Exercise2

为了方便后续使用和节省存储空间，也为了给大家提供参考，这里分享我个人原创的 iCarnegie ssd7 Exercise2 答案。

SSD7 Exercise7 答案包含两个文件： relational-schema.txt: 此文件定义了数据库的结构，包含了表名、列名和数据类型等信息。 relational-model.sql: 此文件包含了创建数据库表的SQL语句，可以用来构建数据库。 通过分析这两个文件，可以深入理解SSD7 Exercise7 的数据模型和数据库设计。

mysql exercise one的mysql数据库文件已经包含了Course、Score、Student和Teacher等多张数据表；您可以使用sqlyog、navicat等可视化数据库工具来查看。

件包含SSD7练习6中关于归一化方法的答案。归一化是深度学习中数据预处理的关键步骤，它可以帮助提高模型的训练速度和性能。 答案内容： normalization.txt 文件中包含对不同归一化方法的详细分析，包括： 批归一化 (Batch Normalization) 层归一化 (Layer Normalization) 实例归一化 (Instance Normalization) 其他相关技术 分析内容涵盖每种方法的优缺点、适用场景以及实现细节。 请注意: 本答案仅供学习参考，请勿用于任何商业用途。

SQL 练习题里的万能小抄，cmu_ssd7_exercise1算是蛮实用的一个。结构清晰，涵盖了常见的数据表关系，比如主外键关联和多表查询。适合刚学完数据库系统那阵儿练手用，嗯，拿来练写联结语句挺合适的。 department、student、course、sc这四张表的设计还蛮标准的，字段不多也不绕，像dNo、sNo这些编号字段一眼能看懂。你想写个三表联查或者想搞个成绩统计，都能找到思路。 而且它不是光给表结构，后面还有几个外链，讲得也都挺清楚的。比如你如果对外键约束不太熟，可以点进去看看SQL 外键约束详解，对概念吃得更透一点。 建议你下载下来先对着这个做做题，再参考那几个链接查缺补漏。

卡耐基梅陇大学SSD7 Exercise7的标准及参考答案，供参考。同学们可以根据参考答案进行修改后提交，以获得高分。建议在提交前，先独立完成一遍练习，以提升学习效果。

Matlab的扩展mat2str功能。如果mat2str可以处理更多类型和形状而不仅仅是二维数字和字符串矩阵，那就太好了。jl-mat2str2库以mat2str2函数的形式为Matlab提供了扩展的mat2str功能。Matlab的mat2str仅适用于数字、字符串和字符，而mat2str2还支持单元格、日期时间和表格数组。它还支持超过2维的矩阵。mat2str2是mat2str接口的扩展，并且与它向后兼容。如果MathWorks愿意，我认为他们可以将这个功能整合到mat2str中，它会工作得很好。## 安装将jl-mat2str2发行版复制到您磁盘上的某个位置，并将其Mcode/目录添加到

下载 tensor_toolbox_2.6.zip 文件，包含 Tensor 工具箱的最新版本。该文件提供了多种功能强大的工具，帮助进行张量计算和操作。通过该工具箱，您可以高效地处理各种张量操作，支持多个维度的张量计算，适用于多种机器学习和数据分析任务。

这个仿真程序可以直接调用函数，按照Alamouti原始论文编写，支持双发双收系统的BPSK、QPSK和16QAM信号仿真，能够实时输出结果。

分布式计算的大杀器，Apache Spark的实战宝典来了。Apache Spark 2 Cookbook(2nd)是一本英文电子书，内容挺扎实，覆盖了Spark SQL、Streaming、MLlib等核心模块。每一章都像是一个小项目，适合边看边撸代码。尤其是对你这种已经入门、想系统提升的前端转大数据的同学，真的挺友好。 章节结构清晰，也不啰嗦，基本上是“上来就是干”的风格，比较实用。比如你想快速搭个Spark Streaming环境，照着文档敲，基本不会踩坑。写法偏工程化，不讲大道理，反倒贴合工作场景，像是老司机手把手教你搭系统。 哦对了，顺手贴几个相关资料，感兴趣可以一起看：Spark