"数据库系统概论复习资料nn.doc"

1 下载量 133 浏览量 更新于2024-01-17 收藏 527KB DOC 举报
数据库复习资料nn.doc和数据库复习资料第一章 数据库系统概论中提到了数据、数据处理、数据管理的相关概念和操作。数据是描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的可存储并具有明确意义的各种符号。数据处理是指将数据组织到计算机中并对其进行存储、加工、分类、检索、传输和输出等一系列操作的过程。数据管理是数据处理中的基本操作环节,涉及对数据的组织、存储、检索和维护等工作。 在数据库系统的发展历程中,经历了人工管理阶段、文件系统阶段和数据库系统阶段。人工管理阶段背景是在硬件没有直接存取设备、软件没有操作系统及管理数据的软件的情况下进行数据处理;文件系统阶段背景是在有直接存取设备、操作系统和专门的数据管理软件的情况下进行批处理方式或联机方式的数据处理;而数据库系统阶段背景是在有多用户、多应用共享数据要求、大量数据处理需求的情况下,引入数据库后的系统构成。 数据库系统由六部分构成,包括数据库(DataBase, DB)、数据库管理系统(DataBase Management System, DBMS)、数据库应用系统、数据库管理员、数据库开发人员和数据库用户。数据库是存储在计算机中的数据的集合,DBMS是管理和维护数据库的软件,数据库应用系统是指使用数据库的各种应用程序,数据库管理员负责对数据库的管理和维护,数据库开发人员负责设计和开发数据库系统,而数据库用户则是使用数据库系统的各种用户。 在数据库系统中,数据的处理方式从批处理文件系统逐渐演变为多用户、多应用共享数据的实时处理。数据库系统的特点包括数据的结构化、数据的共享、数据的独立性、数据的完整性、数据的安全性、数据的易访问以及数据库系统的实时处理能力。数据库的结构化指数据按照一定的结构进行存储和管理,数据的共享指多用户可以共同访问和使用数据库中的数据,数据的独立性指应用程序与数据的逻辑结构和物理结构相互独立,数据的完整性指数据在数据库中存储和管理时必须满足其完整性约束条件,数据的安全性指对数据库中的数据进行保护和安全的控制,数据的易访问指用户可以方便地对数据库中的数据进行访问和操作,数据库系统的实时处理能力指数据库系统可以实时处理用户的请求和提供实时的数据操作和更新。 除此之外,数据库系统还具有ACID的特性,即原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。原子性指数据库操作要么全部执行,要么全部不执行,不会出现操作只执行了一部分的情况,一致性指数据库在执行操作前后必须保持一致状态,隔离性指并发执行的事务是相互隔离的,持久性指事务一旦提交,其结果将是永久性的。 总的来说,数据库系统概论涉及了数据库的基本概念、数据库系统的发展历程和特点、数据库系统的组成部分以及数据库系统的特性。熟悉数据库系统的概论有助于了解数据库系统的基本原理和架构,为后续的数据库学习和应用打下坚实的基础。

class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(6, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x1, x2): x = torch.cat([x1, x2], dim=1) x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x class Discriminator(nn.Module): def __init__(self): super(Discriminator, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 4, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 1, 4, stride=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.conv(x) return x 上述网络结构是什么GAN

2023-05-18 上传