DBS第四章PDF用_2010级用
专升本计算机单项模拟练习题-数据库技术
专升本计算机单项模拟题-数据库技术一、单选题1.在Access 2010 中,使用________选项中的“记录”组中的“其他”命令,其中命令可以修改表的行高。
A.开始B.创建C.数据库工具D.文件2.在Access 2010中,查询可以作为________ 的数据来源。
A.窗体和报表B.窗体C.报表D.表3.在Access 2010中的查询设计视图下,用________ 选项卡中的“关系”命令来设置多表间的关系。
A.文件B.开始C.外部数据D.数据库工具4.在Access 2010 中,在设计视图中使用表中的数据创建查询时,首先需要添加表,可使用________选项卡“查询设置”组中的“显示表”命令,完成添加表的工作。
A.查询工具-设计B.数据库工具C.创建D.开始5.数据库(DB)、数据库系统(DBS)和数据库管理系统(DBMS)三者间的关系是________。
A.DBS包括DB和DBMSB.DBMS包括DB和DBSC.DB包括DBS和DBMSD.DBS就是DB,也就是DBMS6.关于数据库和数据仓库的数据来源,下列说法正确的是________。
A.数据库的数据一般来源于同种数据源,而数据仓库的数据可以来源于多个异种数据源B.数据库的数据可以来源于多个异种数据源,而数据仓库的数据一般来源于同种数据源C.两者一般来源于同种数据源D.两者都可以来源于多个异种数据源7. ________ 是一种独立于计算机系统的模型。
A.数据模型B.关系模型C.概念模型D.层次模型8.在Access 2010中,要对数据表中的数据执行排序操作,需使用“开始”选项卡中________组中的“升序”或“降序”命令。
A.排序和筛选B.视图C.记录D.查找9.在Access 2010中,如果一个字段中要保存多于255个字符的文本和数字的组合信息,可选择________数据类型。
A.备注B.字符C.数字D.文本10.Access2010 中表与数据库的关系是________。
[离散数学]第四章
第四章代数代数又称为代数结构或代数系统,是用代数方法构造的数学模型。
代数系统对于研究各种数学问题和许多实际问题是很有用的,对计算机科学研究也有很大的实用意义,例如,在程序设计语言的语义研究中,数据结构的研究中,编码理论的研究中,系统生成与结构,语言代数,计算理论以及逻辑电路设计中均有重要的理论和实际意义。
§4.1 一般代数结构这一节开始讨论系统及系统的结构。
第一章与第二章着重讨论了一些集合,一般来讲,不论是什么系统,都是若干个集合按一定的条件构成。
构成的条件可以用列举法给出,更多的是由命题法和归纳法给出。
如果结出的若干个集合不是一些具体的集合,这些不具体的集合概念完全由命题来决定通用的概念,则这种构成系统的方法称为公理的方法。
所以这一节还有一个任务是向公理方法过渡。
4.1.1 代数运算关系是集合,函数是关系,函数是“单值”的关系也是集合。
下面定义的代数运算是一个特殊的函数。
定义4.1.1设X为非空集合,n∈I+,n→称为X上的n元运算,其中n为运算ω的阶(类型),记为n ω。
①函数ω:X X②X中的每一个元素称为X上的0元运算。
当n ω=1时,称ω为一元运算,例如实数集合R上的“负”运算;当n ω=2时,称ω为二元运算,例如R上的“+”和“*”运算。
二元运算在许多方面的研究中有着重要的意义,在后面二元运算用一个字母θ来表示。
实际上用的0元运算只是集合X中的某些特定的元素,例如R中的0和1。
在上一节中所定义的运算是一元运算。
由定义可以看出,所谓集合X上的n元运算,乃是指某种规则,对于X上的每一个n元序偶,规定了X中唯一的元素与之对应。
,,...,∈S,都有ω定义4.1.2设ω为X上的n元运算,S∈X,如果对于任意a a a n12,,...,‡)∈S,则称S关于ω封闭的。
(†a a a n12例如,考察自然数集合N上的加法运算“+”,显然非负偶数集合关于“+”是封闭的,但非负奇数关于“+”是不封闭的。
据库原理及应用 2010年秋期末复习 答案
《数据库原理与应用》课程期末复习题参考答案一、名词解释1.数据模型:在数据库领域中,用数据模型描述数据的整体结构,包括数据的结构、数据的性质、数据之间的联系、完整性约束条件,以及某些数据变换规则。
2.候选码:侯选码是最小超码,它的任意真子集都不能成为超码3.实体:实体是用户工作环境中所涉及的事或物,是将要搜集和存储的数据对象4.数据库设计是指对一个给定的应用环境,构造(设计)最优的数据模型,然后据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据,满足各种用户的应用需求。
5.参照完整性:外码必须是被参照关系主码的有效值,或者是“空值”。
6.数据库技术:数据库技术研究数据库的结构、存储、管理和使用的软件学科是一门综合性强的学科。
7.实体:实体是用户工作环境中所涉及的事或物,是将要搜集和存储的数据对象8.函数依赖(functional dependency:FD)假设R(U)是一个关系模式,U是属性集合,X和Y是U的子集。
对于R(U)的任意一个可能的关系r,如果r 中不存在两个元组,它们在X上的属性值相同,而在Y上的属性值不同,则称X函数决定Y,或称Y函数依赖X,记作X Y。
