关系数据库三大范式详细剖析

-1悟空1- -1悟空1- 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 9.9k累计阅读 9.9k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄18年
关注
转载 最新推荐文章于 2026-03-06 00:22:23 发布 9.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
2024年11月架构设计师案例分析真题回顾，附参考答案、解析及所涉知识点（二） 软考高级系统架构设计师考试包含三个科目：信息系统综合知识、案例分析和系统架构设计论文。考试形式为机考。本文主要回顾2024年下半年(2024-11-10)系统架构设计师考试上午第二科案例分析的题目，同时附带参考解答、解析和所涉知识点。 阅读详情

 

转自：http://hi.baidu.com/850951030/blog/item/f5169a32235fde49ac4b5fe3.html 

 

引言

　　数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。

　　设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式来设计数据库。

　　实质上，设计范式用很形象、很简洁的话语就能说清楚，道明白。本文将对范式进行通俗地说明，并以笔者曾经设计的一个简单论坛的数据库为例来讲解怎样将这些范式应用于实际工程。

　　范式说明

　　第一范式（1NF）：数据库表中的字段都是单一属性的，不可再分｛个人理解：就像一个家庭，有几个儿子，其它的儿子都是由一个部份构成，唯独有一个儿子需要两个部份构成，即这就不是一个正常的家庭，呵呵，说得过分了｝ 。这个单一属性由基本类型构成，包括整型、实数、字符型、逻辑型、日期型等。

　　例如，如下的数据库表是符合第一范式的：

字段1字段2字段3字段4
    


　　而这样的数据库表是不符合第一范式的：

字段1字段2字段3字段4
  字段3.1字段3.2 


　　很显然，在当前的任何关系数据库管理系统（DBMS）中，傻瓜也不可能做出不符合第一范式的数据库，因为这些DBMS不允许你把数据库表的一列再分成二列或多列。因此，你想在现有的DBMS中设计出不符合第一范式的数据库都是不可能的 。

　　第二范式（2NF）：数据库表中不存在非关键字段 对任一候选关键字段 的部分 函数依赖 （部分函数依赖指的是存在组合关键字中的某些字段决定非关键字段 的情况），也即所有非关键字段都完全依赖于任意一组候选关键字。｛个人理解：如在一个家庭里面，任何决定都只能是爸爸、妈妈一致通过后才能够算数，就说明是正常的;如果有一个女儿可以只由妈妈决定做什么，那么这就违背了原则，就不满足约定。｝

 
 



　　假定选课关系表为SelectCourse(学号, 姓名, 年龄, 课程名称, 成绩, 学分)，关键字为组合关键字(学号, 课程名称)，因为存在如下决定关系：

　　(学号, 课程名称) → (姓名, 年龄, 成绩, 学分)

　　这个数据库表不满足第二范式，因为存在如下决定关系：

　　(课程名称) → (学分)

　　(学号) → (姓名, 年龄)

　　即存在组合关键字中的字段决定非关键字的情况。

　　由于不符合2NF，这个选课关系表会存在如下问题：

　　(1) 数据冗余：

　　同一门课程由n个学生选修，"学分"就重复n-1次；同一个学生选修了m门课程，姓名和年龄就重复了m-1次。

　　(2) 更新异常：

　　若调整了某门课程的学分，数据表中所有行的"学分"值都要更新，否则会出现同一门课程学分不同的情况。

　　(3) 插入异常：

　　假设要开设一门新的课程，暂时还没有人选修。这样，由于还没有"学号"关键字，课程名称和学分也无法记录入数据库。

　　(4) 删除异常：

　　假设一批学生已经完成课程的选修，这些选修记录就应该从数据库表中删除。但是，与此同时，课程名称和学分信息也被删除了。很显然，这也会导致插入异常。

　　把选课关系表SelectCourse改为如下三个表：

　　学生：Student(学号, 姓名, 年龄)；

　　课程：Course(课程名称, 学分)；｛个人理解：可以在该加上ID字段作为主键，因为如果以后课程名称有变动，再如果这个数据库运行了10年，有1000万次选课记录，那么你要去更新这一千万条记录，也算是一个费资源的问题。如果有了ID，不管你名称怎么变，都只会影响一条当前记录｝

       SelectCourse(学号, 课程名称, 成绩)。｛这里相应就改为：SelectCourse(学号, 课程ID,成绩)｝

        这样的数据库表是符合第二范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

　　另外，所有单关键字的数据库表都符合第二范式，因为不可能存在组合关键字。

　 　第三范式（3NF）：在第二范式的基础上，数据表中如果不存在非关键字段 对任一候选关键字段 的传递 函数依赖 则符合第三范式。所谓传递函数依赖，指的是如 果存在"A → B → C"的决定关系，则C传递函数依赖于A。因此，满足第三范式的数据库表应该不存在如下依赖关系：

