中如何实现表关联，并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。首先介绍了表关联的概念和作用，然后讲解了如何在Salesforce中实现自定义对象的创建和配置，并通过实例展示了如何使用自定义对象实现表关联。最后介绍了表关联的DML操作，包括增加、删除和更新表关联。
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可以是一对一、一对多、多对多的关系。在一般情况下，它们是一对一的关系：即一张原始单据对应且只对应一个实体。在特殊情况下，它们可能是一对多或多对一的关系，即一张原始单证对应多个实体，或多张原始单证对应一个实体。
英文原文：http://www.mysqltutorial.org/mysql-index/mysql-clustered-index/
今天为大家介绍的是来自Junbo Zhao团队的一篇论文。常规的机器学习模型评估严重依赖于一个有标签的、假设独立同分布（i.i.d）的测试数据集，而这在现实世界的应用中往往是不存在的。自动模型评估（AutoEval）提供了一种与传统工作流程不同的选择，通过建立一个预测管道来评估测试性能，而不需要真实标签的存在。尽管AutoEval近期取得了成功，但仍存在过度自信、存储和计算成本高的问题。鉴于此，作者提出了一种新的度量方法MDE，使得AutoEval框架更加高效和有效。
现在越来越多的视频或者图像拍摄设备支持log模式，比如大疆无人机的D-Log模式等等，log模式的起源和发展就不多做介绍，其在普通显示器上显示画面通常看起来是平坦的灰色，因此也常被称为log灰视频。
数据库视图:它一个虚拟表（逻辑上的表)，其内容由查询定义(仅保存SQL查询语句)。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并没有真正存储这些数据，而是通过查询原始表动态生成所需要的数据。
1）使用FOR或AFTER选顶定义的触发器为后触发器，即只有在引发触发器执行的语句中的操作都已成功执行，并且所有的约束检查也成功完成后，才执行触发器。 2）使用INSTEAD OF选顶定义的触发器为前触发器。这种模式的触发器中，指定执行触发器而不是执行引发触发器执行的SQL语句，从而替代引发语句的操作。 在触发器语句中可以使用两个特殊的临时工作表：INSERTED表和DELETED表。这两个表是在用户自行数据的更改操作时，SQL Server自动创建和管理的。 其中INSERTED表是用于存储INSERT和UPDATE语句所影响的行的副本。而DELETED表用于存储DELETE和UPDATED语句所影响的行的副本。 建立触发器语法是： CreateTRIGGER trigger_name ON { table | view } { { { FOR |AFTER | INSTEAD OF } { [ Insert ] [ , ] [ Update ] } AS [{ IF Update (column ) [{ AND | or } Update ( column )] […n ] | IF ( COLUMNS_UpdateD ( ) { bitwise_operator } updated_bitmask) { comparison_operator } column_bitmask […n ] }] sql_statement […n ] } }
20天的时间准备软件设计师，期间还要完善一些项目，时间比较仓促，特此总结一下软件设计师常用的考点，以便快速掌握。
mysqldump 是 Mysql 自带的逻辑备份工具。其备份原理是通过协议连接到 Mysql 数据库，将需要备份的数据查询出来转换成对应的 insert 语句。当需要还原这些数据时，只要执行这些 insert 语句，即可将对应的数据还原。
算法是一种设计好的计算序列，用来解决一类问题。 算法复杂的包括：时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度指计算工作量，空间复杂度指内存空间的要求。
之前没怎么接触过工作流，在网上参考了一些相关的案例。任务着急，并没有太看透彻就开始coding了。这套工作流引擎并不复杂，主要是应对简单的流程运转及权限控制。