二、简答题9.数据库系统(Database System,DBS)的4个部分组成。
答案:数据库系统(Database System,DBS)由4个部分组成:☆数据库(Database, DB)☆数据库管理系统(Database Management System,DBS)☆数据库应用☆数据库管理员(Database Administrator,DBA)10.数据库管理员(DBA)的主要职责。
答案:数据库管理员(DBA)的职责主要有以下几个方面:★向终端用户提供数据和信息★制定数据库管理的政策、标准和规程★确保数据库的安全性,防止非法操作★数据库的备份和恢复★培训终端用户11.设有两个关系R (A,B,C) 和S (C,D,E),试用SQL查询语句表达下列关系代数表达式πAE (R∞S)。
2010AB_第四章
Days to 230LB
175 180 162 182 176 174 169 170 165 173 164 188
根据个体达到230LB时的天数 来选择种公畜
i S / P ( S sel S mean ) / P
选择方案 3: 随机选择
选留家畜的平均表型值:
20%留种率
Ssel = 173.7
R PO P
子代群体均值 亲代群体均值
年遗传进展(genetic gain per year) 改良速度(rate of improvement) 遗传反应除以世代间隔,反映单位时间内的遗传 改进量。
R y R / GI
世代间隔(generation interval, GI) 家畜繁殖一代所需的年数; 种用子女出生时父母的平均年龄; 或亲子两代间的平均年龄差或生日差 改良速度与选种方法、群体的变异程度和动物繁 殖制度相关
来自公猪的选择反应 R = Sh2=15×0.25=3.75kg
来自公母畜的平均选择反应 R = (3.75+2.56)/2
= 3.16kg
(2)如在上述猪群中,预计留3头公猪,其180天体
重的选择差分别为20、15、10,预定第一头公猪配 种60%,其余两头各配20%,选择反应为多少?
公猪的平均选择差=20×0.6+15×0.2+10×0.2 = 17kg
根据个体达到230LB时的天数 来选择种公畜
i S / P ( S sel S mean ) / P
选择方案1: 选择 1, 5, 6 20%留种率 = 175
Ssel = 175+176+174
3 i = 175d-173.7d 7.27d
DBS第四章s
线性表的顺序存储表示的优缺点:
(1)优点:
随机存取; (2)缺点: 插入、删除效率低; 必须按事先估计的最大元素个数分配连续的
存储空间,难以临时扩大。
4.1.3 线性表的链接表示
课堂提要
1. 线性表的链接存储表示法
第4章 线性表和数组
(1) (2) (3) (4)
单链表 带表头结点的链表 循环链表 双向链表
所以无需搜索,便可立即获得位置pos处的元素,由语句 *x=lst.Elements[pos] 实现之。此函数的时间复杂度为O(1)。 BOOL Retrieve(List lst, int pos, T* x) { if ( pos<0 || pos>=lst.Size) { printf("Out of Bounds"); return FALSE; } *x=lst.Elements[pos]; return TRUE; }
后移n-pos个元素
a0
0
a1 …apos-1 apos … … an-1 … …
1 …pos-1 pos pos+1 … n-1
插入操作
… MaxList-1
BOOL Insert(List *lst, int pos, T x) { int i; if ( IsFull(*lst)){ 合 printf("Overflow"); 理 return FALSE; } 性 if ( pos<0||pos > lst->Size){ 检 printf("Out of Bounds"); 查 return FALSE; } for (i=lst->Size-1; i>=pos; i--) 后移元素 lst->Elements[i+1]=lst->Elements[i]; lst->Elements[pos]=x; 插入x 表长加1 lst->Size++; return TRUE; }
zh4
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 复数项级数 幂级数 泰勒级数 罗朗级数 孤立奇点
级数
第一节
复数项级数
第一节
一 复数列的极限 二 级数的概念
第四章 级数
复数项级数
-2-
第一节
复数项级数
一
复数列的极限
定义 设 { n }( n 1,2,) 为一个复数列, 其中
n an ibn , 又设 a ib 为一定复数, 如果对 任意给定的 0, 相应的总可以找到一个正整数 N ,
1 in 所以原级数绝对收敛。 2) 由于 | 2 | 2 收敛, n 1 n n 1 n n 1 i 3) 由于 | | n 发散,所以原级数不是 n 1 n 1 n n in ( 1)n ( 1)n1 i , 而利 绝对收敛,又由于 n 1 n n 1 2 n n 1 2 n 1
- 21 -
第二节
幂级数
收敛半径 R 0 。 例1 [解]
第四章 级数
