斯坦福_数据库系统实现_Notes09
ROST CM 使用手册
2) 内容挖掘标签页 ............................................................................................................. 11 打开按钮.................................................................................................................. 11
基于词群的频度统计.............................................................................................. 16
2
提取高频词至辅助文档.......................................................................................... 17 4) 导入菜单 ......................................................................................................................... 17
三、 ROST Content Mining（内容挖掘） ....................................................................... 10 1) 批量处理 ......................................................................................................................... 10
数据库开发的相关书籍
数据库开发的相关书籍
数据库开发涉及多个领域，包括数据库理论、SQL语言、数据库设计和优化等。
以下是一些关于数据库开发的经典书籍：
1. 《数据库系统导论》（第七版）著：机械工业出版社，数据库领域中的权威著作，专业理论书籍出版至第七版，在业界是罕见的，可以想见该书具有多高的水平。
2. 《数据库系统概念》（第三版）Silberschatz著：机械工业出版社，光看作者的名字就知道这肯定是一本好书。
3. 《数据库系统实现》机械工业出版社著：斯坦福大学五门数据库系列课程的前两门教材，《数据库系统实现》一书的层次在我国已相当于研究生课程水平。
4. 《数据库设计》Stephens著：机械工业出版社，一本不太厚也不太难的入门书。
5. 《数据库处理--基础、设计与实现》（第七版）著：电子工业出版社，很少见的使用Access作为实例介绍数据库原理与设计的书，内容清晰易懂。
实在是一本不可多得的好书，值得大家认真去学。
6. 《OraclePL/SQL程序设计(第6版)(上下册)》作者：【美】StevenFeuerstein(史蒂芬弗伊尔斯坦)，BillPribyl(比尔普里比尔)译者：方鑫：数据库编程领域的大百科全书世界ji数据库专家呕血之作针对
OracleDatabase12C全新升级全面涵盖PL/SQL开发中遇到的各种问题与
解决方案本书在Or...历经15个小时，终于评出这8本最受欢迎的SQL书
籍数智物语1万+文章发布于公号【数智物语】（ID：decision_engine），关注公号不错过每一篇干货。
这些书籍涵盖了从数据库基础到高级技术的各个方面，对于想要深入学习数据库开发的读者来说是很好的选择。
stanford nlp 用法-概述说明以及解释
stanford nlp 用法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分旨在介绍本文的主题——Stanford NLP，并提供一些背景信息。
Stanford NLP是由斯坦福大学自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）小组开发的一套自然语言处理工具包。
它提供了丰富的功能和算法，能够帮助研究人员和开发者进行文本分析、语言理解和信息提取等任务。
自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，涉及了对人类语言的理解和生成。
随着互联网和数字化时代的到来，海量的文本数据成为了研究和应用的宝贵资源。
然而，人类语言的复杂性和多样性给文本处理带来了挑战。
Stanford NLP应运而生，旨在利用先进的技术和算法帮助研究人员和开发者解决这些挑战。
在本文中，我们将探讨Stanford NLP的主要功能和用途。
首先，我们将介绍Stanford NLP的简介，包括其目标和诞生背景。
然后，我们将详细讨论Stanford NLP在各个领域的应用，包括文本分类、命名实体识别、情感分析等。
最后，我们将总结Stanford NLP的应用优势，并展望其未来的发展潜力。
在阅读本文之前，读者需要对自然语言处理的基本概念有一定的了解，同时，具备一定的编程和机器学习知识也将有助于更好地理解本文。
本文将从大的框架上介绍Stanford NLP的用法，并提供一些具体的实例和应用场景，以帮助读者更好地理解和使用Stanford NLP。
接下来，让我们深入探索Stanford NLP的世界，了解它的用途和优势，并展望它在自然语言处理领域的未来发展。
文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分（Section 1）首先概述了本文的主题和目的，然后简要介绍了Stanford NLP的概念及其在自然语言处理领域的重要性。
