2、PostgreSQL 数据库:特性、历史与应用全解析

PostgreSQL 数据库:特性、历史与应用全解析

1. 数据编程与数据库的重要性

在当今的计算机应用领域,几乎所有有一定复杂度的应用程序都会涉及大量数据的处理。据估计,全球约 80% 的应用开发都与存储在数据库中的复杂数据相关,因此数据库成为了众多应用的重要基础。

在数据编程方面,有许多资源可供参考。例如,一些编程书籍会包含创建、存储和操作数据的章节。下面列举一些相关资料:
- Beginning Linux Programming, Third Edition (ISBN 0 - 7645 - 4497 - 7) 涵盖了 DBM 库和 MySQL 数据库系统。
- Professional Linux Programming (ISBN 1 - 861003 - 01 - 3) 包含了关于 PostgreSQL 和 MySQL 数据库系统的章节。
- Beginning Databases with MySQL (ISBN 1 - 861006 - 92 - 6) 介绍了 MySQL 数据库系统。

2. 数据类型与存储方式

2.1 常量数据

数据的形式多种多样,处理方式也因数据的性质而异。常量数据是指那些不会改变的数据,例如在绘制圆形的程序中,圆周率 π 可能被硬编码为一个固定值。另一个例子是一些欧洲国家的货币汇率,在采用欧元的国家中,本国货币与欧元的汇率被固定下来。

以欧元区货币兑换应用为例,最初可以将货币名称和基本汇率硬编码在应用中,但随着新国家加入欧元区,需要更新应用并重新构建。更好的方法是让应用读取一个包含简单货币数据的文件,如货币名称、国际符号和汇率。这种没有特殊结构

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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