n z 求幂级数 的收敛圆盘和和函数。 n 0
幂级数的部分和为
n 1
Sn ( z ) 1 z z
由于
1 z ( z 1) 1 z
n
| z | 1 lim S n ( z ) 1 n | z | 1 1 z 当 | z | 1 时,幂 所以当 | z | 1 时,幂级数是发散的,
- 15 -
(4.2.2)
第二节
幂级数
n f ( z ) c z n 1 如果取 n 我们得 z 的幂级数: n n c z c c z c z n 0 1 n n 0
商务智能第四章
商
商务智能中的数据挖掘
务
• 人类已进入一个崭新的信息时代,数据库中存储的数据量 急剧膨胀。二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急
智
剧增长—据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构 的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。
• 目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、
能
统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法
外结果。 • 数据挖掘工具很容易和电子制表软件等其他软件开发
工具结合。 • 数据挖掘有时需要使用并行处理。
数据挖掘
数据挖掘能分析出数据中的有用信息,给企 业带来显著的经济效益,这使得数据挖掘技术越 来越普及。 • 在销售数据中发掘顾客的消费习惯,从交易记录 中找出顾客偏好进行产品组合; • 利用数据挖掘分析顾客群的消费行为与交易纪 录,依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客,进 而达到差异化营销的目的; • 金融业可以利用数据挖掘来分析市场动向,并预 测个别公司的营运以及股价走向。
数据挖掘
数据挖掘
• Netflix对数据的记忆能力已经炉火纯青。当一位用户 通过浏览器登录Netflix账号,Netflix后台技术将用户 位置数据、设备数据悄悄地记录下来。这些记忆代码 还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络 等动作。在Netflix看来,暂停、回放、快进、停止等 动作都是一个行为,每天用户在Netflix上将产生高达 3000多万个行为,此外Netflix的订阅用户每天还会 出400万个评分,300万次搜索请求,询问剧集播放 时间和设备。没错,这些都被Netflix转化成代码,当 作内容生产的元素记录下来。其首席内容官泰德表 示,所有这些数据意味着,Netflix公司已经拥有“可 寻址的观众”。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是模型训练?为什么要进行模型训练?模型训练指的是利用现有数据集对模型进行训练,从而优化模型的参数,使得模型能够更好地拟合数据,提高其预测能力。
模型训练的主要目的是通过数据挖掘,寻找数据中的规律和模式,从而构建出一个能够更好地解释现象和预测未来的模型。
为什么要进行模型训练?主要原因就是数据的复杂性和多样性。
对于人类来说,我们很难直接从数据中发现规律和模式,而模型可以通过训练学习到这些模式,并将其应用于未来的数据中。
另外,模型训练可以帮助我们更好地理解数据和现象,预测未来的趋势和变化,从而帮助我们更好地做出决策。
2. 什么是分类模型?举例说明。
分类模型是一种可以将输入数据分为不同类别的数学模型。
它基于已知的数据集建立一个用于分类的函数,从而将新的数据分成不同的类别。
举个例子,假设我们有一些狗狗的图片,我们希望利用分类模型将它们分为不同的品种。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集,利用训练集训练出一个分类器,然后利用测试集来测试分类器的准确率。
最后,我们可以利用这个分类器对新的狗狗图片进行分类,从而判断它们的品种。
3. 什么是回归模型?举例说明。
回归模型是一种可以预测数值型变量的数学模型,它可以通过已知的数据集来预测未知的数值。
举个例子,假设我们有一些房屋数据,包括房屋的面积、房间数、地段等信息,我们希望通过这些数据来预测房价。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集,利用训练集训练出一个回归模型,然后利用测试集来测试回归模型的准确率。
最后,我们可以利用这个回归模型对新的房屋数据进行预测,从而预测出它的价格。
4. 什么是聚类模型?举例说明。
聚类模型是一种可以将输入数据分为不同组或簇的数学模型。
聚类模型通过特定的算法,将数据集中相似的数据分成一组,从而将不同的组或簇区分开来。
举个例子,假设我们有一些顾客的数据,包括顾客的年龄、性别、消费行为等信息,我们希望通过聚类模型将这些顾客分为不同的群体,以便于我们更好地为他们提供个性化的服务。
模式识别第四章第五章PPT课件
2020/7/18
哈尔滨工业大学电信院 宿富林
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§4.2 类别可分离性判据