接下来，给出了本文的整体结构安排。
正文部分（Section 2）详细介绍了Stanford NLP的应用。
数据库系统原理,github
数据库系统原理,github1.数据库系统原理是数据库技术的基础理论。
Database system principle is the fundamental theory of database technology.2.通过学习数据库系统原理，可以深入了解数据库的存储、管理和优化。
Studying the principles of database system can help us understand the storage, management and optimization of databases in depth.3.数据库系统原理涉及到数据结构、算法、操作系统等多方面知识。
The principles of database system involve various knowledge such as data structure, algorithms, and operating systems.4.学习数据库系统原理可以帮助我们设计高效的数据库系统。
Studying the principles of database system can help us design efficient database systems.5.了解数据库系统原理能够提升我们在数据库领域的专业能力。
Understanding the principles of database system can enhance our professional skills in the field of databases.6. 《数据库系统原理》是一本经典的数据库教材。
"Database System Principles" is a classic textbook on databases.7.该书详细介绍了数据库系统的各个方面。
The book provides a detailed introduction to various aspects of database systems.8.通过阅读该书，可以系统地学习数据库系统原理。
斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版
CS 229机器学习(个人笔记目录(1线性回归、logistic 回归和一般回归1(2 判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法10(3 支持向量机SVM 上) 20(4 支持向量机SVM 下) 32(5规则化和模型选择45(6K-mea ns聚类算法50(7混合高斯模型和EM 算法53 (8EM 算法55 (9 在线学习62(10 主成分分析65(11独立成分分析80(12线性判别分析91(13 因子分析103 (14 增强学习114(15典型关联分析120(16偏最小二乘法回归129这里面的内容是我在 2011 年上半年学习斯坦福大学《机器学习》课程的个人 学习笔记，内容主要来自 Andrew Ng 教授的讲义和学习视频。
另外也包含来自其他论文和其他学校讲义的一些内容。
每章内容主要按照个人 学习时的思路总结得到。
由于是个人笔记，里面表述错误、公式错误、理解错误、笔误都会存在。
更重要的是我是初学者，千万不要认为里面的思路都正确。
如果有疑问的地方，请第 一时间参考 Andrew Ng 教授的讲义原文和视频，再有疑问的地方可以找一些大牛问问。
博客上很多网友提出的问题，我难以回答，因为我水平确实有限，的内容最好找相关大牛咨询和相关论文研读。
如果有网友想在我这个版本基础上再添加自己的笔记，可以发送 我提供原始的 word docx 版本。
另，本人目前在科苑软件所读研，马上三年了，方向是分布式计算，主要偏大 数据分布式处理，平时主要玩 Hadoop 、Pig 、Hive 、 Mahout 、NoSQL 啥的，关注系统方面和数据库方面的会议。
希望大家多多交流，以后会往博客上放这 些内容，机器学习会放的少了。
Anyway ，祝大家学习进步、事业成功！1 对回归方法的认识JerryLead2011 年 2 月 27 日1 摘要更深层次Email 给我，本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。
stanford corenlp 依赖关系解析
stanford corenlp 依赖关系解析StanfordCoreNLP是Stanford自然语言处理库中的核心组件，它提供了一系列强大的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、实体识别、关系提取等。
要使用StanfordCoreNLP，您需要先安装并配置好相关依赖，本文将为您解析StanfordCoreNLP的依赖关系。
一、依赖关系解析1.依赖库StanfordCoreNLP依赖于多个外部库，其中包括Java语言的一些核心库，如Java标准库、ApacheCommonsIO库等。
此外，StanfordCoreNLP还依赖于一些专门用于自然语言处理的第三方库，如StanfordPOSTagger、StanfordNER等。
这些库共同构成了StanfordCoreNLP的基础设施。
2.版本兼容性在使用StanfordCoreNLP时，需要注意不同库之间的版本兼容性问题。
不同版本的库可能存在不兼容的情况，导致程序运行出错。
因此，在安装和配置StanfordCoreNLP时，需要确保所有依赖库的版本都是兼容的。
3.安装方式StanfordCoreNLP可以通过Maven或Gradle等方式进行安装。
