福建师大软件学院:数据库与ADO.NET入门教程

需积分: 9 1 下载量 138 浏览量 更新于2024-08-19 收藏 4.41MB PPT 举报
本资源主要探讨的是"数据库与ADO.NET"在Asp.net基础课程中的应用,由福建师范大学软件学院的CDIO课程组谢国益教授于2011年10月10日编撰。主要内容涵盖了以下几个关键部分: 1. SQLServer2005简介:这部分介绍了SQL Server 2005,一种流行的关系型数据库管理系统,包括其基本概念、T-SQL(Transact-SQL)语言,这是一种用于管理SQL Server的标准化编程语言。 2. ADO.Net开发简介:ADO.NET是.NET Framework的一部分,专为.NET应用程序提供与各种数据库交互的能力。它提供了数据访问对象模型,使开发者能够更方便地连接、查询和操作数据库。 3. MSSQLServer2005管理工具:讲解了如何安装MSSQLServer2005,以及常用的管理工具如SQL Server Management Studio,它用于数据库的创建、维护和监控。此外,还涉及了数据库对象的管理,如数据表、数据视图、存储过程、系统函数和用户自定义函数等。 4. 数据库引擎优化顾问和DML与DDL:DML(Data Manipulation Language)涉及数据的增删改查操作,包括SELECT、UPDATE、DELETE和INSERT语句。而DDL(Data Definition Language)则用于定义数据库结构,如CREATE、ALTER和DROP语句,以及如何通过SQL Server Configuration Manager来管理数据库的配置和统计信息。 5. 结构化查询语言(Structured Query Language,SQL):这是数据库查询的标准语言,课程深入介绍了如何编写SQL查询,以实现高效的数据检索和操作。 6. 用户管理:这部分介绍了数据库用户的权限管理和角色设置,确保数据的安全性和访问控制。 通过学习这些内容,学生可以掌握如何在Asp.net项目中有效地利用ADO.NET进行数据库操作,并理解如何优化数据库性能和管理用户权限。这是一门实用性强且对Web开发人员至关重要的课程。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。