▪ 对原特征空间优化,就要对优化结果进行评价 ▪ 实际的评价方法,是对系统性能进行测试,测试指
标主要有正确率、计算速度、 存储容量等。 ▪ 本章讨论的评价方法:目的在于找出对特征空间进
行优化的具体算法。 ▪ 对特征空间进行优化是一种计算过程,它的基本方
法仍然是模式识别的典型方法:找到一种准则(或称 判据),通常用一种式子表示,以及计算出一种优化 方法,使这种计算准则达到一个极值。
2020/7/18
哈尔滨工业大学电信院 宿富林
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判据
▪ 理想的情况是与计算错误率有关的判据 ▪ 直接反映错误率的是贝叶斯公式,在实际中
运用有困难 ▪ 采用其他判据
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▪ 描述事物方法的选择与设计 在得到了原始信息之后,要对它进一步加 工,以获取对分类最有效的信息。设计所 要信息的形式是十分关键的。
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哈尔滨工业大学电信院 宿富林
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▪ 特征空间的优化。
这个层次的工作发生在已有了特征的描 述方法之后,也就是已有了一个初始的特 征空间,如何对它进行改造与优化的问题。 一般说来要对初始的特征空间进行优化是 为了降维。即初始的特征空间维数较高。 能否改成一个维数较低的空间,称为优化, 优化后的特征空间应该更有利于后续的分 类计算,这就是本章着重讨论的问题。
▪ 反之,如果不同类别的样本在该特征空间中混杂在 一起,再好的设计方法也无法提高分类器的准确性。
▪ 这一章要讨论的问题就是特征空间如何设计的问题
2020/7/18
哈尔滨工业大学电信院 宿富林
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如何构造一个特征空间,即对要识别的事 物用什么方法进行描述、分析的问题?
广西水牛散养户生鲜乳主要乳成分调查
广西水牛散养户生鲜乳主要乳成分调查
唐艳1,李玲1,农皓茹1,冯玲1,黄丽1,杨攀1,诸葛莹1,莫乃国1,杨敏2,李均钦3 (1.中国农业科学院广西水牛研究所,南宁 530001;2.广西灵山县伯劳镇农业农村技术服务中心,钦州 535429;
3.广西灵山县畜牧技术服务站,钦州 535400)
《生水牛乳》相关指标要求,所采样品中有6户不合
格,剔除相关数据后,抽样散养户合格生鲜水牛乳主要
乳成分为蛋白质4.66%,脂肪8.11%,总固形物19.07%,
非脂固形物10.02%,乳糖5.30%。见表1、表2。 表1 散养户水牛鲜乳主要乳成分测定结果 单位:%
样品 户数 蛋白质
脂肪
总固形 非脂固形
项指标均不达标,有掺假嫌疑,其余5份样品均只有其
中1项指标不达标,经初步了解,有农户因资金不足等
问题导致饲料投入不足,牛群体况普遍较差,产奶量和
鲜奶质量均比此前有较大幅度降低。因此,若排除掺假
因素,低品质的鲜奶应与较低的饲料营养水平有关。见
表3、表4。
表3 单项指标最高的3份奶样主要乳成分 单位:%
一级 16 4.90±0.18 8.36±0.71 10.27±0.19 12.03 27.07
二级 43 4.67±0.16 8.28±0.68 10.05±0.13 32.33 59.40
三级 30 4.44±0.18 7.54±0.86 9.80±0.20 22.56 81.95
0.93
0.46
0.84
0.25
表4 不合格样品主要乳成分数据 单位:%
等级 序号 蛋白质
脂肪
非脂固形
总固形物
丘维声 高等代数 上册 2010年
丘维声高等代数上册 2010年《丘维声高等代数上册2010年》是一本相对较早的关于高等代数的教材。
高等代数是数学中重要的一门学科,它研究的是代数结构及其性质。
这本教材旨在为学习高等代数的学生提供基础的知识和理论。
本教材分为六个章节,分别是:集合与映射、群与环、域与向量空间、线性方程组、线性空间与线性变换、线性算子及二次型。
下面我们将对每个章节进行简要介绍。
第一章《集合与映射》主要介绍了集合的基本概念和运算规则,以及映射的概念和性质。
在这一章节中,学生将学会如何描述和操作集合,如何定义映射并研究其基本性质。
第二章《群与环》介绍了群和环的基本概念和性质。
群是一种具有运算结构的集合,具有封闭性、结合律、单位元和逆元等性质。
环是另一类具有运算结构的集合,同时具有加法和乘法运算。
在这一章节中,学生将学会如何描述群和环,以及研究它们的结构和性质。
第三章《域与向量空间》介绍了域和向量空间的基本概念和性质。
域是一种具有更丰富运算结构的集合,具有加法、减法、乘法和除法运算。
向量空间是另一类具有运算结构的集合,同时具有加法和数量乘法运算。
在这一章节中,学生将学会如何描述域和向量空间,以及研究它们的性质和结构。
第四章《线性方程组》主要介绍了线性方程组的解法和性质。
线性方程组是一类形式为线性方程组合的方程组,其解即为使得方程组成立的未知数的取值。
在这一章节中,学生将学会如何求解线性方程组,并研究线性方程组的性质和解的结构。
