斯坦福_数据库系统实现_Notes09
ROST CM 使用手册
2) 内容挖掘标签页 ............................................................................................................. 11 打开按钮.................................................................................................................. 11
基于词群的频度统计.............................................................................................. 16
2
提取高频词至辅助文档.......................................................................................... 17 4) 导入菜单 ......................................................................................................................... 17
三、 ROST Content Mining（内容挖掘） ....................................................................... 10 1) 批量处理 ......................................................................................................................... 10
数据库开发的相关书籍
数据库开发的相关书籍
数据库开发涉及多个领域，包括数据库理论、SQL语言、数据库设计和优化等。
以下是一些关于数据库开发的经典书籍：
1. 《数据库系统导论》（第七版）著：机械工业出版社，数据库领域中的权威著作，专业理论书籍出版至第七版，在业界是罕见的，可以想见该书具有多高的水平。
2. 《数据库系统概念》（第三版）Silberschatz著：机械工业出版社，光看作者的名字就知道这肯定是一本好书。
3. 《数据库系统实现》机械工业出版社著：斯坦福大学五门数据库系列课程的前两门教材，《数据库系统实现》一书的层次在我国已相当于研究生课程水平。
4. 《数据库设计》Stephens著：机械工业出版社，一本不太厚也不太难的入门书。
5. 《数据库处理--基础、设计与实现》（第七版）著：电子工业出版社，很少见的使用Access作为实例介绍数据库原理与设计的书，内容清晰易懂。
实在是一本不可多得的好书，值得大家认真去学。
6. 《OraclePL/SQL程序设计(第6版)(上下册)》作者：【美】StevenFeuerstein(史蒂芬弗伊尔斯坦)，BillPribyl(比尔普里比尔)译者：方鑫：数据库编程领域的大百科全书世界ji数据库专家呕血之作针对
OracleDatabase12C全新升级全面涵盖PL/SQL开发中遇到的各种问题与
解决方案本书在Or...历经15个小时，终于评出这8本最受欢迎的SQL书
籍数智物语1万+文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。
这些书籍涵盖了从数据库基础到高级技术的各个方面，对于想要深入学习数据库开发的读者来说是很好的选择。
stanford nlp 用法-概述说明以及解释
stanford nlp 用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题——Stanford NLP，并提供一些背景信息。
Stanford NLP是由斯坦福大学自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）小组开发的一套自然语言处理工具包。
它提供了丰富的功能和算法，能够帮助研究人员和开发者进行文本分析、语言理解和信息提取等任务。
自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及了对人类语言的理解和生成。
随着互联网和数字化时代的到来，海量的文本数据成为了研究和应用的宝贵资源。
然而，人类语言的复杂性和多样性给文本处理带来了挑战。
Stanford NLP应运而生，旨在利用先进的技术和算法帮助研究人员和开发者解决这些挑战。
在本文中，我们将探讨Stanford NLP的主要功能和用途。
首先，我们将介绍Stanford NLP的简介，包括其目标和诞生背景。
然后，我们将详细讨论Stanford NLP在各个领域的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
最后，我们将总结Stanford NLP的应用优势，并展望其未来的发展潜力。
在阅读本文之前，读者需要对自然语言处理的基本概念有一定的了解，同时，具备一定的编程和机器学习知识也将有助于更好地理解本文。
本文将从大的框架上介绍Stanford NLP的用法，并提供一些具体的实例和应用场景，以帮助读者更好地理解和使用Stanford NLP。
接下来，让我们深入探索Stanford NLP的世界，了解它的用途和优势，并展望它在自然语言处理领域的未来发展。
文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分（Section 1）首先概述了本文的主题和目的，然后简要介绍了Stanford NLP的概念及其在自然语言处理领域的重要性。
接下来，给出了本文的整体结构安排。
正文部分（Section 2）详细介绍了Stanford NLP的应用。
数据库系统原理,github