　　关键字段 → 非关键字段x → 非关键字段y

　　假定学生关系表为Student(学号, 姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)，关键字为单一关键字"学号"，因为存在如下决定关系：

　　(学号) → (姓名, 年龄, 所在学院, 学院地点, 学院电话)

　　这个数据库是符合2NF的，但是不符合3NF，因为存在如下决定关系：

　　(学号) → (所在学院) → (学院地点, 学院电话)

　　即存在非关键字段"学院地点"、"学院电话"对关键字段"学号"的传递函数依赖。

　　它也会存在数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常的情况，读者可自行分析得知。

　　把学生关系表分为如下两个表：

　　学生：(学号, 姓名, 年龄, 所在学院)；

　　学院：(学院, 地点, 电话)。

　　这样的数据库表是符合第三范式的，消除了数据冗余、更新异常、插入异常和删除异常。

　　鲍依斯-科得范式（BCNF）：在第三范式的基础上，数据库表中如果不存在任何字段对任一候选关键字段的传递函数依赖则符合第三范式。

　假设仓库管理关系表为StorehouseManage(仓库ID, 存储物品ID, 管理员ID, 数量)，且有一个管理员只在一个仓库工作；一个仓库可以存储多种物品。这个数据库表中存在如下决定关系：

　　(仓库ID, 存储物品ID) →(管理员ID, 数量)

　　(管理员ID, 存储物品ID) → (仓库ID, 数量)

　　所以，(仓库ID, 存储物品ID)和(管理员ID, 存储物品ID)都是StorehouseManage的候选关键字，表中的唯一非关键字段为数量，它是符合第三范式的。但是，由于存在如下决定关系：

　　(仓库ID) → (管理员ID)

　　(管理员ID) → (仓库ID)

　　即存在关键字段决定关键字段的情况，所以其不符合BCNF范式。它会出现如下异常情况：

　　(1) 删除异常：

　　当仓库被清空后，所有"存储物品ID"和"数量"信息被删除的同时，"仓库ID"和"管理员ID"信息也被删除了。

　　(2) 插入异常：

　　当仓库没有存储任何物品时，无法给仓库分配管理员。

　　(3) 更新异常：

　　如果仓库换了管理员，则表中所有行的管理员ID都要修改。

　　把仓库管理关系表分解为二个关系表：

　　仓库管理：StorehouseManage(仓库ID, 管理员ID)；

　　仓库：Storehouse(仓库ID, 存储物品ID, 数量)。

　　这样的数据库表是符合BCNF范式的，消除了删除异常、插入异常和更新异常。

 

范式应用

　　我们来逐步搞定一个论坛的数据库，有如下信息：

　　（1） 用户：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子：发帖标题，发帖内容，回复标题，回复内容

　　第一次我们将数据库设计为仅仅存在表：

用户名email主页电话联系地址发帖标题发帖内容回复标题回复内容


　　这个数据库表符合第一范式，但是没有任何一组候选关键字能决定数据库表的整行，唯一的关键字段用户名也不能完全决定整个元组。我们需要增加"发帖ID"、"回复ID"字段，即将表修改为：

用户名email主页电话联系地址发帖ID发帖标题发帖内容回复ID回复标题回复内容


　　这样数据表中的关键字(用户名，发帖ID，回复ID)能决定整行：

　　(用户名,发帖ID,回复ID) → (email,主页,电话,联系地址,发帖标题,发帖内容,回复标题,回复内容)

　　但是，这样的设计不符合第二范式，因为存在如下决定关系：

　　(用户名) → (email,主页,电话,联系地址)

　　(发帖ID) → (发帖标题,发帖内容)

　　(回复ID) → (回复标题,回复内容)

　　即非关键字段部分函数依赖于候选关键字段，很明显，这个设计会导致大量的数据冗余和操作异常。

 
 



　　我们将数据库表分解为（带下划线的为关键字）：

　　（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子信息：发帖ID，标题，内容

　　（3） 回复信息：回复ID，标题，内容

　　（4） 发贴：用户名，发帖ID

　　（5） 回复：发帖ID，回复ID

　　这样的设计是满足第1、2、3范式和BCNF范式要求的，但是这样的设计是不是最好的呢？

　　不一定。

　　观察可知，第4项"发帖"中的"用户名"和"发帖ID"之间是1：N的关系，因此我们可以把"发帖"合并到第2项的"帖子信息"中；第5项"回复"中的 "发帖ID"和"回复ID"之间也是1：N的关系，因此我们可以把"回复"合并到第3项的"回复信息"中。这样可以一定量地减少数据冗余，新的设计为：