您需要在项目的pom.xml或build.gradle文件中添加相应的依赖信息，并配置好相关的环境变量和路径。
在安装完成后，您可以使用Java编译器和运行时环境来运行程序。
二、实际应用案例以下是一个使用StanfordCoreNLP进行实体识别的实际案例：1.准备数据首先，您需要准备一份文本数据，并将其保存为文本文件或输入流。
您可以使用任意文本编辑器或在线文本编辑工具来创建文本数据。
2.导入依赖在项目的pom.xml文件中添加StanfordCoreNLP的依赖信息，并配置好相关的环境变量和路径。
确保您已经安装了所有必要的依赖库，并且它们的版本是兼容的。
3.程序编写编写Java程序，使用StanfordCoreNLP对文本数据进行处理。
java stanfordcorenlp 例子
自从Stanford University开发了Stanford CoreNLP这个自然语言处理工具包以来，它已经成为了许多开发者和研究人员在自然语言处理领域的首选工具之一。
在本文中，我将深入探讨Stanford CoreNLP的基本概念、功能和应用，并通过一些具体的例子来展示其强大的能力。
1. Stanford CoreNLP简介Stanford CoreNLP是一套基于Java语言开发的自然语言处理工具包，它提供了一系列强大的NLP工具，包括词法分析、语法分析、命名实体识别、情感分析等功能。
其功能丰富且易于使用的特点，使得它在文本处理、信息提取、情感分析等领域得到了广泛的应用。
2. 使用Stanford CoreNLP进行词法分析词法分析是NLP领域的基本任务之一，它主要包括词汇的分词、词性标注等功能。
我们可以使用Stanford CoreNLP提供的接口来进行词法分析，并获得句子中每个词的词性、原型等信息。
对于句子“我爱自然语言处理”，使用Stanford CoreNLP可以得到“我”是代词，爱是动词，自然语言处理是名词短语等信息。
3. 利用Stanford CoreNLP进行语法分析除了词法分析之外，Stanford CoreNLP还可以进行语法分析，帮助我们理解句子的句法结构。
通过语法分析，可以得到句子中词语之间的依存关系、成分结构等信息。
举个例子，对于句子“自然语言处理是一门重要的技术”，语法分析可以帮助我们理解“自然语言处理”是主语，“是”是连系动词，一门重要的技术”是宾语等信息。
4. 使用Stanford CoreNLP进行命名实体识别在许多NLP任务中，识别文本中的命名实体是非常重要的一个步骤。
Stanford CoreNLP提供了命名实体识别的功能，可以快速准确地识别文本中的人名、地名、组织机构名等信息。
对于句子“乔布斯是苹果公司的创始人”，命名实体识别可以帮助我们识别“乔布斯”是人名，“苹果公司”是组织机构名等信息。
stanford alpaca 数据格式解析
Stanford Alpaca 数据格式解析Stanford Alpaca是一种广泛使用的数据格式，主要用于存储和解析自然语言处理任务中的文本数据。
Alpaca数据格式的设计旨在提供一种高效、灵活和可扩展的方式来存储和处理大量文本数据。
下面我们将详细解析Stanford Alpaca数据格式的特点和优势。
一、Stanford Alpaca 数据格式的特点1.高效性：Stanford Alpaca数据格式采用高效的二进制格式，能够快速读取和写入数据，提高了数据处理速度。
2.灵活性：Alpaca数据格式支持多种不同类型的数据，包括文本、标记、属性等，并且可以方便地扩展新的数据类型。
3.可扩展性：Stanford Alpaca数据格式的设计允许用户根据需要自定义数据结构和字段，使得数据格式能够适应不同的应用场景。
4.易用性：Stanford Alpaca提供了易于使用的API和工具，方便用户进行数据的导入、导出和解析。
二、Stanford Alpaca 数据格式的优势1.存储空间优化：由于采用了二进制格式，Stanford Alpaca数据格式相比文本格式更加紧凑，可以有效地节省存储空间。
2.高效的数据处理：由于数据是以二进制形式存储的，因此在处理大量数据时，Stanford Alpaca能够提供更高的性能和效率。
3.丰富的数据处理功能：Stanford Alpaca提供了丰富的数据处理功能，包括文本清洗、标记化、分词、词性标注等，方便用户进行自然语言处理任务。
4.良好的可扩展性：Stanford Alpaca数据格式的设计允许用户根据需要自定义数据结构和字段，使得数据格式能够适应不同的应用场景和需求。
5.广泛的社区支持：Stanford Alpaca拥有一个活跃的开发者社区，提供了丰富的资源和支持，方便用户进行交流和学习。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Notes 09
8
Schedule C
T1 Read(A); A A+100 Write(A); T2
A 25
125
B 25
Read(A);A A2; Write(A); Read(B); B B+100; Write(B);
250 125
Read(B);B B2; Write(B);
CS 245
Notes 09
2
Example:
T1: Read(A) A A+100 Write(A) Read(B) B B+100 Write(B) Constraint: A=B
CS 245
T2: Read(A) A A2 Write(A) Read(B) B B2 Write(B)
So net effect is either • S=…r1(x)…w2(b)… or • S=…w2(B)…r1(x)…
CS 245
Notes 09
23
What about conflicting, concurrent actions on same object?