数据库系统原理,github1.数据库系统原理是数据库技术的基础理论。
Database system principle is the fundamental theory of database technology.2.通过学习数据库系统原理，可以深入了解数据库的存储、管理和优化。
Studying the principles of database system can help us understand the storage, management and optimization of databases in depth.3.数据库系统原理涉及到数据结构、算法、操作系统等多方面知识。
The principles of database system involve various knowledge such as data structure, algorithms, and operating systems.4.学习数据库系统原理可以帮助我们设计高效的数据库系统。
Studying the principles of database system can help us design efficient database systems.5.了解数据库系统原理能够提升我们在数据库领域的专业能力。
Understanding the principles of database system can enhance our professional skills in the field of databases.6. 《数据库系统原理》是一本经典的数据库教材。
"Database System Principles" is a classic textbook on databases.7.该书详细介绍了数据库系统的各个方面。
The book provides a detailed introduction to various aspects of database systems.8.通过阅读该书，可以系统地学习数据库系统原理。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
CS 229机器学习(个人笔记目录(1线性回归、logistic 回归和一般回归1(2 判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法10(3 支持向量机SVM 上) 20(4 支持向量机SVM 下) 32(5规则化和模型选择45(6K-mea ns聚类算法50(7混合高斯模型和EM 算法53 (8EM 算法55 (9 在线学习62(10 主成分分析65(11独立成分分析80(12线性判别分析91(13 因子分析103 (14 增强学习114(15典型关联分析120(16偏最小二乘法回归129这里面的内容是我在 2011 年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人 学习笔记，内容主要来自 Andrew Ng 教授的讲义和学习视频。
另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。
每章内容主要按照个人 学习时的思路总结得到。
由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会存在。
更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。
如果有疑问的地方，请第 一时间参考 Andrew Ng 教授的讲义原文和视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。
博客上很多网友提出的问题，我难以回答，因为我水平确实有限，的内容最好找相关大牛咨询和相关论文研读。
如果有网友想在我这个版本基础上再添加自己的笔记，可以发送 我提供原始的 word docx 版本。
另，本人目前在科苑软件所读研，马上三年了，方向是分布式计算，主要偏大 数据分布式处理，平时主要玩 Hadoop 、Pig 、Hive 、 Mahout 、NoSQL 啥的，关注系统方面和数据库方面的会议。
希望大家多多交流，以后会往博客上放这 些内容，机器学习会放的少了。
Anyway ，祝大家学习进步、事业成功！1 对回归方法的认识JerryLead2011 年 2 月 27 日1 摘要更深层次Email 给我，本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。
stanford corenlp 依赖关系解析
stanford corenlp 依赖关系解析StanfordCoreNLP是Stanford自然语言处理库中的核心组件，它提供了一系列强大的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、实体识别、关系提取等。
要使用StanfordCoreNLP，您需要先安装并配置好相关依赖，本文将为您解析StanfordCoreNLP的依赖关系。
一、依赖关系解析1.依赖库StanfordCoreNLP依赖于多个外部库，其中包括Java语言的一些核心库，如Java标准库、ApacheCommonsIO库等。
此外，StanfordCoreNLP还依赖于一些专门用于自然语言处理的第三方库，如StanfordPOSTagger、StanfordNER等。
这些库共同构成了StanfordCoreNLP的基础设施。
2.版本兼容性在使用StanfordCoreNLP时，需要注意不同库之间的版本兼容性问题。
不同版本的库可能存在不兼容的情况，导致程序运行出错。
因此，在安装和配置StanfordCoreNLP时，需要确保所有依赖库的版本都是兼容的。
3.安装方式StanfordCoreNLP可以通过Maven或Gradle等方式进行安装。
您需要在项目的pom.xml或build.gradle文件中添加相应的依赖信息，并配置好相关的环境变量和路径。
在安装完成后，您可以使用Java编译器和运行时环境来运行程序。
