数据库概述

本文深入解析数据库系统的基础概念,包括数据定义、数据库组成、数据库管理系统功能、系统数据库作用及SQLServer2012的组成部分,如分析服务、集成服务和报表服务。

1、数据:能被计算机识别存储处理的符号的集合。包括:数字、符号、图片、声音、视频、二进制。 《英文全称Data》 是数据库中存储的基本对象

2、数据库:长期存储在计算机内,有组织,可共享的大量数据的集合。 英文DataBase 简写DB

3、数据库管理系统 (DataBase Management System)科学地组织和存储数据,高效地获取和维护数据的系统软件。
位于用户和操作系统之间的一种数据管理软件。

4、四大系统数据库:master数据库、model数据库、msdb数据库和tempdb数据库。他们是不可删除的。
1)master数据库:数据库称为主数据库,保存着放在SQL Server实体上的所有数据库。记录了SQLServer系统的所有系统级别信息。并且还记录所有的登录帐户、系统配置设置和已连接的Server(服务)等信息。
2)Model数据库:称为模板数据库,用作在系统上创建的所有数据库的模板。
3)Msdb数据库:供SQLServer代理程序调度、警报和作业以及记录操作员时使用。
4)Tempdb数据库称为临时数据库。保存所有的临时表和临时存储过程。 Temporary 临时的
5、SSMS(可视化管理工具)是SQL Server Management Studio的缩写
SSMS的作用:1、打开对象资源管理器 2、对数据库进行可视化操作
6、有两种身份验证:
1)SQL Server 身份验证 (混合登录) 默认账户:sa
2)Windows身份验证。
7、使用ssms创建、使用、删除数据库 删除的时候注意不能使用本数据库
8、使用T-SQL语言创建、使用、删除数据库 (重点)
1)SQL (Structured Query Language 结构化查询语言)
2)创建数据库 create database 数据库名
使用数据库 use 数据库名
删除数据库 drop database 数据库名
9、 数据库登录如果发生错误2 ,应开启(MSSQLSERVER)服务
启动MSSQLSERVER服务:1、选中任务栏→右键选中任务管理器→打开服务,找到MSSQLSERVER,启动
2、桌面→选中计算机,右键【管理】→服务和应用程序→①选中服务,找到MSSQLSERVER服务,启动②sqlserver配置管理器→
10、常见的数据库管理系统: 微软的 SQL Server Office ACCESS
甲骨文 Oracle
Mysql
11、SQL Server 2012数据库系统的组成部分:
Analysis Services 分析服务(性能分析)
Integration Services 集成服务
Reporting Services 报表服务
数据库引擎

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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