制作一个数据库课程设计

时间: 2023-11-25 11:08:16 浏览: 49
好的,以下是一个简单的数据库课程设计: 1. 题目:学生成绩管理系统设计 2. 需求分析: - 学生信息管理:包括学生姓名、学号、性别、年龄、班级等信息。 - 课程信息管理:包括课程名称、课程编号、学分、任课教师等信息。 - 成绩信息管理:包括学生选修课程成绩、平均成绩、总成绩等信息。 3. 数据库设计: - 学生表(Student):包括学生编号(StuID)、姓名(StuName)、性别(StuSex)、年龄(StuAge)、班级(StuClass)等字段。 - 课程表(Course):包括课程编号(CourseID)、课程名称(CourseName)、学分(CourseCredit)、任课教师(CourseTeacher)等字段。 - 成绩表(Score):包括学生编号(StuID)、课程编号(CourseID)、成绩(Score)等字段。 4. 功能设计: - 添加学生信息:在学生表中添加学生信息。 - 删除学生信息:在学生表中删除学生信息。 - 修改学生信息:在学生表中修改学生信息。 - 查询学生信息:在学生表中查询学生信息。 - 添加课程信息:在课程表中添加课程信息。 - 删除课程信息:在课程表中删除课程信息。 - 修改课程信息:在课程表中修改课程信息。 - 查询课程信息:在课程表中查询课程信息。 - 添加成绩信息:在成绩表中添加成绩信息。 - 删除成绩信息:在成绩表中删除成绩信息。 - 修改成绩信息:在成绩表中修改成绩信息。 - 查询成绩信息:在成绩表中查询成绩信息。 5. 数据库实现: - 数据库管理系统:MySQL。 - 编程语言:Java。 - 开发工具:Eclipse。 以上是一个简单的数据库课程设计,希望能对你有所帮助。

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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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