二、实际应用案例以下是一个使用StanfordCoreNLP进行实体识别的实际案例：1.准备数据首先，您需要准备一份文本数据，并将其保存为文本文件或输入流。
您可以使用任意文本编辑器或在线文本编辑工具来创建文本数据。
2.导入依赖在项目的pom.xml文件中添加StanfordCoreNLP的依赖信息，并配置好相关的环境变量和路径。
确保您已经安装了所有必要的依赖库，并且它们的版本是兼容的。
3.程序编写编写Java程序，使用StanfordCoreNLP对文本数据进行处理。
java stanfordcorenlp 例子
自从Stanford University开发了Stanford CoreNLP这个自然语言处理工具包以来，它已经成为了许多开发者和研究人员在自然语言处理领域的首选工具之一。
在本文中，我将深入探讨Stanford CoreNLP的基本概念、功能和应用，并通过一些具体的例子来展示其强大的能力。
1. Stanford CoreNLP简介Stanford CoreNLP是一套基于Java语言开发的自然语言处理工具包，它提供了一系列强大的NLP工具，包括词法分析、语法分析、命名实体识别、情感分析等功能。
其功能丰富且易于使用的特点，使得它在文本处理、信息提取、情感分析等领域得到了广泛的应用。
2. 使用Stanford CoreNLP进行词法分析词法分析是NLP领域的基本任务之一，它主要包括词汇的分词、词性标注等功能。
我们可以使用Stanford CoreNLP提供的接口来进行词法分析，并获得句子中每个词的词性、原型等信息。
对于句子“我爱自然语言处理”，使用Stanford CoreNLP可以得到“我”是代词，爱是动词，自然语言处理是名词短语等信息。
3. 利用Stanford CoreNLP进行语法分析除了词法分析之外，Stanford CoreNLP还可以进行语法分析，帮助我们理解句子的句法结构。
通过语法分析，可以得到句子中词语之间的依存关系、成分结构等信息。
举个例子，对于句子“自然语言处理是一门重要的技术”，语法分析可以帮助我们理解“自然语言处理”是主语，“是”是连系动词，一门重要的技术”是宾语等信息。
4. 使用Stanford CoreNLP进行命名实体识别在许多NLP任务中，识别文本中的命名实体是非常重要的一个步骤。
Stanford CoreNLP提供了命名实体识别的功能，可以快速准确地识别文本中的人名、地名、组织机构名等信息。
对于句子“乔布斯是苹果公司的创始人”，命名实体识别可以帮助我们识别“乔布斯”是人名，“苹果公司”是组织机构名等信息。
stanford alpaca 数据格式解析
Stanford Alpaca 数据格式解析Stanford Alpaca是一种广泛使用的数据格式，主要用于存储和解析自然语言处理任务中的文本数据。
Alpaca数据格式的设计旨在提供一种高效、灵活和可扩展的方式来存储和处理大量文本数据。
下面我们将详细解析Stanford Alpaca数据格式的特点和优势。
一、Stanford Alpaca 数据格式的特点1.高效性：Stanford Alpaca数据格式采用高效的二进制格式，能够快速读取和写入数据，提高了数据处理速度。
2.灵活性：Alpaca数据格式支持多种不同类型的数据，包括文本、标记、属性等，并且可以方便地扩展新的数据类型。
3.可扩展性：Stanford Alpaca数据格式的设计允许用户根据需要自定义数据结构和字段，使得数据格式能够适应不同的应用场景。
4.易用性：Stanford Alpaca提供了易于使用的API和工具，方便用户进行数据的导入、导出和解析。
二、Stanford Alpaca 数据格式的优势1.存储空间优化：由于采用了二进制格式，Stanford Alpaca数据格式相比文本格式更加紧凑，可以有效地节省存储空间。
2.高效的数据处理：由于数据是以二进制形式存储的，因此在处理大量数据时，Stanford Alpaca能够提供更高的性能和效率。
3.丰富的数据处理功能：Stanford Alpaca提供了丰富的数据处理功能，包括文本清洗、标记化、分词、词性标注等，方便用户进行自然语言处理任务。
4.良好的可扩展性：Stanford Alpaca数据格式的设计允许用户根据需要自定义数据结构和字段，使得数据格式能够适应不同的应用场景和需求。
5.广泛的社区支持：Stanford Alpaca拥有一个活跃的开发者社区，提供了丰富的资源和支持，方便用户进行交流和学习。
数据库原理——GaussDB云数据库_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据库原理——GaussDB云数据库_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.以下哪一选项，没能描述出触发器的主要优点（）。
答案:触发器多多益善2.常用的触发器有哪些（）。
答案:DELETE触发器_INSERT触发器_UPDATE触发器3.若属性K是基本关系R的主码，则属性K不能取空值。
答案:正确4.在进行数据违规操纵时，多有触发器控制提示用户禁止操作。
答案:正确5.DBMS如果发现用户的操作违背了完整性_______，就采取一定的操作，以保证数据的完整性。
答案:约束条件6.无论对表中的数据进行何种增加、删除或更新，触发器都能对数据_______检查。
答案:实施完整性7.事务处于什么状态，描述错误的是（）。
答案:异常中止状态：事务提交8.与封锁粒度无关的数据库对象是（）。
答案:操作命令9.并发控制技术是数据库管理系统的核心，用来解决的问题是（）答案:丢失更新_读“脏”数据_不可重复读10.事务是构成单一逻辑工作单元的操作集合。
答案:正确11.当事务正常结束，成功完成所有操作称为提交。
答案:正确12.介质故障破坏的是磁盘上的部分，或全部_______，甚至会破坏日志文件。
答案:物理数据13.调度应该在某种意义上等价于一个_______，这种调度称为可串行化调度。
答案:串行调度14.不是云数据库的数据库系统服务基础设施的是（）。
