实训练习

绘制三个基础图形：

在当时的培训过程中，老师每天为我们安排了一些练习，效果非常显著。

数据库上机试验的设计思路清晰，表结构设计得挺规整。学生表、课程表、修课表三张核心表，各有主外键约束，字段也定义得比较细，比如ssex字段只允许'男'或'女'，这点挺实用，避免了数据脏乱。 SQL 操作部分也挺实战，像外键约束和数据完整性的问题，实验里通过操作 A 到操作 G 让你一一踩坑再爬出来。比如你试图往sc表插数据但student表还没数据？那是肯定插不进去的，得先把基础打牢。 查询部分的练习也安排得挺扎实。像通过 JOIN 找未选课的学生、用AVG和COUNT统计成绩、结合GROUP BY和CASE分类分级，SQL 的核心玩法都过了一遍。尤其是查询 6 和查询 9，对学生等级和课程热度

我希望能够获得专家们的指导，探讨SQL基础培训练习题的解题思路。

训练包，包含有用的训练资料。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

MongoDB 实操指南 这份指南将带您深入探索 MongoDB 的世界，涵盖从基础操作到高级应用的各个方面。 基础篇: 数据库和集合操作: 学习如何创建、管理和删除数据库和集合，为数据存储打下坚实基础。 文档操作: 掌握文档的增删改查，灵活操作数据。 索引: 了解索引的创建和使用，提升查询效率。 聚合: 利用聚合框架进行复杂数据分析，挖掘数据价值。 进阶篇: 数据建模: 学习如何设计高效的数据模型，满足应用需求。 复制集: 保证数据高可用，实现数据冗余备份。 分片: 应对海量数据存储，实现水平扩展。 安全: 配置用户权限和认证机制，确保数据安全。 应用篇: Mong

这是在实训中国整理的一份优质文档，对初学者肯定非常有帮助。