数据库系统（DBS）是指拥有数据库技术支持的计算机系统 DBA：数据库管理员 DBS包括DB 和
本公众号一向坚持的理念是数据分析工具要从基础开始学习，按部就班，才能深入理解并准确利用这些工具。鼠年第一篇原创推送比较长，将从基础的线性代数开始。线性代数大家都学过，但可能因为联系不到实用情况，都还给了曾经的老师。线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。
看到这个问题的时候，我是不知所云的，因为课堂上只讲过order(x)，没有出现order(x,y)，不理解其运算逻辑，就不能理解函数的结果。因此我整合了order( )函数从基础到上述问题解决的学习过程，仅供参考！
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
-|关系的数学定义：域（同类型值集合）、由笛卡儿积（任意域各自相乘）推出关系的定义
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
一组具有相同数据类型的值的集合，例如：整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’，‘女’}
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构—关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所
笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。所有连接方式都会先生成临时笛卡尔积表，笛卡尔积是关系代数里的一个概念，表示两个表中的每一行数据任意组合。
外码： 设 F 是基本关系 R 的一个或一组属性，但不是关系 R 的码。如果 F 与基本关系 S 的主码 Ks 相对应，则称 F 是 R 的外码（外键）：
NumPy 的一个重要部分是能够执行快速的逐元素运算，包括基本算术（加法，减法，乘法等），和更复杂的运算（三角函数，指数函数和对数函数等）。Pandas 从 NumPy 继承了大部分功能，我们在“NumPy 数组上的计算：通用函数”中介绍的ufunc对此至关重要。
代数优化是对查询进行等价交换，以减少执行的开销。所谓等价是指变换后的关系代数表达式与变换前的关系代数表达式所得到的结果是相同的。
全套的数据库的知识都在这里，持续更新中ing 快戳我查看，快戳戳，不管是Oracle还是mysql还是sqlsever，SQL语言都是基础。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
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。
用于分析两个或两个以上，分组变量之间的联系，以交叉表形式进行变量间关系的对比分析。
羿阁 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI Batch大小不一定是2的n次幂？ 是否选择2的n次幂在运行速度上竟然也相差无几？ 有没有感觉常识被颠覆？ 这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka（以下简称R教授）的最新结论。 在神经网络训练中，2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例，即64、128、256、512、1024等。 一直有种说法，是这样有助于提高训练效率。 但R教授做了一番研究之后，发现并非如此。 在介绍他的试验方法之前，首先来回顾一下这个惯例究竟是怎
ndarray的创建可以使用多种创建函数，如下所示，只展示几种常见的创建方法，代码如下所示：
参照完整性规则：若属性（或属性组）F是基本关系R的外码它与基本关系S的主码Ks相对 应（基本关系R和S不一定是不同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须为：
什么是数据库？ 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。也就是：保存有组织数据的容器（一个文件或一组文件） 为什么我们需要数据库？ 毫无疑问，数据库是用来存储数据的。我们对excel肯定不会陌生，excel也是用来存储数据。那既然有excel这样非常好用的软件了，为什么需要数据库呢？？ excel存储的数据量太少了。由于我们网络发展，excel的存储量远远不能支撑我们的需求。 excel数据无法多人共享。excel只是一个单一的文件，只能是当前的用户使用并修改。 数据安全性。对excle数据的修改是很
numpy中数组的运算基本分为数组与标量的运算和数组之间的运算（线性运算）。 一、数组和标量之间的运算 数组与标量之间的运算采用的是矢量化运算，它可以使我们不用编写循环函数就可以对每个元素进行运算，它的运算是元素级的。这种运算同R一样。 data1 = np.arange(1,10,1) data2 = data1.reshape((3,3)) data2 Out[7]: array([[1, 2, 3], [4, 5, 6],
R语言中，矩阵是如何除以向量的？。。。。。。。。。。。。。。。。。从Normalize引发的思考（表达矩阵除以一个等列长的向量）
数据操纵：增删改查 层次模型的完整性约束条件：码 优缺点 优点：
参考 : 【集合论】二元关系 ( 特殊关系类型 | 空关系 | 恒等关系 | 全域关系 | 整除关系 | 大小关系 ) 三、 整除关系
1、外模式 对应数据库的升级、外模式包括（子模式 用户模式） 用来描述用户看到或者使用那部分的数据的逻辑结构，用户根据外模式用户数据操作语句或者程序去操作数据库中的数据，外模式的主要特点用来描述组成用户视图各个记录的组成、相互联系、数据的完整性和安全性、数据项的特征等。 2、概念模式 对应数据库的概念模式，概念模式（概念、逻辑模式）用以描述整个数据库中的逻辑结构、用来描叙现实生活中的实体，以及它们之间的关系、从而定义记录数据项的完整性约束条件以及记录之间的联系是数据项的框架 概念模式是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描叙是所有用户数据的公共数据视图。 3、内模式 内模式对应物理级数据库，内模式是所有模式中的最低层的表示，不同于物理层，假设外存是一个无限性的地址空间，内模式是存储记录的类型，存储域以及表示以及存储记录的物理顺序，指示元索引，和存储路径的等数据的存储组织从而形成一个完整的系统。