答案:本地服务器15.以下哪些是GaussDB的特性（）。
答案:SQL优化、执行、存储分层解耦架构_可插拔存储引擎架构_基于GTM全局事务控制器_支持存储技术分离16.数据库读/写机制要保证事务ACID特性，它的“好与坏”与DBMS的性能无关。
答案:错误17.GaussDB(DWS)提供数据节点双重HA保护机制，保障业务不中断。
答案:正确18.分布式数据库系统是网络互相连接，使物理上分布的各局部数据库，共同组成一个完整的、全局的逻辑视图，对于用户而言，相当于______为其所用。
斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程数据库系统实现1
数据库中的数据通常驻留在第二级存储器中。在当今的计算机系统中，“第二级存储器”通 常就是磁盘。然而，数据必须在主存储器中，才能对数据进行有用的操作。于是， DBMS中有一 个称作 缓冲区管理器的成分，它负责将可利用的主存空间分割成缓冲区 。缓冲区是与页面同等 大小的区域，磁盘块的内容可以传送到缓冲区中。这样，所有需要从磁盘得到信息的 DBMS成分 都与缓冲区和缓冲区管理器打交道，或直接地，或通过执行引擎。不同的 DBMS成分所需要的信 息的类型包括：
1) 持久存储。与文件系统类似， DBMS支持对非常大量的数据进行存储，这些数据独立于 使用数据的任何处理程序而存在。然而， DBMS在提供灵活性方面比文件系统做得更好， 例如，它提供支持对非常大量的数据进行高效存取的数据结构。
2) 编程接口。DBMS使得用户能够通过强有力的查询语言访问和修改数据。 DBMS在数据操 纵的灵活性方面也比文件系统强。与文件读写相比， DBMS提供的对存储的数据进行操 作的方式要复杂得多。
3) 事务管理 。DBMS支持对数据的并发存取，即多个不同的进程（称作“事务”）同时对数 据进行存取。为避免同时访问所造成的不良后果， DBMS支持隔离，即看起来事务是一 次一个地在执行，以及原子性 ，即要求事务或者完全执行；或者完全不执行。 DBMS还 支持 可恢复性 ，即能够从多种类型的故障或错误中恢复的能力。
核心技术回顾
本书的读者应已学习过 Ullman和Widom的《数据库系统入门教程》这一层次的数据库系 统方面的内容，并了解 SQL编程方面的知识。他们应该熟悉下列术语：
• 数据：值得保留的任何信息，一般来说是电子形式的。 • 数据库：为了访问和修改而组织的、在长时期内保留的数据的集合。 • 查询：从数据库中抽取特定数据的操作。 • 关系：将数据组织到二维表中的组织方式，表中的行（元组）表示基本的实体或某种
多模态数据库应用案例
多模态数据库应用案例随着信息技术的快速发展和智能设备的普及，多模态数据库的应用越来越广泛。
多模态数据库是指能够存储和管理多种不同类型数据的数据库系统，例如文字、图像、音频、视频等。
下面将简要介绍几个多模态数据库的应用案例。
首先是医学领域的应用。
在医学研究和临床诊断过程中，往往需要处理大量的多模态数据。
比如，医学影像数据库可以存储和管理各种类型的医学影像数据，包括X光、CT、MRI等。
通过多模态数据库，医生可以更方便地访问和比较不同类型的影像数据，提高诊断效率和准确性。
其次是智能交通系统的应用。
现代城市交通管理面临着越来越复杂的挑战，需要处理大量的交通数据。
多模态数据库可以存储和管理交通摄像头拍摄的图像和视频数据，以及交通传感器获取的车辆轨迹数据等。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以实时监测交通状况、预测交通拥堵，并提供交通指引和优化调度方案。
另外一个重要的应用领域是虚拟现实和增强现实。
虚拟现实和增强现实技术需要处理多种类型的数据，如三维模型、图像、声音等。
多模态数据库可以存储和管理这些数据，并提供高效的数据检索和呈现功能，使用户可以更加沉浸式地体验虚拟现实和增强现实的场景。
最后，多模态数据库还广泛应用于文化遗产保护和数字图书馆等领域。
文化遗产保护需要保存和传承各种类型的文化资料，如文物的图像、音频描述、历史文献等。
多模态数据库可以有效地管理和检索这些信息，为文化遗产的保护和研究提供支持。
数字图书馆则需要存储和管理大量的图书、期刊、报纸等文献资源，以及与之相关的图像、音频、视频等多媒体资料。
综上所述，多模态数据库在医学、交通、虚拟现实和文化遗产等领域的应用非常广泛。
它能够有效地存储和管理多种类型的数据，并提供高效的检索和呈现功能，为各行各业的数据管理和分析工作提供了有力支持。
随着技术的不断进步，多模态数据库的应用前景将更加广阔。
Couchbase数据库原理分析
Couchbase数据库原理分析Couchbase是一种分布式NoSQL数据库，具有高性能、可扩展、可靠性和灵活性的特点。
它以文档为基本单位存储数据，并通过键值对的方式进行访问。
本文将深入分析Couchbase数据库的原理，包括其架构、数据模型、数据访问方式以及集群管理等方面。
一、Couchbase数据库架构Couchbase数据库采用分布式架构，由多个节点组成一个集群。
每个节点负责存储和处理一部分数据，通过数据分片和数据副本实现数据的高可用性和负载均衡。
节点之间通过Gossip协议进行通信，以实现数据同步和集群管理。
二、Couchbase数据模型Couchbase数据模型是文档模型，它将数据存储为JSON文档。
每个文档都有一个唯一的键，通过键值对的方式进行访问。
文档可以包含任意数量和类型的字段，并且可以进行嵌套。
Couchbase支持灵活的文档结构和动态的模式，适合处理半结构化数据。
三、Couchbase数据访问方式Couchbase数据库支持多种数据访问方式，包括键值对访问、N1QL 查询和全文搜索。
键值对访问是最基本的方式，通过文档的键直接获取或修改对应的值。
N1QL是一种声明式的查询语言，类似于SQL，可以方便地查询和过滤文档。
全文搜索支持通过全文索引进行模糊查询和关键字搜索。
四、Couchbase数据存储和索引Couchbase通过将数据分片和复制存储在不同的节点上实现高可用性和负载均衡。
