SQL Server二十一天自学教程完全指南

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0 下载量 50 浏览量 更新于2024-12-08 收藏 2.01MB ZIP 举报
资源摘要信息:"SQL二十一天自学通" 该资源为"21StudySQL.zip_SQL_Server_SQL_",是一个针对SQL Server和SQL语言的自学教程。文件名"21StudySQL.pdf"暗示这是一份详尽的自学手册,旨在帮助学习者在21天内掌握SQL Server和SQL语言的关键知识和技能。文件中的描述信息"很不错 介绍的满齐全"表明该教程内容全面,覆盖了SQL Server的多个重要方面,适合那些希望系统学习并能够独立使用SQL Server进行数据库设计、管理和查询的自学者。 知识点: 1. SQL基础 - SQL语言的定义和作用,它是一种用于存储、检索和操作数据库中的数据的标准计算机语言。 - SQL的基本语法,包括数据定义语言(DDL)、数据操作语言(DML)和数据控制语言(DCL)的使用。 2. SQL Server简介 - SQL Server的历史背景和发展,它是微软开发的一个关系型数据库管理系统(RDBMS)。 - SQL Server架构的主要组成部分,如实例、数据库、表、索引和视图等。 3. 数据库创建与管理 - 如何在SQL Server中创建和配置数据库。 - 管理数据库对象,包括表、视图、索引和触发器。 - 数据库的安全性管理,如何创建用户账户,权限控制等。 4. 数据操作 - 插入、更新和删除数据的SQL语句。 - 使用SELECT语句进行数据查询,包括基本查询、多表连接、子查询以及聚合函数。 - 事务处理,包括事务的ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性)特性和锁机制。 5. 高级查询技术 - 子查询、联合查询以及SQL Server提供的高级查询技术。 - 分组和排序数据,包括GROUP BY和HAVING子句。 - 联合查询和视图,特别是如何通过视图来简化复杂的查询。 6. 存储过程和函数 - SQL Server中存储过程的概念及其优势。 - 如何创建和使用存储过程、函数来执行重复性任务。 - 参数化存储过程以增强其灵活性和安全性。 7. 触发器与索引 - 触发器的概念、类型(AFTER触发器和INSTEAD OF触发器)及其用法。 - 索引的类型(如聚集索引和非聚集索引)和优化数据库性能的策略。 8. 数据库维护与优化 - 数据库的备份与还原策略。 - 数据库的性能调优,包括查询优化和索引管理。 - 数据库的监控和故障排除技巧。 9. SQL Server新特性(如果内容包含) - SQL Server各个版本中引入的新特性,特别是最新版本的新增功能。 通过这个自学教程,学习者可以逐步建立起对SQL Server和SQL语言的深入理解,同时通过实际操作案例来加强理论知识的应用能力。教程中的内容不仅包括基础操作,也涵盖了数据库设计、性能优化和安全性管理等高级话题,适合那些希望全面掌握SQL Server的读者。对于初学者来说,这份教程可以作为从零基础入门到熟练掌握SQL Server的重要资料;对于有一定基础的读者,它同样是一份很好的参考和进阶学习材料。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传
2023-06-11 上传