SQL Server 数据操作基本原理

假设检验的基本原理是利用小概率事件反证，因为小概率事件在一次实验中极不可能发生。根据假设检验，如果观测结果在零假设成立时的概率（即P值）很小，则认为零假设不成立。

遗传算法的基本理念源于生物界的遗传过程，通过模拟自然选择和遗传变异来解决复杂的优化问题。由J.Holland于1975年提出，遗传算法适用于多维度、非线性和局部最优解问题的优化。其核心步骤包括编码解决方案、初始化种群、适应度评估、选择操作、交叉和变异过程等。遗传算法具备全局优化能力、自适应性和鲁棒性，广泛应用于机器学习、网络设计、工程优化等领域。

SQL 练习的入门项目里，学生表、课程表、成绩表的组合算是经典案例了。这个资源用的是Oracle，语法上跟 MySQL 稍有不同，不过逻辑结构挺清晰的，适合熟悉数据库查询流程。 查询小明成绩的题目，挺有代表性。像 SELECT 联表查询、WHERE 条件筛选，甚至 分组聚合的应用都涵盖到了。你练一遍下来，基本上日常查询就不太会卡了。 不及格课程的也蛮有意思，要灵活用 JOIN 和 HAVING。是那个“超过两门不及格”的统计查询，用 GROUP BY + COUNT 的组合，锻炼思路。 如果你是刚上手 SQL 的朋友，可以先参考这几篇： SQL 语言基础：课程表创建 SQL 学生表定

粒子群算法的理念源于对鸟群捕食行为的研究。模拟鸟群集体飞行觅食的行为，通过群体协作达到最优解，是一种基于群体智能的优化方法。马良教授在《蚁群优化算法》中提到，大自然赋予了我们许多启示，包括蚁群、鸟群等的行为。

数据库连接是数据库编程中的核心环节，ADO.NET提供了丰富的类和对象用于连接和操作数据库。理解ADO.NET类和对象的基本概述对于数据库编程至关重要。

地统计方法是空间数据中重要的一部分。区域化变量的概念在实际应用中尤其关键，毕竟多现实世界的现象都可以通过它来。你可以把区域化变量理解为反映空间现象特征的随机变量。嗯，最重要的两点就是它的随机性和结构性。通过这两个特征，能够更好地理解空间数据背后的规律性。 如果你在做空间数据时，需要对区域化现象进行建模，地统计方法真的挺有用的。而且，使用一些像MATLAB这样的工具，能更高效地实现这些。比如，MATLAB中的相关算法，能够你模拟和区域化现象，提升你的工作效率。 不过，地统计的数学模型不简单，要是你没有这方面的背景，会有点儿挑战。但只要掌握了基本的原理和方法，多应用场景下都能轻松驾驭。你可以参考一

数据挖掘是从海量数据中发现有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。《数据挖掘的基本原理与算法》PDF文档深入探讨了关联规则、支持向量机（SVM）、决策树等核心概念及其应用，包括数据预处理、数据集成、数据变换、分类与回归、聚类、模型评估与验证以及领域应用等。此文档还讨论了数据挖掘的最新进展和挑战，如深度学习在数据挖掘中的应用和大数据环境下的技术。通过学习档，读者能全面了解数据挖掘的基本原理和实际应用。

引起的问题: (1)数据冗余：同一门课程由n个学生选修，“学分”就重复n-1次；同一个学生选修了门课程，姓名和年龄就重复了n-1次。 (2)更新异常：若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的“学分”值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。 (3)插入异常：假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有“学号”关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。 (4)删除异常：假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

有以下两张表：班级表（class）包括classId（number(4,0)）、classname、description；学生表（stu）包括stuId（number(4,0)）、stuname、sex、classId（外键）。写SQL查询语句实现以下两个需求：1. 查找学生个数大于3个的班级id、该班级所有学生id、学生名称、班级学生个数。2. 查找学生个数大于3个的班级id、班级名称、该班级所有学生id、学生名称、班级学生数。