写一个高校毕业生信息管理系统的数据库设计的实体关系图

时间: 2023-05-30 18:06:20 浏览: 78
抱歉,作为AI语言模型,我无法生成图片,但我可以给你文字描述。 实体关系图: 高校毕业生信息表(student) - 学号(stu_id):主键 - 姓名(stu_name) - 年龄(stu_age) - 性别(stu_gender) - 出生日期(stu_birthdate) - 身份证号(stu_idcard) - 手机号(stu_phone) - 邮箱(stu_email) - 班级编号(class_id):外键,对应班级表中的班级编号 班级信息表(class) - 班级编号(class_id):主键 - 班级名称(class_name) - 班主任姓名(class_teacher) - 班级人数(class_population) 学院信息表(college) - 学院编号(college_id):主键 - 学院名称(college_name) - 学院地址(college_address) - 学院电话(college_phone) 专业信息表(major) - 专业编号(major_id):主键 - 专业名称(major_name) - 所属学院编号(college_id):外键,对应学院信息表中的学院编号 以上是高校毕业生信息管理系统的数据库设计实体关系图。
相关问题

写一个高校毕业生信息管理系统的数据库设计的代码

以下是一个高校毕业生信息管理系统的数据库设计的代码: /* 学生表 */ CREATE TABLE student ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, /* 学生ID */ name VARCHAR(50) NOT NULL, /* 学生姓名 */ gender ENUM('男', '女') NOT NULL, /* 学生性别 */ birthdate DATE NOT NULL, /* 学生出生日期 */ address VARCHAR(100) NOT NULL, /* 学生地址 */ email VARCHAR(100) NOT NULL, /* 学生电子邮箱 */ phone VARCHAR(20) NOT NULL /* 学生电话号码 */ ); /* 学院表 */ CREATE TABLE college ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, /* 学院ID */ name VARCHAR(100) NOT NULL /* 学院名称 */ ); /* 专业表 */ CREATE TABLE major ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, /* 专业ID */ name VARCHAR(100) NOT NULL, /* 专业名称 */ college_id INT NOT NULL, /* 所属学院ID */ FOREIGN KEY (college_id) REFERENCES college(id) /* 学院外键 */ ); /* 毕业生表 */ CREATE TABLE graduate ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, /* 毕业生ID */ student_id INT NOT NULL, /* 学生ID */ major_id INT NOT NULL, /* 专业ID */ graduation_date DATE NOT NULL, /* 毕业日期 */ FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES student(id), /* 学生外键 */ FOREIGN KEY (major_id) REFERENCES major(id) /* 专业外键 */ );

高校毕业设计管理系统数据库设计描述

高校毕业设计管理系统的数据库设计可以包括以下描述: 1. 学生表:记录学生的基本信息,包括学号、姓名、性别、年龄、班级、联系方式等字段。 2. 教师表:记录教师的基本信息,包括工号、姓名、性别、职称、联系方式等字段。 3. 毕设表:记录毕设的基本信息,包括题目、指导教师、学生、起止时间、状态等字段。 4. 评审表:记录评审的基本信息,包括评审人、评审时间、评审内容、评分等字段。 5. 选题表:记录选题的基本信息,包括选题编号、选题名称、选题描述、所属分类、指导教师等字段。 6. 分类表:记录毕设分类的基本信息,包括分类编号、分类名称、分类描述等字段。 7. 系统用户表:记录系统用户的基本信息,包括用户名、密码、用户类型等字段。 以上是高校毕业设计管理系统的数据库设计描述,具体实现时还需要根据系统需求进行调整和优化。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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