数据分片将数据划分为一系列的片段，每个片段存储在一个节点上。
数据复制将每个片段的副本存储在其他节点上，以提供故障转移和读取负载均衡。
Couchbase还支持多种索引类型，包括主键索引、二级索引和全文索引，以提高查询效率。
五、Couchbase集群管理Couchbase集群可以通过添加或移除节点来进行扩展或缩减。
添加节点时，数据会自动进行重新分片和复制，以平衡数据负载和保持高可用性。
移除节点时，会将该节点上的数据重新分配到其他节点上。
State模式在数据库开发中的具体应用案例
State模式在数据库开发中的具体应用案例抽象化和实现的分离是面向对象设计的基本原则之一。
在软件开发过程中，有许多定制应用需要能够为用户提供不同的视图，以便他们以不同的方式访问数据。
这时，State模式就提供了一个通用的软件架构来实现这种灵活性。
在数据库开发中，State模式可以很好的应用，接下来我将通过一个具体的案例来进行介绍。
案例分析：我们需要开发一个数据库记录系统，这个系统将用于管理论文或报告。
系统中的每条记录都由多个字段构成，例如：作者、日期、标题、摘要和主题。
根据业务需求，系统使用不同的视图来呈现这些记录，例如：使用作者名称作为主体或以时间为基础的视图。
随着时间的推移，系统必须适应新的视图，同时保持与旧视图的兼容性。
为了实现这种灵活性，State模式提供了一种简单而优雅的方法。
首先，我们定义一个状态接口，它包含了所有对于状态的具体操作方法以及切换状态的方法。
然后，我们定义一个抽象状态类来实现这个接口，并在这个状态类中封装了所有具体状态所需的共同行为。
最后，我们就可以定义不同的具体状态类，每个类对应一个需求不同的的视图。
基于这个框架，我们可以构建一个完整的数据库记录系统。
以下是这个系统的基本架构：1.定义状态接口：我们定义了一个RecordState接口，它包含了所有针对记录具体状态的操作方法以及切换视图的方法。
这里主要包括：listRecords()、createRecord()、editRecord()、deleteRecord()、changeAuthor()、changeDate()、changeTitle()、changeSummary() 和 changeSubj()等操作。
其中，changeSubj()方法用于在不同的视图间切换。
2.定义抽象状态类：为了简化实现，我们定义了一个名为AbstractState的抽象类。
它实现了RecordState接口，并全部实现对应方法中的空实现，以保证能够在每一种状态中有一个默认的行为。
tiflash原理
tiflash原理TiFlash是TiDB数据库系统中的一种列存储引擎，它主要用于处理大规模分析查询（OLAP）的场景。
TiFlash原理基于列存储和计算加速技术，通过对数据进行分片复制和压缩，实现了查询性能的大幅度提升。
TiFlash的核心原理包括以下几个方面：1. 列存储：TiFlash将表数据按列进行存储，相较于传统的行存储引擎，列存储在处理分析型查询时能够显著提高查询性能。
这是因为列存储可以避免读取不必要的列数据，减少了磁盘I/O量，并且由于每个列中的数据类型相同，可以应用更高效的压缩算法，减少存储空间和I/O负载。
2. 分片复制：TiFlash将数据按照分片的方式进行复制存储，每个分片是一个副本。
这样可以实现数据的水平扩展和负载均衡，多个TiFlash节点可以并行处理查询请求，提高查询的吞吐量。
此外，分片复制还可以提供数据冗余和高可用性，一旦一些节点出现故障，可以自动切换到其他正常的副本上继续服务。
4. 计算加速：TiFlash在存储引擎内嵌入了计算引擎，实现了对查询计划和操作的优化和加速。
例如，TiFlash可以通过扫描列存储的元信息来快速定位到特定列的数据位置，减少了磁盘I/O的开销。
此外，TiFlash还支持向量化计算，通过将多个值打包成一个向量进行计算，可以提高计算的效率。
5. 数据同步：TiFlash通过TiKV的raft协议来同步主库（TiKV）的数据更新，保持与主库的一致性。
当主库接收到数据更新请求时，会将操作写入raft log中并广播给其他副本，TiFlash通过监听raft log来获取最新的数据变更，并进行相应的更新操作。
这样可以保证TiFlash的数据与主库保持同步，并提供实时的查询结果。
综上所述，TiFlash是一种基于列存储和计算加速技术的分布式存储引擎，通过数据分片复制、压缩和计算加速等手段，实现了对大规模分析查询的高性能支持。
它为TiDB提供了强大的分析处理能力，能够满足用户在数据探索、报表分析等场景中的需求。
斯坦福 编程范式
斯坦福编程范式斯坦福编程范式是指斯坦福大学在计算机科学教育中提倡的一种编程思维方式和方法论。
它强调的是以问题为导向，注重抽象和模块化，以及使用合适的数据结构和算法来解决问题。
斯坦福编程范式不仅仅是一种具体的编程语言或技术，而是一种更高层次的思维方式。
1. 问题导向斯坦福编程范式强调将问题放在首位。
在开始编写代码之前，我们需要清楚地定义问题，并且理解问题的背景、需求和目标。
只有深入了解问题，才能更好地设计出解决方案。
2. 抽象和模块化抽象和模块化是斯坦福编程范式的核心概念之一。
通过抽象，我们可以将复杂的问题分解为更小、更简单的子问题，并对其进行建模。
这样做有助于我们理清思路、降低复杂度，并且提高代码可读性和可维护性。
在模块化方面，斯坦福编程范式鼓励将代码划分为多个独立的模块，每个模块负责解决一个特定的子问题。
这种模块化的设计有利于代码的重用性和可扩展性，同时也方便团队协作和代码维护。
3. 数据结构和算法斯坦福编程范式强调选择合适的数据结构和算法来解决问题。
不同的数据结构和算法适用于不同类型的问题，并且它们对程序性能有着重要影响。
因此，在编写代码之前，我们需要仔细评估问题的特点，选择最合适的数据结构和算法来实现解决方案。
常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等，而常见的算法包括排序、搜索、动态规划等。
掌握这些基本的数据结构和算法，并且能够灵活运用它们，是成为一名优秀程序员所必需的。