start r1(A) start w2(A) end w2(A) end r1(A)
250
Notes 09
CS 245
Schedule E
T1 Read(A); A A+100 Write(A);
Same as Schedule D but with new T2’
T2’
Read(A);A A1; Write(A); Read(B);B B1; Write(B);
Notes 09 17
CS 245
Returning to Sc
Sc=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A)r1(B)w1(B)r2(B)w2(B) T 1 T2 T 1 T2
CS 245
Notes 09
18
Returning to Sc
Sc=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A)r1(B)w1(B)r2(B)w2(B) T 1 T2 T 1 T2
Notes 09
6
Schedule B
T1 T2
A 25
50
B 25
Read(A);A A2; Write(A);
Read(B);B B2; Write(B); Read(A); A A+100 Write(A); Read(B); B B+100; Write(B);
50 150 150 150
CS 245 Notes 09 16
• •
T1
T2 T1 Also, T1 T2
T2 Sd cannot be rearranged into a serial schedule Sd is not “equivalent” to any serial schedule Sd is “bad”
T2 issues write(B,S)
Input(X) t completes
x
time
input(B) System completes issues output(B) System output(B) issues BS completes input(B)
Notes 09 22
CS 245
Notes 09
3
Schedule A
T1 Read(A); A A+100 Write(A); Read(B); B B+100; Write(B); T2
Read(A);A A2; Write(A);
Read(B);B B2; Write(B);
CS 245
Notes 09
CS 245
Notes 09
10
Schedule D
T1 Read(A); A A+100 Write(A); T2
A 25
125
B 25
Read(A);A A2; Write(A); Read(B);B B2; Write(B);
250 50 150 150
11
Read(B); B B+100; Write(B);
w2(A) r1(A) w2(A) Schedule: represents chronological order in which actions are executed Serial schedule: no interleaving of actions or transactions
CS 245 Notes 09 20
Notes 09
28
Exercise:
• What is P(S) for
S = w3(A) w2(C) r1(A) w1(B) r1(C) w2(A) r4(A) w4(D)
• Is S serializable?
CS 245 Notes 09 29
Another Exercise:
• What is P(S) for
125 25 125 125
13
Read(B); B B+100; Write(B);
125
Notes 09
CS 245
• Want schedules that are “good”, regardless of
– initial state and – transaction semantics
Sc’=r1(A)w1(A) r1(B)w1(B)r2(A)w2(A)r2(B)w2(B) T1 T2
CS 245
Notes 09
15
However, for Sd: Sd=r1(A)w1(A)r2(A)w2(A) r2(B)w2(B)r1(B)w1(B)
• as a matter of fact, T2 must precede T1 in any equivalent schedule, i.e., T2 T1
no cycles Sc is “equivalent” to a serial schedule (in this case T1,T2)
CS 245 Notes 09 19
Concepts
Transaction: sequence of ri(x), wi(x) actions Conflicting actions: r1(A) w2(A) w1(A)
CS 245 Notes 09 32
Note: P(S1)=P(S2) S1, S2 conflict equivalent
CS 245
Notes 09
33
Note: P(S1)=P(S2) S1, S2 conflict equivalent
Counter example:
S1=w1(A) r2(A) S2=r2(A) w1(A)
time
CS 245
Notes 09
24
What about conflicting, concurrent actions on same object?
start r1(A) start w2(A) end w2(A) end r1(A)
time
• Assume equivalent to either r1(A) w2(A) or w2(A) r1(A)
250
250 250
9
CS 245
Notes 09
Sche#43;100 Write(A); T2
Read(A);A A2; Write(A); Read(B);B B2; Write(B);
Read(B); B B+100; Write(B);
CS 245: Database System Principles
Notes 09: Concurrency Control
Hector Garcia-Molina
CS 245
Notes 09
1
Chapter 18 [18] Concurrency Control
T1 T2 … Tn
DB (consistency constraints)
What about concurrent actions?
Ti issues System read(x,t) issues input(x) Input(X) t completes
x
time
CS 245
Notes 09
21
What about concurrent actions?
Ti issues System read(x,t) issues input(x)
Read(B); B B+100; Write(B);
CS 245
Notes 09
12
Schedule E
T1 Read(A); A A+100 Write(A);
Same as Schedule D but with new T2’
T2’
A 25
125
B 25
Read(A);A A1; Write(A); Read(B);B B1; Write(B);
CS 245
Notes 09
26
Definition
A schedule is conflict serializable if it is conflict equivalent to some serial schedule.
CS 245
Notes 09
27
Precedence graph P(S) (S
is schedule)