为了提高某个属性（或属性组）的查询速度，把这个或这些属性上具有相同值的元组集中存放在连续的物理块中，该方法称为聚簇存取方法。下列关于“聚簇”的表述中正确的有（多选） 。 A 对经常在一起进行连接操作的关系可以建立聚簇 B 一个关系只能加入一个聚簇 C 一个数据库可以建立多个聚簇 D 如果一个关系的一个（或一组）属性上的值重复率很低，则此单个关系应建立聚簇

正确的表述是 A、C 和 D。

A：聚簇存取方法可以提高连接操作的查询速度，因此对于经常在一起进行连接操作的关系可以建立聚簇。

B：一个关系可以加入多个聚簇，因为一个关系可以根据不同的属性建立不同的聚簇。

C：一个数据库可以建立多个聚簇，每个聚簇对应一个或多个关系。

D：如果一个关系的一个（或一组）属性上的值重复率很低，则此单个关系应建立聚簇，因为聚簇存取方法可以提高查询速度。

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java中list集合存放10个属性值一样的对象，代码怎么写

你好！以下是回答：

List<MyObject> myObjectList = new ArrayList<MyObject>();
MyObject myObject = new MyObject();
myObject.setProperty1(value1);
myObject.setProperty2(value2);
//set the other properties
myObjectList.add(myObject);
// repeat the above steps to add more objects to the list.

导数历史存放在张量的grad_fn属性中，如果该张量手动创建则该属性值 none，如何恢复grad_fn属性值

在PyTorch中，`grad_fn`属性用于存储张量的计算历史，也就是所谓的“函数链”或“运算图形”的部分，它是自动微分的核心。当张量是从数据中加载而不是通过计算得出（比如输入数据），它的`grad_fn`将为None，因为这些张量并没有计算历史。

如果你想恢复一个手动创建并且没有计算历史的张量的`grad_fn`，你实际上不需要特别地去做，因为当你首次对该张量进行数学运算时，`grad_fn`就会开始记录。例如，当你执行像`a + b`这样的操作，`a`和`b`的`grad_fn`会被替换为它们之间的加法运算符，这个运算符的实例将成为新的`grad_fn`。

如果你有一个手动创建的张量，想要给它分配一个梯度，可以首先将`requires_grad`设置为True，然后对其应用一个算子，如：

x = torch.tensor([1., 2.], requires_grad=True)
y = x * 2

在这个例子中，`y`的`grad_fn`已经被初始化，因为它是由`x`经过乘法运算得到的。

如果你想检查某个张量的`grad_fn`，可以简单地打印它：

print(y.grad_fn)  # 输出加法运算符的实例