4. 测试与调试斯坦福编程范式强调测试与调试在编程中的重要性。
良好的测试可以帮助我们发现潜在问题并提高代码质量。
在编写代码时，我们应该养成写测试用例并进行测试驱动开发（TDD）的习惯。
另外，在程序出现错误时，我们需要进行调试。
调试是一种找出程序中错误的过程，可以通过打印变量值、使用调试工具等方式来定位问题。
掌握常用的调试技巧和工具，能够快速解决问题，并提高开发效率。
5. 文档和注释斯坦福编程范式强调编写清晰、易读的代码，并且提倡良好的文档和注释习惯。
FoxBASE^+关系型数据库管理系统中的几个函数
FoxBASE^+关系型数据库管理系统中的几个函数
陈富强
【期刊名称】《武钢技术》
【年(卷),期】1990()7
【摘要】计算机技术在当今世界以极快的速度向前发展,它已渗透到各个领域,微型计算机用于企事业经济管理就是最近几年迅速发展起来的一个例子。
目前使用的数据库管理系统是当代数据管理的最新技术,是计算机科学的重要分支。
在进行非数值运算的数据处理方面,它比其他高级语言(如BASIC、COBOL、PASCAL等)具有更强的功能,编排程序更方便简单,深受广大用户的欢迎。
1984年7月。
【总页数】3页(P35-37)
【关键词】数据库;管理系统;FoxBASE^+系统
【作者】陈富强
【作者单位】武汉钢铁公司硅钢片厂
【正文语种】中文
【中图分类】TP315
【相关文献】
1.多项式函数在关系型数据库中的应用 [J], 韩光;靳书海
2.探讨关系型数据库管理系统中数据库表格的创建模式 [J], 王平华
3.FoxBASE+关系型数据库学习中需要注意的问题 [J], 赵志升
4.FOXBASE PLUS关系型数据库管理系统简介 [J], 叶慧琳
5.关系型数据库FOXBASE+在计量检定中的应用 [J], 李德春;郑屹
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系统库surprise心得
系统库surprise心得在机器学习领域中，推荐系统是一个非常重要的研究方向。
推荐系统能够根据用户的历史行为和偏好，给用户推荐他们可能感兴趣的物品或内容。
在推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。
而Surprise是一个基于Python实现的推荐系统库，提供了一系列协同过滤算法的实现。
Surprise的设计初衷是为了简化推荐系统的研究和开发过程。
它提供了一套简洁而又强大的API，使得开发者可以快速地构建和评估推荐模型。
Surprise支持多种协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤以及基于模型的协同过滤等。
Surprise提供了丰富的数据集，包括MovieLens、Netflix、Jester 等，这些数据集可以用来训练和测试推荐模型。
同时，Surprise还提供了一些工具函数，可以帮助开发者进行数据预处理、模型评估等工作。
这些工具函数大大简化了推荐系统的开发流程。
使用Surprise构建推荐模型非常简单。
首先，我们需要加载数据集。
Surprise提供了一个Dataset类，可以方便地加载各种数据集。
然后，我们可以选择一个合适的协同过滤算法，比如基于用户的协同过滤算法。
接下来，我们可以调用fit方法对模型进行训练，然后调用predict方法对用户的评分进行预测。
最后，我们可以使用evaluate方法对模型进行评估。
Surprise的优点不仅仅在于其简洁而强大的API，还在于其良好的可扩展性。
Surprise提供了丰富的配置选项，可以让开发者灵活地调整模型的参数。
此外，Surprise还支持自定义的评估指标和算法，开发者可以根据自己的需求进行扩展。
然而，Surprise也存在一些不足之处。
首先，Surprise只提供了基本的协同过滤算法的实现，对于一些新颖的推荐算法，Surprise并不支持。
此外，Surprise的文档相对较少，对于一些高级功能的使用，开发者可能需要自己去阅读源代码。
StanfordCoreNLP的简单使用
StanfordCoreNLP的简单使⽤前提条件：电脑上安装有jdk，最好新⼀点吧，jdk1.8以上。
1.pip install stanfordcorenlp2.去官⽹https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/下载两个东西，如图：⼀个是最新版的CoreNLP，⼀个是中⽂包。
3.下载后解压前者，把中⽂包(.jar⽂件)放在前者解压后的⽂件夹。
然后注意，⼀定要把中⽂包重命名⼀下。
因为整个的⼯具都是Java写的，只是⽤了⼀个Python库stanfordcorenlp来调⽤它。
那么⼯具包⾥所有的⽂件命名都要按照调⽤的规范来。
⾄于重命名成什么？你只要运⾏⼀下等着报错就⾏了。
报错信息会提醒你该改的格式。
我这⾥中⽂包名本来是stanford-corenlp-4.0.0-models-chinese.jar，改成了stanford-chinese-corenlp-2020-01-01-models.jar，⽇期是随便输的，只要格式对了就⾏。
4.最后来看应⽤：from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP##指明安装路径和语⾔类型(中⽂)nlp = StanfordCoreNLP(r'XXXXXXXXXXXX/stanford-corenlp-latest//stanford-corenlp-4.0.0', lang='zh')sentence = '2020吉祥⽂化⾦银币正式发⾏。
'print(nlp.word_tokenize(sentence))print(nlp.pos_tag(sentence))print(nlp.ner(sentence))print(nlp.parse(sentence))print(nlp.dependency_parse(sentence))nlp.close()运⾏结果：['2020', '吉祥', '⽂化', '⾦', '银币', '正式', '发⾏', '。
