sql数据库设计参考文献

时间: 2023-12-17 12:03:59 浏览: 125
以下是一些 SQL 数据库设计参考文献: 1. "Database Design for Mere Mortals: A Hands-On Guide to Relational Database Design" by Michael J. Hernandez 2. "SQL Antipatterns: Avoiding the Pitfalls of Database Programming" by Bill Karwin 3. "Beginning Database Design: From Novice to Professional" by Clare Churcher 4. "Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management" by Thomas Connolly and Carolyn Begg 5. "Database Modeling and Design: Logical Design" by Toby J. Teorey, Sam S. Lightstone, and Tom Nadeau 6. "The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling" by Ralph Kimball and Margy Ross 这些参考文献涵盖了 SQL 数据库设计的基础知识、实践经验和高级技术。希望对你有所帮助!
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数据库系统课程设计sql server参考文献系统调试

很抱歉,我是AI语言模型,无法进行实际的系统调试。不过,以下是一些关于SQL Server参考文献的建议: 1. 《SQL Server 2019权威指南》:这是一本详细介绍SQL Server的书籍,包含了各种方面的内容,从基础知识到高级技术都有涉及。 2. 《SQL Server 2019基础教程》:这是一本适合初学者的书籍,介绍了SQL Server的基础知识和操作方法。 3. MSDN官方文档:这是Microsoft官方提供的SQL Server文档,包含了各种版本的文档,可以帮助你了解SQL Server的各种功能和操作方法。 4. SQL Server Central网站:这是一个SQL Server社区网站,提供了各种SQL Server相关的文章、教程和论坛,可以帮助你解决SQL Server的各种问题。 希望以上建议能够对你有所帮助。

数据库参考文献萨师煊

数据库参考文献是指在学术研究或实践中,用于支持和证明相关数据库理论、技术和应用的书籍、论文、期刊等文献资源。以下是一些常见的数据库参考文献: 1. "Database System Concepts" by Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, and S. Sudarshan - 这本书是数据库领域的经典教材,涵盖了数据库系统的基本概念、原理和实践技术。 2. "Database Management Systems" by Raghu Ramakrishnan and Johannes Gehrke - 这本书也是数据库领域的重要教材,介绍了数据库管理系统的设计、实现和优化等方面的知识。 3. "SQL Cookbook" by Anthony Molinaro - 这本书提供了丰富的SQL查询和优化技巧,适合数据库开发人员和管理员使用。 4. "Database Design for Mere Mortals" by Michael J. Hernandez - 这本书适合初学者,介绍了数据库设计的基本原则和实践方法。 5. "NoSQL Distilled: A Brief Guide to the Emerging World of Polyglot Persistence" by Martin Fowler and Pramod Sadalage - 这本书介绍了NoSQL数据库的概念、分类和应用场景。 6. "Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think" by Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier - 这本书探讨了大数据时代的挑战和机遇,对数据库技术的发展和应用有一定的参考价值。 以上是一些常见的数据库参考文献,你可以根据自己的需求选择适合的文献进行深入学习和研究。

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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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