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摘要： 损失函数 表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标，即当前的神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，不一致。可以使用任意函数，一般用均方误差和交叉熵误差。 均方误差 \(E=\frac{1}{2}\sum_{k}{(y_k-t_k)^2}\) 这里，\(y_k\) 表示神经网络的输出， \(t_k\) 表 阅读全文

摘要： Pollard Rho大数质因数分解 基本思想 对于一个大整数 \(n\) ，随机取一个数是它的质因子的概率很小。但如果取两个数并且规定他们的差值为 \(n\) 的因数，那么这个概率就会提高。 对于满足 \(gcd(abs(x_1−x_2),n)>1\) 的 \(x_1\) 和 \(x_2\)，\( 阅读全文

摘要： 1NF: 定义： 如果一个关系模式 \(R\) 的所有属性都是不可分的基本数据项，则 \(R \in 1NF\)。 作用： 第一范式是对关系模式的最起码的要求。 2NF: 若 \(R \in 1NF\)，且每一个非主属性完全函数依赖于任何一个候选码，作为 \(R \in 2NF\)。 即在 $1NF 阅读全文

摘要： # 例1： 查询选修了全部课程的学生姓名。 \(\Longrightarrow\) 对与满足条件的学生，应该是：不存在一门课程他没有选而课表中存在。 SELECT Sname FROM Student WHERE NOT EXISTS( SELECT * FROM Course WHERE NOT 阅读全文

摘要： 等值连接和自然连接 等值连接的含义： 它是从关系 R 与 S 的广义笛卡尔积中选取 A,B 属性值相等的那些元组。 自然连接： 是一种特殊的等值连接，要求两个关系中进行比较的分量必须是相同的属性组，并且在结果中把重复的属性列去掉。 二者区别： 1.等值连接中不要求连接属性的属性名相同，而自然连接要求 阅读全文