day02思维导图

最新推荐文章于 2025-07-03 21:13:17 发布
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【数据库技术】SQL语言基础操作示例：创建学生表、插入与查询数据入门教程
08-22
内容概要：本文档提供了一个简单的SQL语言示例，旨在帮助初学者快速掌握SQL的基本操作。示例的功能是创建一个学生表并插入数据，然后查询所有学生信息。首先，通过`CREATE TABLE`语句创建一个名为Students的表，定义了表的结构，包括id（自动递增主键）、name（非空字符串）、age（整数）和grade（字符串）四个字段。接着，利用`INSERT INTO`语句向表中插入了三条学生记录。最后，使用`SELECT * FROM`语句查询并显示了表中的所有数据。文中还简要介绍了运行这些SQL语句的方法，包括打开MySQL客户端、连接到指定数据库以及执行代码的具体步骤。 适合人群：对SQL语言感兴趣的初学者，尤其是刚开始接触数据库操作的新手。 使用场景及目标：①学习如何在SQL中创建表，定义表结构；②掌握向表中插入数据的方法；③学会使用查询语句从表中检索数据。 其他说明：此示例基于MySQL数据库，但大部分SQL语法具有通用性，适用于其他关系型数据库系统。建议读者按照文中提供的步骤，在自己的环境中实际操作，以便更好地理解和掌握SQL的基本概念和操作。
python38-pytz-2019.3-3.module_el8.5.0+742+dbad1979.tar.gz
最新发布
08-22
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
2024 年大模型面试必备宝典：全方位知识梳理与高效应试指南
08-22
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/262584c7179b 在大模型蓬勃发展的当下，无论是校招还是社招，大模型相关岗位竞争愈发激烈，面试难度也不断攀升。为助力大家成功应对大模型面试，特推出《2024 大模型面试全攻略》 。 这本攻略全面且系统，从基础理论到进阶应用，从模型微调技巧到前沿技术探索，涵盖了大模型面试的各个关键领域。它不仅梳理了主流开源模型体系的特点与应用场景，如 GPT 系列、BERT、XLNet 等；还深入剖析了模型训练过程中的关键环节，像预训练与微调的流程及要点。 在面试题方面，无论是基础的 “目前主流的开源模型体系有哪些”“大模型 LLM 的架构介绍”，还是进阶的 “如何让大模型处理更长的文本”“如何缓解 LLMs 复读机问题”，亦或是微调相关的 “如果想要在某个模型基础上做全参数微调，究竟需要多少显存” 等高频问题，都能在其中找到详细解答。 此外，针对 LangChain、参数高效微调（PEFT）等热门技术，攻略也提供了丰富的面试问答与深度解析，帮助读者精准把握面试要点，提升面试成功率 。无论是初涉大模型领域的新手，还是寻求突破的资深从业者，《2024 大模型面试全攻略》都将是你求职路上的得力助手，助你在大模型面试中脱颖而出 。
离散数学思维导图
03-24
### 关于离散数学思维导图的学习资源 离散数学作为计算机科学和其他学科的重要基础，其学习过程中可以通过构建思维导图来更好地理解知识点之间的联系。以下是关于如何获取和制作离散数学思维导图的相关建议。 #### 获取现成的离散数学思维导图 网络上存在许多免费或付费的教育资源，其中一些提供了高质量的离散数学思维导图。例如，在教育平台、学术论坛以及社交媒体群组中，用户常常分享他们整理的知识框架[^1]。通过搜索引擎输入关键词如“离散数学 思维导图 下载”或者访问专门的教学网站（如优快云博客、知乎专栏），可以找到由其他学习者创建并公开共享的内容。 #### 自制离散数学思维导图工具推荐 如果倾向于自己动手绘制更个性化的版本，则可利用多种软件实现这一目的： - **XMind**: 这是一款广受欢迎的概念地图应用程序，支持跨平台操作，并允许使用者轻松添加节点、链接及备注信息。 - **MindMeister**: 提供在线协作功能，适合团队合作项目；界面直观友好，易于新手快速上手。 - **Draw.io (diagrams.net)**: 开源且无需安装额外插件即可使用的图表编辑器，灵活性强，能够满足复杂结构的需求。 对于具体章节内容安排方面，可以根据教材目录顺序逐步扩展各个子主题下的细节部分。比如，“集合论”的分支下应该包含定义解释、基本运算规律说明等内容项；而当涉及到命题逻辑时，则需明确真值表构造方法及其应用实例等要点[^2]。 另外值得注意的是实际应用场景中的抽象建模能力培养也非常重要。就像商业决策分析那样运用布尔代数原理来进行条件推演可以帮助加深理论认识的同时提高解决现实问题水平[^3]。 ```python import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") tips = sns.load_dataset("tips") # 绘制条形图展示不同时间段每天的小费比例情况 ax = sns.barplot(x='tip_pct', y='day', hue='time', data=tips, orient='h') ax.set_title('Daily Tip Percentage by Time of Day'); ``` 上述代码片段展示了数据可视化的一个简单例子，虽然它并不直接属于离散数学范畴之内，但它体现了将定量数据分析结果呈现出来的过程——这也是现代科学研究不可或缺的一环[^4]。
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