第五章《线性空间与线性变换》介绍了线性空间和线性变换的基本概念和性质。
线性空间是一种具有加法和数量乘法运算的向量空间,线性变换是一种保持向量加法和数量乘法运算的映射。
在这一章节中,学生将学会如何描述线性空间和线性变换,以及研究它们的性质和结构。
第六章《线性算子及二次型》主要介绍了线性算子和二次型的基本概念和性质。
线性算子是一种满足线性运算和保持线性组合的映射,而二次型是一种关于向量的二次齐次多项式。
在这一章节中,学生将学会如何描述线性算子和二次型,以及研究它们的性质和结构。
第四章 自组织竞争神经网络(第14周课)PPT课件
30
SOM网的拓扑结构
SOM网共有两层,输入层模拟感知外界输入信 息的视网膜,输出层模拟做出响应的大脑皮层。
…… (a)一维线阵
…… (b)二维平面线阵
31
SOM网的权值调整域
19
43.5 -75
20
48.5 -75
x5
训练 次数
1
W1
W2
18.43 -180
x3
2
-30.8 -180
3
7 -180
x1
4
-32 -180
5
11 -180
6
24 -180
7
24 -130
8
34 -130
w2
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
w1
13 14
Kohonen认为:一个神经网络接受外界输 入模式时,将会分为不同的对应区域,各区域 对输入模式具有不同的响应特征,而且这个过 程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这 一看法提出来的,其特点与人脑的自组织特性 相类似。
29
SOM网的生物学基础
生物学研究的事实表明,在人脑的感觉通道上, 神经元的组织原理是有序排列。因此当人脑通过感官 接受外界的特定时空信息时,大脑皮层的特定区域兴 奋,而且类似的外界信息在对应区域是连续映象的。
x3
2
-30.8 -180
3
7 -180
x1
4
-32 -180
5
11 -180
2023_年海南省网络外卖餐饮食品微生物污染状况分析
食安管理2023年海南省网络外卖餐饮食品微生物污染状况分析冯晨韵,袁维道,王雪吟,陈彩霞,冯春艳*(海南省食品药品检验所海口分所,海南海口 570311)摘 要:目的:分析105批网络外卖餐饮食品微生物污染状况,为行政监管部门制定监管措施及相关标准制修订提供参考。
方法:通过网络外卖App平台随机采样,按照《食品安全国家标准食品微生物学检验菌落总数测定》(GB 4789.2—2022)要求开展微生物和中心温度检测,并对检测结果不合格率进行统计学分析。
结果:不同种类不合格率(χ2=2.624,p>0.05)、不同季度不合格率(χ2=0.682,p>0.05)、不同中心温度不合格率(χ2=2.31,p>0.05)均无统计学意义;菌落总数与其他微生物项目指标不合格率比较,均有极显著性差异(χ2=48.451,p<0.01)。
结论:本研究初步掌握了海南省网络外卖餐饮食品微生物污染的情况,为监管部门加强监管提供实验依据。
关键词:网络外卖;微生物污染;菌落总数;不合格率Analysis of Microbial Contamination of Online Takeaway Catering Food in Hainan Province in 2023FENG Chenyun, YUAN Weidao, WANG Xueyin, CHEN Caixia, FENG Chunyan*(Hainan Provincial Institute for Food and Drug Control Haikou Branch, Haikou 570311, China) Abstract: Objective: To analyze the microbial contamination status of 105 batches of online takeaway catering food, and to provide reference for the administrative supervision department to formulate regulatory measures and revise relevant standards. Method: Microbial and core temperature were detected according to the requirements of GB 4789.2—2022 through random sampling on the online takeaway App platform, and the failure rate of the test results was statistically analyzed. Result: There was no significant difference in the failure rate of different species (χ2=2.624, p>0.05), the failure rate in different quarters (χ2=0.682, p>0.05), and the failure rate of different core