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现
数据结构之的最大流算法FordFulkerson算法原理和实现数据结构之最大流算法Ford-Fulkerson算法原理和实现最大流算法是图算法中的一种重要算法，被应用于解决许多实际问题，例如电力分配、网络流量优化等。
Ford-Fulkerson算法是最经典的最大流算法之一，下面将详细介绍其原理和实现。
一、Ford-Fulkerson算法原理Ford-Fulkerson算法基于残余网络的概念来寻找增广路径，通过不断地增加流量来求解最大流问题。
它的基本思想是在图中找到一条从源点到汇点的路径，并在该路径上增加流量，直到没有增广路径为止。
具体步骤如下：1. 初始化流网络：将每条边的流量设置为0。
2. 在残余网络中找到增广路径：使用深度优先搜索或广度优先搜索来寻找一条从源点到汇点的路径。
残余网络中的边是指原有流量未满的边以及流量超过了容量的边。
3. 计算路径上的最小流量：在增广路径中找到最小的残余容量，记为min_flow。
4. 更新路径上的流量：将路径上的每条边的流量增加min_flow。
5. 更新残余容量：对于每条增广路径上的边，更新其残余容量。
原有流量未满的边的残余容量等于该边的容量减去当前流量，流量超过容量的边的残余容量为0。
6. 重复步骤2-5直到没有增广路径。
7. 最大流量即为源点流出的总流量。
二、Ford-Fulkerson算法实现下面以Python语言为例，给出Ford-Fulkerson算法的实现。
```pythonclass Graph:def __init__(self, graph):self.graph = graphself.row = len(graph)def bfs(self, s, t, parent):visited = [False] * self.rowqueue = []queue.append(s)visited[s] = Truewhile queue:u = queue.pop(0)for idx, val in enumerate(self.graph[u]):if visited[idx] == False and val > 0:queue.append(idx)visited[idx] = Trueparent[idx] = uif idx == t:return Truereturn Falsedef ford_fulkerson(self, source, sink):parent = [-1] * self.rowmax_flow = 0while self.bfs(source, sink, parent):path_flow = float("Inf")s = sinkwhile s != source:path_flow = min(path_flow, self.graph[parent[s]][s]) s = parent[s]max_flow += path_flowv = sinkwhile v != source:u = parent[v]self.graph[u][v] -= path_flowself.graph[v][u] += path_flowv = parent[v]return max_flow# 测试用例graph = [[0, 16, 13, 0, 0, 0],[0, 0, 10, 12, 0, 0],[0, 4, 0, 0, 14, 0],[0, 0, 9, 0, 0, 20],[0, 0, 0, 7, 0, 4],[0, 0, 0, 0, 0, 0]]g = Graph(graph)source = 0sink = 5print("最大流量为：%d" % g.ford_fulkerson(source, sink)) ```上述代码首先定义了一个Graph类，其中包含了两个方法：bfs和ford_fulkerson。
微调大模型 standford-alpaca样本格式json描述
要微调Stanford-Alpaca大模型，您需要将训练数据转换为适合Alpaca模型的样本格式。
Alpaca模型的样本格式是一个包含以下字段的JSON对象：
1. "id"：样本的唯一标识符。
2. "context"：包含待处理文本的字段。
3. "questions"：一个包含问题的列表，每个问题都是一个包含以下字段的JSON 对象：
- "question"：问题的文本。
- "is_impossible"：一个布尔值，指示问题是否可回答。
如果问题不可回答，则不需要提供答案字段。
- "answers"：一个包含答案的列表，每个答案都是一个包含以下字段的JSON 对象：
- "text"：答案的文本。
- "answer_start"：答案在上下文中的起始位置。
1。
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Notes 09
8
Schedule C
T1 Read(A); A A+100 Write(A); T2
A 25
125
B 25
Read(A);A A2; Write(A); Read(B); B B+100; Write(B);
250 125
Read(B);B B2; Write(B);
CS 245
Notes 09
2
Example:
T1: Read(A) A A+100 Write(A) Read(B) B B+100 Write(B) Constraint: A=B
CS 245
T2: Read(A) A A2 Write(A) Read(B) B B2 Write(B)
So net effect is either • S=…r1(x)…w2(b)… or • S=…w2(B)…r1(x)…
CS 245
Notes 09
23
What about conflicting, concurrent actions on same object?
