关系逻辑

文章目录 初步认识数据库 什么数据库系统 Table的构成暨关于Table的常用术语 数据库与“表”的关系 数据库系统的构成 什么是数据库管理系统 数据库管理系统应具有什么功能 用户角度 系统角度 什么是数据库语言 小结 数据库系统的结构抽象与演变 数据库系统的标准结构 三级模式 两层映像 两个独立性 逻辑数据独立性 物理数据独立性 数据模型 什么是数据模型 三大经典数据模型 数据库的系统演变 简要发展史 发展阶段 从文件系统到数据库 由层次模型数据库、网状模型数据库到关系数据库 由关系数据库到对象关系数据库、面向对象数据库 由多种多样的数据库到多数据库开放式互连 小结 查缺补漏 一 二 补充 本文为数据库的学习笔记，学习资源请见中国大学MOOC哈工大数据库视频。 初步认识数据库 什么数据库系统 数据库是电子化信息的集合 将信息规范化并使之电子化,形成电子信息库,以便利用计算机对这些信息进行快速有效的存储、检索、统计与管理. 数据库起源于规范化“表(Table)”的处理。 Table : 以按行按列形式组织及展现的数据。 Table的构成暨关于Table的常用术语 (关系)模式，表名，表标题(格式)，表内容(值)，表/关系，列/字段/属性/数据项(column/field/attribute/data item)，行/元组/记录( row /tuple /record )，列名

Spring源码学习笔记（七） 　　 前言-- 　　　　最近花了些时间看了《Spring源码深度解析》这本书，算是入门了Spring的源码吧。打算写下系列文章，回忆一下书的内容，总结代码的运行流程。推荐那些和我一样没接触过SSH框架源码又想学习的，阅读郝佳编著的《Spring源码深度解析》这本书，会是个很好的入门 　　　　　　写前说句话， 开篇不尴尬 ---- 接下的这一篇当中， 我们将来回顾 Spring 中 AOP 功能的实现流程。 早上精力充沛， 开始新一天的学习 \(^o^)/~ 　　　　　　 接触过 Spring 框架的同学都知道， Spring 中使用的两个功能无非就是依赖注入的 DI 以及面向切面编程的 AOP， 其中 AOP 又包括了动态 AOP 和静态 AOP 两个方向。 首先，我们来看看 Spring 是如何实现我们最常接触到的动态 AOP 的。 动态AOP 　　　 启用 Spring 的 AOP 功能， 需要我们在 Spring 的配置文件中添加 <aop:aspectj-autoproxy/> 。我们将从这个配置为入口看看 AOP 的实现过程。 　　　　　在 AopNamespaceHandler 中， 有一下初始化代码： 1 public class AopNamespaceHandler extends NamespaceHandlerSupport {

第二章，网络虚拟化介绍 2.1 NSX网络虚拟化解决方案综述 NSX产品的部署形态，包括数据平面、管理平面和控制平面，如图4所示。 图4：NSX组成 NSX架构的原理是将数据、控制、管理层面分离。NSX的组件构成，每个组件的架构都在图4中给出了展示。分离的架构设计，可以让NSX整体架构不断扩大，并且规模不受负载的影响。每一个层面以及各自的整体描述，会在下边详细描述。 2.1.1数据层面 数据层面是通过NSX的vSwitch实现的。NSX提供给vSphere的vSwitch，是基于VDS实现的，这个VDS是通过增加额外组件实现的比之前更强大的虚拟分布式交换。NSX的可扩展组件包括内核模块，都是按照VMware软件的分布式部署方式扩展的。这些模块都运行在hypervisor层。能够提供的服务包扩：分布式路由、分布式防火墙以及vxlan到vlan的桥接。 NSX的VDS精简了物理网络，比方说在hypervisor层实现的接入层交换机。这对于虚拟化的网络能够在逻辑上不受物理网络架构限制是及其重要的。 NSX的vSwitch之所以能够实现现在的能力，是因为其使用vxlan协议的overlay技术，以及集中式的网络架构。基于overlay技术的NSX使一下部分成为可能： 在现有的物理网络架构下，通过IP网络overlay技术构建灵活的二层网络。