temperatures (χ2=2.31, p>0.05), and there was a significant difference in the total number of colonies and the failure rate of other microbial indicators (χ2=48.451, p<0.01). Conclusion: This study preliminarily grasped the microbial contamination of online takeaway catering food in Hainan province, and provided an experimental basis for the regulatory authorities to strengthen supervision.Keywords: online takeaway foods; microbial contamination; aerobic plate count; the unqualified rate随着“互联网+”时代的到来,网络外卖由于其品种多样、价格实惠、方便快捷等特点深受大众欢迎。
餐饮服务食品加工过程微生物监控的建议
餐饮服务食品加工过程微生物监控的建议唐一祁1,戴建华2,付 敏3,周 琦4,张 诚1,杨礼洪1,张君超4,陶文靖4*(1.成都英柏检测技术有限公司,四川成都 611732;2.华测检测认证集团股份有限公司,广东深圳 518101;3.中农孚德检测技术(北京)有限公司,北京 100091;4.北京美正生物科技有限公司,北京 102200)摘 要:食源性微生物的污染是餐饮服务环节食品安全风险的重要来源之一。
本文主要介绍了餐饮服务食品污染情况、相关法规的要求、影响餐饮的食品的微生物考虑因素以及微生物监控的建议,希望能够为从事餐饮企业食品安全管理者提供微生物控制的思路。
关键词:餐饮食品;微生物;过程控制;风险识别Recommendations on Microbiological Monitoring in CateringService FoodT ANG Yiqi1, DAI Jianhua2, FU Min3, ZHOU Qi4, ZHANG Cheng1, Y ANG Lihong1, ZHANG Junchao4, T AO W enjing4* (1.Chengdu Yingbo Testing Technology Co., Ltd., Chengdu 611732, China; 2.Centre Testing International Group Co., Ltd., Shenzhen 518101, China; 3.Zhongnongfude Testing Technology (Beijing) Co., Ltd., Beijing 100091, China; 4.Beijing Meizheng Bio-tech Co., Ltd., Beijing 102200, China) Abstract: The pollution of foodborne microorganisms is one of the important sources of food safety risks in the catering service link. This paper mainly introduces the food pollution situation in catering service, the requirements of relevant laws and regulations, the microbial considerations affecting catering food and the suggestions of microbial monitoring, hoping to provide microbial control ideas for food safety managers engaged in catering enterprises.Keywords: catering service food; microorganisms; process control; risk identification1 餐饮服务食品的范围及特点我国的餐饮行业相对来说是较为分散的行业,区别于欧美等国家餐饮业的集约化,国内规模以上的餐饮连锁市场份额仅占1%,这代表餐饮行业的食品安全管理比较困难[1]。
第四章(2)NFE
(6)
比较(6)式两端的同次幂,可得出各级近似下的方程式,
0 :
1 :
H n En n
0 0 0 0
(7)
1 n 0 n
H E H E
0 0 n 1 n
(8)
1 n 2 n 0 n
能带计算方法的物理思想
相对论 非相对论 全电子势(Muffin-tin) 赝势 凝胶模型(自由电子气的背景) 局域密度泛函近似 非局域修正
2 2 2m V r xc r r , k E k r , k 平面波 非周期性 缀加平面波 周期性 线性组合缀加平面波 对称性 散射函数 非自旋极化 原子轨道线性组合 自旋极化 数值
0 1 2
n n n n d 1
(10)
n n n ...