start r1(A) start w2(A) end w2(A) end r1(A)
250
Notes 09
CS 245
Schedule E
T1 Read(A); A A+100 Write(A);
Same as Schedule D but with new T2’
T2’
Read(A);A A1; Write(A); Read(B);B B1; Write(B);
Notes 09 17
CS 245
Returning to Sc
Sc=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A)r1(B)w1(B)r2(B)w2(B) T 1 T2 T 1 T2
CS 245
Notes 09
18
Returning to Sc
Sc=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A)r1(B)w1(B)r2(B)w2(B) T 1 T2 T 1 T2
Notes 09
6
Schedule B
T1 T2
A 25
50
B 25
Read(A);A A2; Write(A);
Read(B);B B2; Write(B); Read(A); A A+100 Write(A); Read(B); B B+100; Write(B);
50 150 150 150
CS 245 Notes 09 16
• •
T1
T2 T1 Also, T1 T2
T2 Sd cannot be rearranged into a serial schedule Sd is not “equivalent” to any serial schedule Sd is “bad”
T2 issues write(B,S)
Input(X) t completes
x
time
input(B) System completes issues output(B) System output(B) issues BS completes input(B)
Notes 09 22
CS 245
Notes 09
3
Schedule A
T1 Read(A); A A+100 Write(A); Read(B); B B+100; Write(B); T2
Read(A);A A2; Write(A);
Read(B);B B2; Write(B);
CS 245
Notes 09
CS 245
Notes 09
10
Schedule D
T1 Read(A); A A+100 Write(A); T2
A 25
125
B 25
Read(A);A A2; Write(A); Read(B);B B2; Write(B);
250 50 150 150
11
Read(B); B B+100; Write(B);
w2(A) r1(A) w2(A) Schedule: represents chronological order in which actions are executed Serial schedule: no interleaving of actions or transactions
CS 245 Notes 09 20
Notes 09
28
Exercise:
• What is P(S) for
S = w3(A) w2(C) r1(A) w1(B) r1(C) w2(A) r4(A) w4(D)
• Is S serializable?
CS 245 Notes 09 29
Another Exercise:
• What is P(S) for
125 25 125 125
13
Read(B); B B+100; Write(B);
125
Notes 09
CS 245
• Want schedules that are “good”, regardless of
– initial state and – transaction semantics
Sc’=r1(A)w1(A) r1(B)w1(B)r2(A)w2(A)r2(B)w2(B) T1 T2
CS 245
Notes 09
15
However, for Sd: Sd=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A) r2(B)w2(B)r1(B)w1(B)
• as a matter of fact, T2 must precede T1 in any equivalent schedule, i.e., T2 T1
no cycles Sc is “equivalent” to a serial schedule (in this case T1,T2)
CS 245 Notes 09 19
Concepts
Transaction: sequence of ri(x), wi(x) actions Conflicting actions: r1(A) w2(A) w1(A)
CS 245 Notes 09 32
Note: P(S1)=P(S2) S1, S2 conflict equivalent
CS 245
Notes 09
33
Note: P(S1)=P(S2) S1, S2 conflict equivalent
Counter example:
S1=w1(A) r2(A) S2=r2(A) w1(A)
time
CS 245
Notes 09
24
What about conflicting, concurrent actions on same object?
start r1(A) start w2(A) end w2(A) end r1(A)
time
• Assume equivalent to either r1(A) w2(A) or w2(A) r1(A)
250
250 250
9
CS 245
Notes 09
Sche#43;100 Write(A); T2
Read(A);A A2; Write(A); Read(B);B B2; Write(B);
Read(B); B B+100; Write(B);
CS 245: Database System Principles
Notes 09: Concurrency Control
Hector Garcia-Molina
CS 245
Notes 09
1
Chapter 18 [18] Concurrency Control
T1 T2 … Tn
DB (consistency constraints)
What about concurrent actions?
Ti issues System read(x,t) issues input(x) Input(X) t completes
x
time
CS 245
Notes 09
21
What about concurrent actions?
Ti issues System read(x,t) issues input(x)
Read(B); B B+100; Write(B);
CS 245
Notes 09
12
Schedule E
T1 Read(A); A A+100 Write(A);
Same as Schedule D but with new T2’
T2’
A 25
125
B 25
Read(A);A A1; Write(A); Read(B);B B1; Write(B);
CS 245
Notes 09
26
Definition
A schedule is conflict serializable if it is conflict equivalent to some serial schedule.
CS 245
Notes 09
27
Precedence graph P(S) (S
is schedule)