目录 一、逻辑斯谛分布 二、二项逻辑斯谛回归模型 三、损失函数 一、逻辑斯谛分布 logistic分布函数形式： 在该方程式中，x是随机变量，μ是平均值，s是与标准偏差成比例的比例参数。这个方程我们只需要了解，在逻辑回归模型中真正用到的是sigmoid函数： 当上式中的 μ = 0，s = 1 时，即为sigmoid函数: S ( z ) = 1 1 + e ( − z ) S(z) = \frac{1}{1+e^{(-z)}} S ( z ) = 1 + e ( − z ) 1 ​ 二、二项逻辑斯谛回归模型 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某事件发生的可能性。可以看到，虽然带有回归二字，但是 逻辑回归模型是一种分类模型。 逻辑回归与线性回归有密不可分的关系： 1.逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型。 2.逻辑回归假设因变量 y 服从伯努利分布（二项分布），而线性回归假设因变量 y 服从高斯分布（正态）。 3. 如果去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。 可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。 上面介绍了sigmod函数： S ( z ) = 1 1 + e ( − z ) S(z) =

背景 在很多互联网产品应用中，有些场景需要加锁处理，比如：秒杀，全局递增ID，楼层生成等等。大部分的解决方案是基于DB实现的，Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Redis的连接并不存在竞争关系。其次Redis提供一些命令SETNX，GETSET，可以方便实现分布式锁机制。 Redis命令介绍 使用Redis实现分布式锁，有两个重要函数需要介绍 SETNX命令（SET if Not eXists） 语法： SETNX key value 功能： 当且仅当 key 不存在，将 key 的值设为 value ，并返回1；若给定的 key 已经存在，则 SETNX 不做任何动作，并返回0。 GETSET命令 语法： GETSET key value 功能： 将给定 key 的值设为 value ，并返回 key 的旧值 (old value)，当 key 存在但不是字符串类型时，返回一个错误，当key不存在时，返回nil。 GET命令 语法： GET key 功能： 返回 key 所关联的字符串值，如果 key 不存在那么返回特殊值 nil 。 DEL命令 语法： DEL key [KEY …] 功能： 删除给定的一个或多个 key ,不存在的 key 会被忽略。 兵贵精，不在多。分布式锁，我们就依靠这四个命令。但在具体实现，还有很多细节

struts 中的 MVC 架构如下： View ：由 JSP 、 Struts 自定义标记库、资源文件（ MessageResources.properties ）共同组成，通过 ActionForm 实现 JSP 表单的封装，并映射到 Model 部分中 JavaBean 的相应属性中，完成用户数据的封装。 注意：关于 ActionForm ，有些人认为它属于 Model 层（仁者见仁，智者见智）。 事实上它 不是 Model ，真正的 Model 应该是一个封装了业务逻辑的的对象。 而 ActionForm 仅仅是一个 form-bean ，封装了用户提交的表单数据（ 物理 View ），可以在其中进行一些非业务逻辑的验证，并没有真正的映射到模型数据，因为与层的关系比较密切，所以实际上它应该算是 View 层（ 逻辑 View ）。 Action 处理器对象可以 直接对 ActionForm 进行读写，而不再需要和 request 、 response 对象进行数据交互。 通过 ActionForm 组件对象实现了对 View 和 Model 之间交互的支持。 M 模型层 , 原则上来说和业务逻辑有关的东西都在这里处理。 Controller ：接收客户端的 request ，进行业务逻辑处理， response 到客户端。在 Struts 中 Controller

逻辑结构和物理结构是数据结构中重要的两个概念。 所谓逻辑结构，简单来说就是理解上的两个数据元素的关系，它很直观。学术点说就是数据对象中两个数据元素之间的相互关系，一般可以用一种偏序表示方法进行表示。可以简单的认为，我们学习数据结构就是学习数据元素的逻辑结构。逻辑结构可以划分为： 集合： 顺序结构：比如 线性表、链表、队列、栈 非顺序结构： ​ 树型结构： 比如 二叉树、堆 ​ 图型结构： 图 物理结构是指逻辑上的数据关系在计算机中存储形式，可以有： 顺序结构、链式结构、索引结构、散列结构（哈希表是一种存储结构） 这里提一下索引和散列区别： 索引一般需要建立一张索引表，将数据元素对应起来，这张索引表可以是多级的，一个典型的应用就是操作系统中的目录系统。 而散列一般是通过散列函数进行的，它需要对数据元素求hash值（一般用取模运算），直接得到该元素对应的数据元素或物理位置。 Notice 无论何种物理结构，在计算上进行存储的时候，只有两种方式： 一种是连续的方式，此时需要分配连续的内存 一种是非连续的方式，分配的内存不需要连续，但是需要用链表连接起来。 来源： CSDN 作者： 庐州小白 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42194781/article/details/104579409