库设计： 1、数据库名称要明确，可以加前缀或后缀的方式，使其看起来有业务含义，比如数据库名称可以为Business_DB(业务数据库）。 2、在一个企业中，如果依赖很多产品，但是每个产品都使用同一套用户，那么应该将用户单独构建一个库，叫做企业用户中心。 3、不同类型的数据应该分开管理，例如，财务数据库，业务数据库等。 4、由于存储过程在不同的数据库中，支持方式不一样，因此不建议过多使用和使用复杂的存储过程。为数据库服务器降低压力，不要让数据库处理过多的业务逻辑，将业务逻辑处理放到应用程序中。
1. 报告主题简介 1.介绍 1.1 背景1：为什么需要MANNs 1.2 背景2：模型应用场景 1.3 背景3：预备知识介绍--自动机理论与MANNs 1.4 背景4：预备知识介绍--工作记忆机制 1.5 背景5：小结 2. 推文内容 1. 分类体系 2. 模型介绍 2.1 一般框架 2.2 模型：栈增强的RNN 模型简介 实验一：形式文法语言模型任务 实验二：谓语动词数形式预测的句法依存任务 2.3 模型：神经图灵机 类比：状态机 v.s. RNNs 表达能力 v.s. 学习能力 神经图灵机模型的结构 实验一：序列转换拷贝任务 实验二：更多的神经科学中关于记忆的序列转换任务 2.4 模型：情景记忆 情景记忆简介：与其他MANNs的区别 实现细节 实验一：阅读理解式问答 任务二：逻辑推理 2.5 模型：一个长期记忆的例子 长期记忆简介 神经主题模型 实验结果 3. 总结
在现代计算机系统中，要用到大量的程序和数据，因内存容量有限，且不能长期保存，故而平时总是把它们以文件的形式存放在外存中，需要时再随时将它们调入内存。如果由用户直接管理外存上的文件，不仅要求用户熟悉外存特性，了解各种文件的属性，以及它们在外存上的位置，而且在多用户环境下，还必须能保持数据的安全性和一致性。显然，这是用户所不能胜任、也不愿意承担的工作。于是，取而代之的便是在操作系统中又增加了文件管理功能，即构成一个文件系统，负责管理在外存上的文件，并把对文件的存取、共享和保护等手段提供给用户。这不仅方便了用户，保证了文件的安全性，还可有效地提高系统资源的利用率。
数据库系统DBS:是一个采用了数据库技术，有组织地、动态地存储大量相关数据， 方便多用户访问的计算机系统。其由下面四个部分组成：
设计内容与要求： 1、系统用户由三类组成：教师、学生和管理员。 2、管理员负责的主要功能： ①用户管理（老师、学生及管理员的增、删、改）； ②课程管理（添加、删除和修改）； ③选课管理（实现选课功能开放和禁止、老师成绩输入开放和禁止）。 3、学生通过登录，可以查询课程的基本信息、实现选课、退课和成绩查询； 4、老师通过登录，可以查看选课学生的基本信息，可以输入成绩。
表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：
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该文讲述了如何利用邻接表存储图，并使用广度优先搜索算法对图进行遍历。文章首先介绍了邻接表存储图的基本概念，然后定义了广度优先搜索算法的实现。最后，通过一个具体的例子展示了如何使用邻接表存储图和广度优先搜索算法进行图的遍历。
选自eng.uber 作者：Xinyu Hu等 机器之心编译 编辑：力元、陈萍 近年来，随着 Uber 在客户中越来越受欢迎以及规模的不断扩大，它也吸引了互联网金融犯罪分子的目光。共谋是一种典型的用户之间的合作欺诈行为，例如用户可以共谋，通过一个用户宣称信用卡被盗用，另外一个用户进行虚假旅行，让银行发起信用卡退款。在本文中，来自 Uber 的几位研究者应用了被称为关系图卷积网络（RGCN）的前沿深度图学习模型来发现这种共谋，他们希望反欺诈领域的其他研究者能有所借鉴，用之解决其他的问题。 实际上，图学习方法
通过了解餐饮行业的特点和实际情况，从分析饭店的基本情况入手，结合要实现的功能，对系统的可行性进行分析，为提高其可行性，故做了以下数据分析。
（2）对于由严重问题（故障）的要及时修理，并记录修理日期、设备名、编号、修理厂家、修理费用、责任人等。
数据模型（Data Model）是数据特征的抽象，包括数据的结构部分、数据的操作部分和数据的约束条件。
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
【解析】：在数据流图中，用标有名字的箭头表示数据流。在程序流程图中，用标有名字的箭头表示控制流。所以选择C。
