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为何机器学习的黄金时代才刚刚来临

虽然已被关于神经网络、人工智能和机器学习的热烈讨论所包围,但很多人都知道,这些方法根本没有什么新颖的东西。让人疑惑的是,这些算法和方法早在几十年前就已经存在了算法和方法,那么为何现在才是它们如日中天的时候呢? 为了回答这个问题,我们先围绕数据和工具来看看在过去的五年里究竟发生了什么。我们可以看到,可扩展的计算能力在急剧上升,或者更确切地说,是每瓦特和每比特的性能。这两个因素合并到一起,增加了发展的气焰,而且日益发展的数据分析已经远远地超越了存在数十年的标准数据库和计算方法。问题是,我们正处于“数据炒作”的

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为何机器学习的黄金时代才刚刚来临

虽然已被关于神经网络、人工智能和机器学习的热烈讨论所包围,但很多人都知道,这些方法根本没有什么新颖的东西。让人疑惑的是,这些算法和方法早在几十年前就已经存在了算法和方法,那么为何现在才是它们如日中天的时候呢? 为了回答这个问题,我们先围绕数据和工具来看看在过去的五年里究竟发生了什么。我们可以看到,可扩展的计算能力在急剧上升,或者更确切地说,是每瓦特和每比特的性能。这两个因素合并到一起,增加了发展的气焰,而且日益发展的数据分析已经远远地超越了存在数十年的标准数据库和计算方法。问题是,我们正处于“数据炒作”的风

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范式的数据库具体解释

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。

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并查集的介绍及简单应用---蓝桥杯真题:合根植物

在一些有N个元素的集合应用问题中,我们通常是在开始时让每个元素构成一个单元素的集合,然后按一定顺序将属于同一组的元素所在的集合合并,其间要反复查找一个元素在哪个集合中。这一类问题近几年来反复出现在信息学的国际国内赛题中,其特点是看似并不复杂,但数据量极大,若用正常的数据结构来描述的话,往往在空间上过大,计算机无法承受;即使在空间上勉强通过,运行的时间复杂度也极高,根本就不可能在比赛规定的运行时间(1~3秒)内计算出试题需要的结果,只能用并查集来描述。并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

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