有关sql的外文翻译

时间: 2023-10-22 19:01:53 浏览: 53
SQL是Structured Query Language的缩写,意为结构化查询语言。它是一种用于管理和操作关系型数据库的标准化语言。SQL的出现使得对数据库进行查询、更新、删除等操作变得更加简单和高效。 SQL最早在20世纪70年代由IBM研发,并在70年代末和80年代初逐渐得到广泛应用。1986年,SQL成为了国际标准ISO/IEC 9075的一部分。之后的几十年里,SQL逐渐成为处理关系型数据库的标准语言。 SQL拥有丰富的功能和灵活的语法。它可以用于创建和管理数据库、定义表和索引、插入和更新数据、执行复杂的查询等。通过SQL,用户可以通过编写简洁明确的查询语句来从数据库中获取所需的数据。 SQL语法可以分为四个部分:数据定义语言(DDL)、数据操纵语言(DML)、数据查询语言(DQL)和数据控制语言(DCL)。DDL用于定义数据库的结构,包括创建、修改和删除表、视图和索引等。DML用于插入、更新和删除表中的数据。DQL用于查询数据库中的数据,常用的查询包括SELECT、FROM和WHERE等关键词。DCL用于授权和权限管理,包括GRANT和REVOKE等关键词。 SQL的优势在于其简单易学、通用性强、扩展性好等特点。它广泛应用于各种关系型数据库管理系统,如Oracle、MySQL和SQL Server等。同时,许多应用程序和网站也使用SQL作为与后端数据库进行交互的接口。 总之,SQL是一种功能强大且广泛应用于关系型数据库管理的标准化语言。通过SQL,用户可以轻松进行数据库操作和查询,从而更好地管理和利用数据资源。
相关问题

ssm 框架外文翻译

SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis)框架是一种基于Java语言的Web应用开发框架。它由Spring框架、Spring MVC框架和MyBatis框架三个独立的开源框架组成。SSM框架的主要目标是简化开发过程,提高开发效率。 - Spring框架是一种轻量级的Java开发框架,它提供了面向对象编程的能力,并通过依赖注入和面向切面编程等特性,简化了Java应用程序的开发过程。 - Spring MVC框架是基于Spring框架的web应用程序开发框架,它采用了Model-View-Controller(MVC)设计模式,使得开发者能够将应用程序的逻辑与数据进行分离,提高了代码的可维护性和可复用性。 - MyBatis框架是一种持久化框架,它提供了一种优雅的方式来访问数据库。通过使用MyBatis,开发者可以将Java对象与数据库表进行映射,从而简化了数据库操作的过程。 SSM框架的组合使用使得Web应用的开发变得更加简单和高效。Spring框架提供了一种容器来管理对象的生命周期和依赖关系,简化了开发过程。Spring MVC框架通过将请求和响应分离,实现了应用程序的松耦合,并提供了一种灵活的方式来处理URL映射和请求处理。MyBatis框架通过提供一种简洁的SQL映射语言,使得数据库操作更加方便和易于维护。 总之,SSM框架是一种功能强大且易于使用的Web应用开发框架,它通过整合Spring、Spring MVC和MyBatis框架,提供了一种简单和高效的方式来开发Java Web应用程序。

javaee ssm 外文翻译

Java EE中的SSM是指Spring、Spring MVC和MyBatis三种技术的结合使用。作为一种主流的Java企业级开发框架,Java EE中的SSM技术主要用于简化企业级应用程序开发过程,提高生产效率和代码的可维护性。 Spring是一个应用广泛的Java企业级开发框架,提供了一系列的模块化工具,包括IoC容器、AOP、事务管理、ORM等,使得Java开发者能够更加简单方便地开发高效可维护的应用程序。 Spring MVC是基于Spring框架的MVC(Model-View-Controller)模式的Web开发框架,它可以轻易地完成Web应用程序的相关操作,例如URL路由、视图解析、数据绑定等。 MyBatis是一种优秀的ORM框架,采用XML或注解配置与SQL语句之间的映射关系,使得Java开发者能够更加轻松高效地进行数据管理,并降低了与SQL语句的直接交互程度。 通过结合使用这三种技术,Java EE中的SSM框架能够实现非常高效的MVC开发,让开发者能够更加容易地编写可维护的代码。同时,它还提供了一系列的工具和插件,包括Spring Boot、Spring Cloud、Spring Security等,使得Java开发者能够更加方便地构建复杂的大型应用程序。

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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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