Shopee（https://shopee.com/）是东南亚和台湾地区领先的电子商务平台，覆盖新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚、泰国、越南和台湾等七个市场。Shopee 母公司 Sea（https://seagroup.com/）为首家在纽约证券交易所上市的东南亚互联网企业。2015 年底上线以来，Shopee 业务规模迅速扩张，逐步成长为区域内发展最为迅猛的电商平台之一：
本文通过分析2023年5月15日的腾讯财报数据，从多个方面揭示了腾讯在2023年5月15日所呈现的财务、经营和战略状况。
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
这个时候所有的mysql的相关进程都会停止，直到drop结束，mysql才会恢复执行。出现这个情况的原因就是因为，在drop table的时候，innodb维护了一个全局锁，drop完毕锁就释放了。
经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？
将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式
本章给大家演示一下在实际工作中如何结合 Pandas 库和 openpyxl 库来自动化生成报表。假设我们现在有如图 1 所示的数据集。
我们来说下有向图，一般的有向图也是图，图可以分为稠密图，稀疏图，那么从意思上，稠密图就是点的边比较多，稀疏图就是边比较少的图。为什么稠密图放在矩阵比较省空间，因为邻接表在边之间存储需要多余的指针，而矩阵不需要。
与InnoDb存储引擎密切相关的文件包括重做日志文件和表空间文件，首先来说说我对表空间文件的理解。表空间文件是用来存储表信息和表数据的，它默认的大小是10MB,名称为ibdata1，如下面代码的第10行所示（代码可以左滑）：
PS：大学开始写博客，写了三年了，虽然大二太忙了，专业知识学的潦草，也没写太多博客。大三开始写专业课的复习笔记，没想到这一篇博文浏览和点赞这么高，心里还是挺高兴的。当时写的时候也没注意，加上好久没写了，结果用了富文本，本来一直用的Markdown,写到一半才发现，所以这一篇的排本就很丑，如果大家看着不舒服可以留言，我可以修改一下格式，当然，好好学习，学习的知识才是最重要的！
最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台，这里记录下实现上的一些思路。
内存优化表是SQL server2014版本中推出的新特性之一。也是基于create table创建的，只不过是驻留在内存中表。从内存读取表中的行和将这些行写入内存。 整个表都驻留在内存中。表数据的另一个副本维护在磁盘上，但仅用于持续性目的。内存中 OLTP 与 SQL Server 集成，以便在所有方面（如开发、部署、可管理性和可支持性）提供无缝体验。 内存优化表中的行是版本化的。 这意味着表中的每行都可能有多个版本。 所有行版本均维护在同一个表数据结构中。 本文主要描述SQL server 2014内
两者最大的区别是：状态图侧重于描述行为的结果，而活动图侧重描述行为的动作。其 次活动图可描述并发行为，而状态图不能。
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能，能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
本篇文章应该是我研究的 TiDB 的第一篇文章，主要是介绍整个 TiDB 架构以及它能支持哪些功能为主。至于其中的细节，我也是很好奇，所以不妨关注一下，由我慢慢讲述。
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）。
说复试题目过于牵强，只是自己整理的一些知识点而已，为了便于理解和背诵，有些部分定义和说明尽量简明扼要，如有错误请多多指教！（不可转载）
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
此部分包含第15、16、17和18章，包含了计算机中传输的数据压缩(有损与无损)、网络数据在传输过程中如何保证其数据安全, 讨论计算理论，即哪些是可计算的，哪些是不可计算的，最后介绍当前热门的人工智能(AI)的观点，加深我们对计算机数据处理的的认识，为后续学习扩展基础认识。
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