　　（1） 用户信息：用户名，email，主页，电话，联系地址

　　（2） 帖子信息：用户名，发帖ID，标题，内容

　　（3） 回复信息：发帖ID，回复ID，标题，内容

　　数据库表1显然满足所有范式的要求；

　　数据库表2中存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"发帖ID"的部分函数依赖，即不满足第二范式的要求，但是这一设计并不会导致数据冗余和操作异常；

　　数据库表3中也存在非关键字段"标题"、"内容"对关键字段"回复ID"的部分函数依赖，也不满足第二范式的要求，但是与数据库表2相似，这一设计也不会导致数据冗余和操作异常。

　　由此可以看出，并不一定要强行满足范式的要求，对于1：N关系，当1的一边合并到N的那边后，N的那边就不再满足第二范式了，但是这种设计反而比较好！

　　对于M：N的关系，不能将M一边或N一边合并到另一边去，这样会导致不符合范式要求，同时导致操作异常和数据冗余。
对于1：1的关系，我们可以将左边的1或者右边的1合并到另一边去，设计导致不符合范式要求，但是并不会导致操作异常和数据冗余。

　　结论

　　满足范式要求的数据库设计是结构清晰的，同时可避免数据冗余和操作异常。这并意味着不符合范式要求的设计一定是错误的，在数据库表中存在1：1或1：N关系这种较特殊的情况下，合并导致的不符合范式要求反而是合理的。

　　在我们设计数据库的时候，一定要时刻考虑范式的要求。

收录于
Relational Database

当前文章被收录于：

Relational Database
5 篇文章 0 人学习
订阅专栏 查看详情
标签
#数据库 #电话 #email #存储 #insert
#delete
python 实现一个完整的基于Python的多视角三维重建系统，包含特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能 本文介绍了一个基于Python的多视角三维重建系统的实现，涵盖了特征提取与匹配、相机位姿估计、三维重建、优化和可视化等功能。首先，系统通过安装必要的库（如OpenCV、NumPy等）并加载图像数据，初始化相机参数。接着，系统使用SIFT、SURF或ORB算法提取图像特征点，并通过FLANN或BF方法进行特征匹配，应用Lowe's ratio test筛选优质匹配。该系统为后续的相机位姿估计和三维重建奠定了基础，能够从多视角图像中恢复三维场景结构。 阅读详情

相关推荐

PointPainting 复现

三维目标检测

weixin_58207716的博客 4536

数据库设计三大范式应用实例剖析

　引言　　数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。　　设计范式是不是很难懂呢？非也，大学教材上给我们一堆数学公式我们当然看不懂，也记不住。所以我们很多人就根本不按照范式

csdn 数据库频道技术资料 2077

CMake接口库实战：如何用add_library的INTERFACE选项管理跨项目依赖

本文深入探讨了CMake中add_library的INTERFACE选项在管理跨项目依赖时的实战应用。通过创建不包含源代码的接口库，开发者可以集中管理头文件路径、编译定义、链接库等公共配置，并将其声明式地传递给依赖目标。文章以构建模块化跨平台网络应用为例，详细展示了如何利用接口库实现配置的集中化、依赖关系的显式化，从而提升大型项目的可维护性和可移植性。

water的专栏 1040

数据库三大范式（图文详解）

范式是数据库设计时遵循的一种规范，不同的规范要求遵循不同的范式。

爱吃鸡腿的明仔 1万+

doris2.1.8连接报错ERROR 1203 (42000): Reach limit of connections解决办法

摘要：客户Doris数据库报错"ERROR 1203 (42000): Reach limit of connections"的解决过程。发现AI提供的解决方案存在错误：1）查询命令应为SHOW FRONTEND CONFIG而非show variables；2）参数名称应为qe_max_connection而非max_connections。正确解决步骤：1）用admin账户登录查看连接数限制和当前连接数；2）通过SHOW PROPERTY命令检查用户资源限制；3）针对不同情况修改参数

Brent的专栏 1762

Carsim2019与Simulink (Matlab2018b)联合仿真成功（超详细）

Carsim与Simulink联合仿真成功

强强的博客 3万+

数据库三大范式以及实例说明

目录 ​ 第一范式（1NF）： 第二范式（2NF） 第三范式（3NF） 复合主键 联合主键 数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。 单纯通过概念原理性的描述来了解三大范式可能会一头雾水，像我在一开始接触到数据库三范式的时候也是分不清第二范式和第三范式的关系，后来记住了概念一段时间不使用就描述不清楚了，今天有人问起，于是我想出了一个例子来具体说...