2
0
1
2
n0 n1 2 n2 ... d 1
(11)
(11)式两边同幂次项的系数应相等,
:
0
n0 n0 d n0 n0 1
• 由于受周期性势场的微扰,E(k)在Brillouin边界产生分 裂、突变,进而形成禁带,连续的能级形成能带
这时晶体电子行为与自由电子相差不大
• 可以用自由电子波函数(平面波)的线性组合来 构成晶体电子波函数,描写晶体电子行为。
能带如何形成——紧束缚观点
紧束缚近似认为晶体电子好像孤立原子的电子一样紧 紧束缚在该原子周围
能带计算方法分类 各种能带计算方法基本上可分为
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PC# C110 C101 C102 C102 C111 C102 C102 C110
G 5 5 4 3 4 3 3 4
这个数据库存在下列缺点: (1)冗余度大 (2)插入异常 (3)删除异常 (4)修改异常 (未选课) ( 只选一门课)
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
例1:设计一个教学情况数据库,它包含:学号S#、课程 号C#、成绩G、教师号T#、所在系TD属性,根据下述 语义写出其函数依赖集。 语义:(1)学号是一个学生的标识,课程号是一门课程的 标识 (2)一位学生所修的每门课程都有一个成绩 (3)每门课程只有一位任课教师,每位教师可教多 门课 (4)每位教师只属于一个系 S#,C# G
第四章 关系数据库的规范化设计
4.1 关系模式的设计问题 4.2 函数依赖 4.3 关系模式的分解特性 4.4 关系模式的范式
第四章
关系数据库的规范化设计
第四章
关系数据库的规范化设计
4.1 关系模式的设计问题
4.1.1 关系模式的外延和内涵 内涵-对数据及完整性约束的定义→关系模式R 外延-关系的值或实例(元组集) →关系、表r
∴ HS是模式CTHRSG的唯一关键字
第四章 关系数据库的规范化设计 4.2 函数依赖
4.2.6 FD推理规则的完备集
• 推理规则的正确性:
从F使用推理规则推出的函数依赖FD必在F+中 • 完备性: F+中的FD 都能从F中使用推理规则推出 定理: FD推理规则{A1,A2,A3}是完备的。
第四章
第四章
关系数据库的规范化设计
4.1
关系模式的设计问题
4.2 函数依赖(FD)—最基本、最重要→数据库设计
4.2.1 函数依赖的定义 假定:t,s是关系R上的任意两个元组, X和Y是R的属性子集 如果 t[X]=s[X] ⇒ t[Y]=s[Y] 记为:X→Y 例:Sno → sname Sno → sex (⇒蕴涵) 则称X函数决定Y,或Y函数依赖于X,
第四章 关系数据库的规范化设计
Yes
4.2 函数依赖
求候选关键字的经验方法: • 若属性A仅出现在所有函数依赖的右部,则它 一定不包含在任何候选关键字中; • 若属性A仅出现在所有函数依赖的左部,则它 一定包含在某个候选关键字中; • 若属性A既出现在函数依赖的右部,又出现在 左部,则它可能包含在候选关键字中; • 在上述基础上求属性闭包;
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
4.2.7 FD的最小依赖集 函数依赖集的等价 设F 和G 是函数依赖集,若F+=G+, 则称F 和G等价,记为F=G。 最小函数依赖集Fmin满足: (1) F+ =F+ min (2) 其中每一个函数依赖的右部都是单个属性 (3) 无冗余FD,即无X→Y使Fmin-{X→Y}与F等价。 (4) 每个FD的左边无冗余属性,即无函数依赖X→Y 使{Fmin-(X→Y}}∪{Z→Y}与F等价,其中Z∈X。 每个函数依赖至少有一个Fmin
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
定理: 函数依赖X→Y能从F推出的充分必要条件是 Y⊆X+ ; F (能用推理规则从F推出的所有X→Y的Y都在XF中。
+
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
求属性集闭包算法
求属性集X(X⊆U)关于U上的函数依赖集F的闭包X
+ F。
方法:① 令X(0)=X,i=0; ② 对F中的每一个函数依赖Y→Z,若Y⊆ X(i), 令X(i+1)=X(i)∪Z。 ③ 若X(i+1)≠X(i),则用i+1代替i,转②; + (i+1)=X(i),则X(i)即为X ,算法终止。 ④ 若X F
关系数据库的规范化设计
4.1
关系模式的设计问题
分析: (1)出现冗余和各种异常的原因 事物及事物的各个属性之间有一定的联系、约束 关系模式应尽量准确地反映这种内在的语义 不应把关系不密切或具有“排它”性的属性集中 (2)数据之间的联系→数据依赖→函数依赖(多对一)√ →多值依赖(一对多) →连接依赖(分解) (3)关系数据库模式的好坏→每个关系模式对内在 语义的满足程度→分若干等级→满足的条件→范式 (4)避免的办法→依据语义分解大关系为多个小关系
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
4.2.2 FD的逻辑蕴涵 1.逻辑蕴涵 设F是R(U)的一个函数依赖集,X,Y⊆U。 函数依赖X→Y(不包含在F中) 若满足F中所有函数依赖的任一关系r,也满足X→Y 则称F逻辑蕴涵X→Y,记为:F 或称X→Y 可从F推出 例如: F={A→B,B→C}逻辑地蕴涵 A→C X→Y
第四章 关系数据库的规范化设计 4.2 函数依赖
例1:设有关系模式R(A,B,C,D,E),其上的函 数依赖集F={AB→CD, A→B, D→E}. 求证F必蕴涵A→E。 证明:∵A→B (已知) ∴A→AB (扩展律) ∵AB→CD (已知) ∴A→CD (传递律) ∴A→C,A→D (分解规则) ∵D→E (已知) ∴A→E (传递律)
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
2. 闭包 定义:被已知函数依赖集F逻辑蕴涵的所有函数 依赖的集合为F的闭包,记为F+。 即: F+
={
X→Y| F X→Y
}
F与F+的关系:F ⊆ F+ F=F+ 则F为函数依赖的一个完备集 表示对一个关系的全面的约束 用推理方法计算F+的一套规则:3规则+3推论
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
例2:设有关系模式R(A,B,C,D,E),F={AB→C, B→D,C→E,EC→B,AC→B}。求(AB)+。
解:令X=AB。 第一次:X(0)=X=AB; 搜索F中的每一个函数依赖,得到AB→C,B→D; X(1)=AB∪C∪D=ABCD 第二次:X(1)≠X(0); 搜索F,得到C→E,AC→B,X(2)=ABCD∪E∪B=ABCDE; 第三次:X(2)≠X(1); 搜索F,得到EC→B,X(3)=ABCDE∪B=ABCDE; 第四次:X(3)=X(2), ∴(AB)+=ABCDE; 问:AB→E能否从F中推出?