1.Spring 简介 概述 Spring 的主要作用就是为代码“解耦”，降低代码间的耦合度。 根据功能的不同，可以将一个系统中的代码分为 主业务逻辑 与 系统级业务逻辑 两类。它们各自具有鲜明的特点：主业务代码间逻辑联系紧密，有具体的专业业务应用场景，复用性相对较低；系统级业务相对功能独立，没有具体的专业业务应用场景，主要是为主业务提供系统级服务，如日志、安全、事务等，复用性强。 Spring 根据代码的功能特点，将降低耦合度的方式分为了两类：IoC 与 AOP。IoC 使得主业务在相互调用过程中，不用再自己维护关系了，即不用再自己创建要使用的对象了。而是由 Spring 容器统一管理，自动“注入”。（如 UserService userService=new UserServiceImpl()）而 AOP 使得系统级服务得到了最大复用，且不用再由程序员手工将系统级服务“混杂”到主业务逻辑中了，而是由 Spring 容器统一完成“织入”。 Spring 是于 2003 年兴起的一个轻量级的 Java 开发框架，它是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring 的核心是 控制反转（IoC） 和 面向切面编程（AOP） 。简单来说，Spring 是一个分层的 Java SE/EE full-stack(一站式)轻量级开源框架。 Spring 由 20 多个模块组成

6.1 zuul 简介 spring cloud zuul API 网关是一个智能的应用程序,它的定义类似于面向对象设计模式中的 faced 门面模式,它的存在就像是整个微服务架构应用的门面一样,所有的外部客户端访问都需要经过它来进行调度与过滤.它除了要实现请求路由,负载均衡,校验过滤等功能之外,还需要更多的能力,比如与服务治理框架的结合,请求转发时的熔断机制,服务的聚合等一些列高级功能. 首先对于路由规则与服务实例的维护问题. spring cloud zuul 通过与 spring cloud eureka 进行整合,将自身注册为 eureka 服务治理下的应用,同时从 eureka 中获取所有的服务实例. 这样的设计非常巧妙的将服务治理体系中维护的实例信息利用起来,使得维护服务实例的工作交给了服务治理框架自动完成,不需要人工介入. 而对于路由规则的维护,zuul默认会将通过以服务名作为 ContextPath 的方式来路由映射,大部分情况下,这样的默认设置已经可以实现我们大部分的路由需求,除了一些特殊情况还需要做一些特别的配置. 其次对于类似签名校验,登录校验,在微服务架构中的冗余问题.理论上说,这些校验逻辑在本质上与微服务应用自身的业务并没有太大的关系,所以它们完全可以独立成一个单独的服务存在,只是它们被剥离与独立出来之后,并不是给各个微服务使用,而是在 API

空间数据管理平台总体设计 随需而变 柔性再造 成都领 君科技有限公司 http:// www. linjon .cn 2012 年 11 月 目录 1. 引言 ... 1 1.1. 编写目的 ... 1 1.2. 背景 ... 1 1.3. 定义 ... 1 2. 总体设计 ... 1 2.1. 系统总体目标 ... 1 2.2. 系统总体构架 ... 2 2.3. 数据组织模型 ... 2 2.4. 系 统总体功能设计 ... 3 2.5. 系统运行环境 ... 4 2.6. 系统网络结构 ... 4 2.7. 系统软件开发环境 ... 5 2.8. 系统开发技术路线 ... 6 3. 各子模块功能设计 ... 6 3.1. GIS 基本工具 ... 6 3.1.1. 图形显示 ... 6 3.1.2. 图形输出 ... 6 3.2. 数据库管理维护功能 ... 7 3.2.1. 添加数据库 ... 7 3.2.2. 添加文件夹 ... 9 3.2.3. 版本管理 ... 9 3.2.4. 注册版本 ... 10 3.2.5. 附加要素集 ... 10 3.2.6. 附加要素类 ... 11 3.2.7. 节点重命名 ... 11 3.2.8. 数据入库管理 ... 11 3.2.9. 数据建库方案管理： ... 13 3.2.10. 数据加载 ... 15 3.2.11.