学习一下下

       数据库设计是整个程序的重点之一,为了支持相关程序运行,最佳的数据库设计往往不可能一蹴而就,只能反复探寻并逐步求精,这是一个复杂的过程,也是规划和结构化数据库中的数据对象以及这些数据对象之间 关系 的过程。下面给出了20个数据库设计最佳实践,当然,所谓最佳,还是要看它是否适合你的程序。一起来了解了解吧。
  1. 使用明确、统一的标明和列名,例如 School, SchoolCourse, CourceID。
  2. 数据表名使用单数而不是复数,例如 StudentCourse,而不是StudentCourses。
  3. 数据表名不要使用空格。
  4. 数据表名不要使用不必要的前缀或者后缀,例如使用School,而不是TblSchool,或者SchoolTable等等。
  5. 数据库中的密码要加密,到应用中再解密。 (其实就是散列存储、单向加密)
  6. 使用整数作为ID字段,也许现在没有这个必要,但是将来需要,例如关联表,索引等等。
  7. 使用整数字段做索引,否则会带来很大的性能问题 。
  8. 使用 bit 作为布尔字段,使用整数或者varcha是浪费。同时,这类字段应该以“Is”开头。
  9. 要经过认证才能访问数据库,不要给每一个用户管理员权限。
  10. 尽量避免使用“select *”,而使用“select [required_column_list]”以获得更好的性能。
  11. 假如程序代码比较复杂,使用ORM框架,例如hibernate,iBatis。ORM框架的性能问题可以通过详细的配置去解决。
  12. 分割不常使用的数据表到不同的物理存储以获得更好的性能。
  13. 对于关键数据库,使用安全备份系统,例如集群,同步等等。
  14. 使用外键,非空等限制来保证数据的完整性,不要把所有的东西都扔给程序。
  15. 缺乏数据库文档是致命的。你应该为你的数据库设计写文档,包括触发器、存储过程和其他脚本。
  16. 对于经常使用的查询和大型数据表,要使用索引。数据分析工具可以帮助你决定如何建立索引。
  17. 数据库服务器和网页服务器应该放在不同的机器上。这回提高安全性,并减轻CPU压力。
  18. Image和blob字段不应该定义在常用的数据表中,否则会影响性能。
  19. 范式(Normalization)要按照要求使用以提高性能。Normalization做的不够会导致数据冗余,而过度Normalization 会导致太多的join和数据表,这两种情况都会影响性能。
  20. 多花点时间在数据库设计上,否则你将来会付出加倍的时间来偿还。(oschina.net虫虫译)
### 回答1: 机器学习是人工智能的一个分支,主要研究让计算机通过学习,从数据中自动寻找规律并进行预测的技术。 机器学习算法分为监督学习、非监督学习和强化学习三大类。 监督学习是通过已有的标记数据(如分类或回归问题)来学习模型,比如逻辑回归、决策树和支持向量机。 非监督学习是利用未标记的数据来进行模型学习,比如聚类算法、降维算法和生成对抗网络。 强化学习是一种通过不断尝试、评估和改进来学习如何完成某项任务的算法,它通常用于游戏、机器人控制和自动交易等场景。 这些算法通常用于预测、分类、聚类、推荐、自然语言处理、图像识别、强化学习等不同的应用场景。 ### 回答2: 机器学习算法是一种通过使用数据和统计方法,让计算机系统可以自主学习和改进性能的算法。它是人工智能领域的重要分支,广泛应用于各个领域。 机器学习算法通常分为监督学习、无监督学习和强化学习三个主要类别。 监督学习是最常见的机器学习算法类型之一。它通过给计算机提供带有标签的训练数据来进行学习。算法尝试建立一个函数,将输入数据映射到预定义的标签或目标变量。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。 无监督学习是一种在没有标签的情况下进行学习的算法。它的目标是从数据中发现模式和结构。聚类算法是无监督学习中常用的方法,它可以将数据分成不同的组别。常见的聚类算法有K均值聚类和层次聚类。 强化学习是一种通过试错的方式让计算机系统学习,以获得最佳的行动策略。在强化学习中,系统通过与环境交互来学习,并根据行动的反馈调整自己的策略。Q学习和深度强化学习是常见的强化学习算法。 除了这些主要的算法类型,还有其他许多机器学习算法和技术,如集成学习、神经网络、支持向量回归等。每种算法都有其适用的领域和特点。机器学习算法的应用十分广泛,可以用来解决图像识别、文本分类、预测和优化等问题。通过不断优化算法和提供更多数据,机器学习算法在未来有望继续发展,并为各个领域带来更多智能化的解决方案。 ### 回答3: 机器学习算法是一种基于数据和模型的自动学习方法,它通过对数据的学习和模型的训练来实现自主的决策和预测。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和增强学习三大类。 监督学习算法是通过已有的标签或分类结果来训练模型,使其可以预测或分类新的数据。常见的监督学习算法包括回归算法和分类算法。回归算法用于预测连续型变量的值,例如线性回归和决策树回归;而分类算法用于将数据分为不同的类别,例如朴素贝叶斯分类和支持向量机。 无监督学习算法是在没有标签或分类结果的情况下,通过发现数据之间的潜在关联或模式来学习。聚类算法是常见的无监督学习算法,通过将相似的数据点划分为不同的群组。常见的聚类算法包括K-means聚类和层次聚类。 增强学习算法是让智能体通过尝试和反馈,逐步学习从环境中获取最大奖励或效益的决策策略。增强学习算法通常用于制定最优化的行为策略,例如Q学习和深度强化学习。 除了这些基础的机器学习算法,还有一些常见的算法家族,如决策树算法、神经网络算法和遗传算法等,它们可以用于不同的任务和问题。 总的来说,机器学习算法通过从数据中学习模式和规律,使得机器具备预测、分类、聚类等智能能力,广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域,为解决复杂问题提供了有效的工具和方法。
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