今天我想分享一个简单的 idea，它既不新颖也不花哨。甚至很多人都有过这个想法。但是无论你有没有这么想过，我都希望你能抽出几分钟和我一起重新感受这个想法。
经过笛卡尔积的关系，具有n+m元，即n+m列的集合，元组的前n列是R的一个元组，元组的后m列是S的一个元组。一共具有k_1*k_2个元组
大家可能不习惯SQL大写的习惯，但是真正的规范就是要大写，所以大家要慢慢习惯我用大写的方式讲解。在下面所有的讲解中，我将会以基本语法，案例，联系形式讲解，从而加强对每一个语句的使用和认识。本篇文章是笔者整理了整整一个通宵才写出，希望大家三连好评，谢谢。当然，拥有本篇文章，你将会完全掌握mysql的所有命令使用，不再用去购买或者杂乱学习。本篇内容暂时讲解数据库的筛选部分，因为数据库的最初入门如创建，备份等都有讲过，魔法传送：传送门 该传送门内容有：
在数据库中使用数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息，通俗地来讲，数据模型就是现实世界的模拟。
方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName
选择又称为限制（Restriction）。它是在关系R中选择满足给定条件的诸元组。
颜色模式 : 将 某种颜色 表现为 数字形式 的模型 , 即记录图像颜色的方式 ; 下面是 所有的 颜色模式 :
数据库的应用及其广泛，已经成为信息系统的核心技术和重要的基础设施。简单说数据库需要做两件事：存储数据，以及随后在你需要的时候能访问读取数据。
设有一个学生—课程数据库。学生关系包括学号、姓名、性别、年龄和院系五个属性，课程关系包括课程号、课程名和学分三个属性，选修关系包括学号、课程号和成绩三个属性。
文章目录 一、关系矩阵 二、关系矩阵示例 三、关系矩阵性质 四、关系矩阵运算 五、关系图 六、关系图示例 七、关系表示相关性质 一、关系矩阵 ---- A = \{ a_1, a_2 , \cdots , a_n \} , R \subseteq A \times A R 使用 关系矩阵 表示 : M(R) = (r_{ij})_{n\times n} 关系矩阵取值 : M(R)(i, j) = r_{ij} =\begin{cases} 1, & a_i R a_j \\ 0, & 无关系 \end
表中的一行数据就代表了一组值之间存在某种联系，这和数学上关系概念有着密切的联系，这也正是关系数据模型名称的由来。在数学中，一组值被看做一个元组。n个值之间的一种联系在数学上用这些值得一个n元组表示。在数据库中元组被用来代指行，属性则被用来代指列。用关系实例这个术语来指代一个关系的特定实例。也就是说，关系实例包含一组特定的行。关系的每个属性都存在一个允许取值的集合，称为该属性的域。
当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。
关系R和关系5具有相同的目n(即两个关系都有n个属性),且相应的属性取自同一个域,则关系R与关系S的并由属于R或属于S的元组组成,其结果关系仍为n目关系。
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
前两次文章有读者私信说Matlab初学，基础较差，本次分享一下Matlab的基础内容，熟练者可以跳过本文，后续的文章也会在文后加上一些基础内容分享。
**数据(Data)**是描述事物的符号记录，是信息的符号表示或载体，也是数据库中存储的基本对象，数据描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的、可存储并具有明确意义的符号记录。
矩阵是一个二维数组，只有每个元素是相同的数值型、字符型或逻辑型。可通过matrix()创建矩阵
2、在进行矩阵之间的运算时，假设a，b表示两个矩阵，a*b表示矩阵a与矩阵b进行矩阵相乘，a.*b表示矩阵a中的元素与矩阵b中的元素按位置依次相乘，得到的结果作为新矩阵相同位置的元素。
此时 ，生成的氧空位形成导电细丝 ，阻变效应忆阻器从高态转变到低阻态。SET 过程与此相类似 ，但由于 Forming 之后阻变效应忆阻器内部缺陷较多，所以需要的电压相对较小。在RESET过程中 ，在其两端施加反向电压 ，氧原子从阴极迁移出来 并与形成导电细丝的阴极附近的氧空位复合，造 成导电细丝无法与电极相连接 ，阻变效应忆阻器从低阻态转变到高阻态。对于非导电细丝类型的阻变效应忆阻器 ，其阻变是由于缺陷在电场作用下迁移 ， 使得器件界面内肖特基势垒或隧穿势垒发生均匀变 化而导致的 。 阻变效应忆阻器有单双极性两类阻变模式之分，如图 4 所示。对于双极性阻变模式而言 ，阻变现象是发生在不同极性的电压下的 ，即 SET/RESET 分别在相反的电压极性下发生。而对于单极性阻变模式 ，阻变现象与电压极性无关 ，只与电压幅度相关 。
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺
循环 目标 程序的三大流程 while 循环基本使用 break 和 continue while 循环嵌套 01. 程序的三大流程 在程序开发中，一共有三种流程方式： 顺序 —— 从上向下，顺序执
摘要： 层次聚类 kmeans dbscan笔记 一、距离和相似系数 r语言中使用dist(x， method = “euclidean”，diag = FALSE， upper = FALSE， p = 2) 来计算距离。其中x是样本矩阵或者数据框。method表示计算哪种距离。method的取值有： euclidean 欧几里德距离，就是平方再开方。 maximum 切比雪夫距离 manhattan 绝对值距离 canbe
这一节话不多说，这一期直接进入主题，开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前，先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集，之后在介绍数据结构时，也会大量使用到这些数据集。
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