更新及事物处理（章节摘要）

最新推荐文章于 2025-01-13 09:38:15 发布
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本文介绍了数据库中数据操纵语言(DML)的三种基本操作：插入(INSERT)、更新(UPDATE)和删除(DELETE)，并解释了如何通过提交(COMMIT)和回滚(ROLLBACK)来控制事务。此外，还探讨了当多个事务并发操作同一资源时可能出现的死锁问题以及锁的不同级别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1，DML的更新操作分为以下3种类型。
增加数据：INSERT INTO 表名称 [(列1,列2,列3,...)] 子查询。
修改数据：UPDATE 表名称 SET 字段=值 [,字段=值,...] [WHERE 更新条件(s)];。
删除数据：DELETE FROM 表名称 [WHERE 删除条件];。


2，每一个连接到数据库上的用户通过SESSION来表示，每一个SESSION具备独立的事物，事物的主要控制命令为提交事物（COMMIT），回滚事物（ROLLBACK）。


3，当多个事物同时操作同一资源时，就会出现死锁的情况，锁分为两种，一种是行级锁定，另外一种是表级锁定。
Python NLP自然语言处理详解
悦分享
10-18 8042
在这个大数据时代，几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。第一类是用于传播的媒体数据，如图片、音频、视频等。这类数据一般不需要做处理，只需要存储和读取。第二类是数字类数据，其价值很高。因为数字是有一定规律的，从已有数字中发现的规律可以用于预测未来的数据。这也是传统大数据处理与分析的主要方面。第三类是自然语言数据。这类数据更贴近生活，对其进行统计和分析，可以让机器理解人的语言，实现机器与人的交流。
自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的一项重要任务，其涉及到从文本中提取特征、组织数据、训练模型等诸多复杂任务。如何有效地进行文本理解和分析?
AI天才研究院
07-31 2410
自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的一项重要任务，其涉及到从文本中提取特征、组织数据、训练模型等诸多复杂任务。如何有效地进行文本理解和分析，成为一个重要研究课题。近年来，随着计算能力的提升和硬件性能的增强，大规模并行化的分布式训练方法逐渐被应用于各种任务中，而传统基于规则的机器学习方法也逐渐进入被替换的阶段。同时，随着知识图谱的广泛应用，越来越多的任务被转移到了文本理解这个新的范畴中。
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02-01 7610
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05-31 2357
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最新发布
YunWisdom
01-13 3516
这本书的结构从基础的自然语言处理概念到复杂的深度学习模型，再到工程化实现和实际案例，逐步引导读者掌握NLP的核心技术，并能够在实际工作中应用。每一章都注重实际操作，结合具体的编程实例与项目，实现理论与实践的结合。
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大模型预训练需要从海量的文本数据中学习到充分的知识存储在其模型参数中。预训练所用的数据可以分为两类。一类是网页数据（web data），这类数据的获取最为方便，各个数据相关的公司比如百度、谷歌等每天都会爬取大量的网页存储起来。其特点是量级非常大，比如非盈利性机构构建的CommonCrawl数据集是一个海量的、非结构化的、多语言的网页数据集。
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资源摘要信息:"SmartthingsKingOfFansZigbee是一个智能家居风扇控制程序，由风扇之王（King Of Fans）生产。该程序基于Zigbee无线通讯协议，用于与智能家居设备进行通讯和控制。SmartthingsKingOfFansZigbee设备处理...
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