期末复习

深度学习期末复习核心 从人工智能到深度学习 人工智能、机器学习和深度学习的关系 机器学习三要素：数据、模型、算法 神经网络发展历程：三次崛起与两次衰落 大模型的兴起与影响 机器学习基础 梯度下降算法原理及应用 数学和线性代数基础 线性模型：线性回归、逻辑回归 感知机模型及局限性 前馈神经网络 BP算法原理及推导 多层感知机的结构和训练方法 深度模型优化 非凸优化问题 学习率的选择与调整策略 数据预处理方法 正则化技术 过拟合问题及解决方案 L1、L2正则化方法 卷积神经网络 CNN基本概念 卷积运算原理 参数学习方法 感受野、稀疏交互、权值共享、平移不变性 池化操作 转置

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一、填空题1.数据管理技术经过人工管理、文件系统和数据库系统三个阶段。 2.数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。 3.DBMS是指数据库管理系统，它作为用户和操作系统之间的管理软件层。 4.数据独立性包括逻辑和物理两个方面。 5.当数据的物理存储方式改变时，应用程序保持不变，由DBMS处理这种变化，这即为数据的物理独立性。 6.数据模型包含数据结构、数据操作和完整性约束三部分。 7.数据结构描述数据库系统的静态特性，而数据操作描述其动态特性。 8.数据库体系结构按照模式、外模式和内模式三级结构组织。 9.实体之间的联系抽象为一对一（1∶1）、一对多（1∶m）和多对多（m∶n

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1. 关系数据模型组成 关系数据模型由关系数据结构、关系操作和关系完整性约束三部分组成。关系数据结构定义数据的组织形式，关系操作涵盖增、删、改、查操作，而关系完整性约束则确保数据的准确性。 2. 自然连接条件 在关系R和S上执行自然连接时，要求两者有一个或多个共有属性，这些属性用于连接两个关系。 3. 在Student表的Sname列建立唯一索引的SQL语句 CREATE UNIQUE INDEX Stusname ON student(Sname) 该语句确保Sname列的每个值唯一。 4. SELECT语句查询条件中的谓词 !=ALL 的含义 在SELECT查询中，!=ALL 等价

【数据库原理期末复习】数据库是现代信息处理和存储的核心技术，对于理工科学生来说，理解和掌握数据库原理至关重要。将详细介绍数据库的核心概念、数据模型、数据库系统特点以及关系数据库。 1. 数据库系统概述：数据是各种信息形式的表达，需要以数字形式存储在计算机中。数据库作为数据的仓库，具有组织性、共享性和长期存储特性，由数据库管理系统（DBMS）负责管理。数据库系统（DBS）包含数据库、DBMS、应用系统和数据库管理员，提供数据独立性。 2. 数据模型：是现实世界数据的抽象表达，包括概念模型（如E-R图）、逻辑模型（如层次、网状、关系模型）和物理模型。 3. 数据完整性：在关系模型中，包括实体完整性

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