第四章
SN 张 华 李 明 刘 强
SD CS MA CS C# C101 C102 C103 C105 C110 C103 C105 C107
SA 17 19 18 G 5 5 4 3 4 3 3 4
C C# C101 C102 C103 C105 C107 C110 CN 离散数学 数据结构 操作系统 数据库 汇 编 程序设计 PC# C110 C101 C102 C102 C110 C111
求其候选键。
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
解:求所有候选关键字
F ={ C→T,HR→C,HT→R,CS→G,HS→R } HT→R HS→R
(0) (HS) =HS F (1) (HS) =HSR F (2) (HS) =HSRC F (3) (HS) =HSRCTG F (4) (HS) =HSRCTG F
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
说明: (1)函数依赖:属性值之间的联系(/实体完整性) (2)函数依赖是基于整个关系模式的,而不是关系 模式的特定实例(或值)。 (3) X→Y,称X为决定子 (4) 若X→Y,且Y→X, 记作X←→Y,X与Y一一对应 (5)Y不依赖于X,记作X→Y (一对一)
第四章
关系数据库的规范化设计
4.2
函数依赖
4.2.5 属性集闭包—使推导复杂度从指数级降到多项式级 设R(U,F),U={A1 ,A2 ,…,An}, X是U的子集 称所有从F使用推理规则推出的函数依赖 X→Ai(i=1,2,…,n)中Ai的集合为X的属性闭包 记为 X + ,即: F X + ={Ai|Ai∈U,且X→Ai在F+中} F
内涵与时间独立,外延随时间变化 关系模式定义了: 静态约束-数据依赖、值域等 动态约束-操作对值的影响
数据依赖--数据之间的联系
第四章 关系数据库的规范化设计 4.1 关系模式的设计问题
4.1.2. 关系模式的冗余和异常问题 DBMS都是基于一定的数据模型的 (RDBMS基于关系数据模型) 用数据模型对一个单位的数据进行描述→数据模式 (关系模式 R(A1,A2, …, An) ) 关系数据库模式→关系模式的集合 基于同样的属性构造的关系数据库模式有好坏之分
第四章 关系数据库的规范化设计 4.1 关系模式的设计问题
4.1.3 本章的符号规定
英文字母表首部大写字母“A,B,C” 表示单个属性 英文字母表尾部大写字母“X,Y,Z” 表示属性集 大写字母R表示关系模式,小写字母r表示其关系 属性名的组合有时也表示关系模式 属性集{A1,……,An}简写为A1……An 属性集X和Y的并集X∪Y简写为XY
• 不出现在F中的属性一定在候选键中。
第四章 关系数据库的规范化设计 4.2 函数依赖
例:设有关系模式CTHRSG(C,T,H,R,S,G),满足 下列函数依赖:
C→ T HR→C HT→R CS→G HS→R
每门课程仅有一位教师讲授 在任一时间,每个教室只能上一门课程 在一个时间一位教师只能在一个教室上课 每个学生的每门课程只有一个成绩 在一个时间每个学生只能在一个教室听课
第四章 关系数据库的规范化设计 4.1 关系模式的设计问题
数据库模式之二的一个实例: {S(S#,SN,SD,SA),C (C#,CN,PC#),S_C(S#,C#,G)} S S# 001 002 003 S-C S# 0001 0001 0001 0001 0001 0002 0002 0003