m0_51660523的博客 2948

TC275-AutoSAR实战：Davinci Cfg多核OS配置与调试技巧

本文详细介绍了在TC275芯片上使用Davinci Cfg工具进行AutoSAR多核操作系统配置的实战步骤与调试技巧。内容涵盖从导入arxml文件的常见“坑”开始，到配置Det、EcuC、创建多核OS实例、关联OS应用、创建任务与设置优先级调度，最后分享了利用Det日志、调试器多核视图及处理核间通信与缓存一致性等关键调试方法，旨在帮助开发者高效完成复杂车载ECU软件集成。

weixin_29219189的博客 491

数据库设计三范式简述

第一范式（１ＮＦ），原子性 原子性： 存储的数据应该具有“不可再分性”。 反例： 修改后 第二范式（２ＮＦ）唯一性 (消除非主键依赖联合主键中的部分字段) 需要实现每一行数据具有唯一可区分的特性，并不能有部分依赖关系。 通常，给一个表加主键（也是推荐做法），就可以做到“唯一可区分”。 但主键有这样情况： 设定一个字段为主键：此时，表示该一个字段的值就可以明确确定一行数据。 设定多个字段为主键：表示只有这多个字段的值都确定后才能确定一行数据。此时也称为“联合主键” 什么叫..

weixin_51369307的博客 1576

Thompson Sampling vs UCB：5个真实业务场景下的算法选型指南

本文深入对比了Thompson Sampling与UCB算法在电商推荐、在线广告、医疗试验、金融定价和游戏调整五大真实业务场景下的表现。通过量化指标分析，为技术决策者提供了清晰的选型指南：Thompson Sampling凭借其概率匹配和贝叶斯框架，在需要快速收敛、处理冷启动及复杂约束的场景中通常更具优势；而UCB则在要求确定性、可解释性和理论保证的场景下表现更佳。

weixin_29181861的博客 153

电机控制的智慧之眼：全面解析FOC状态观测器

摘要：本文深入探讨磁场定向控制(FOC)中的状态观测器技术，重点分析其在无传感器电机控制中的关键作用。文章详细介绍了滑模观测器(SMO)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、龙贝格观测器和高频注入法等主流观测器的工作原理、技术特点及适用场景，其中SMO因结构简单、鲁棒性强成为当前主流方案。同时阐述了观测器与锁相环(PLL)结合的工程实践方案，并针对不同应用场景提供了观测器选型建议。文章还探讨了启动问题处理、参数敏感性等工程挑战的解决方案，以及混合观测器、AI应用等未来发展趋势。这些观测器技术使电机系统在无机械传感器情

汽车软件开发 276

数据库的三大范式

数据库三大范式 • 什么是范式（NF= NormalForm） 范式是符合某一种设计要求的总结。 要想设计一个结构合理的关系型数据库，必须满足一定的范式。 各范式特点： 第一范式：保证列的原子性，保证列不可再分。 第二范式：唯一性 ；一个表只说明一个事物;有主键且非主键依赖主键；（限制多对多的关系，建立一个关联表，通过外键和联合主键来关联两张表） 第三范式：每列都与主键有直接关系，不存在传递依赖;（限制一对多的关系，在从表中建立一个外键，通过外键来引用主表的信息） PS：第二范式要遵循第一范式，第三范式要遵

sinat_38852244的博客 1944

手把手实现：从0到1构建基于3D Faster R-CNN的肺部结节自动检测系统（附完整代码与避坑指南）

亲爱的同学，当你能完整实现“3D Faster R-CNN肺部结节检测系统”，你会发现医学影像AI的毕设课题充满挑战与成就感。我们围绕3D Faster R-CNN模型，从数据处理、模型搭建到实验验证，一步步带你打造一个能精准检测肺部结节的智能系统，让你的毕设既体现技术深度，又能为肺部疾病早期诊断贡献实用价值。是专为3D医学影像设计的目标检测模型，能在三维CT数据中自动定位、识别肺部结节——这一课题兼具“临床价值”和“技术挑战性”，是毕设的优质选择，能充分展现你的工程能力和科研敏感度。

m0_71589036的博客 132

数据库设计准则（第一、第二、第三范式说明）

I、关系数据库设计范式介绍1.1 第一范式（1NF）无重复的列 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含 一个实例的信...

110

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

数据库范式

I、关系数据库设计范式介绍 1.1 第一范式（1NF）无重复的列 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如 果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一 个实例的信息。...

dd1235555555的博客 102

Probability and Statistics - 4th edition

Probability and Statistics - 4th edition

数据库三范式

、关系数据库设计范式介绍 1.1 第一范式（1NF）无重复的列 所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第...

hugui123456ccc的专栏 111

关系数据库设计范式简介

　　关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。 　　目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。第一范式（1NF）无重复的列　　所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中

知识管理 613
上一篇： c#调用输入输出参数的存储过程示例
下一篇： ASP.Net中“The Server tag is not well formed”问题解析
点赞 1
评论 1
书签 书签 13
-1悟空1-
-1悟空1-
博客等级 码龄18年 18粉丝 10原创
+ 关注 专栏目录 订阅专栏
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值