求大佬用实际例子说明一下关系模式中的各种范式是怎样的一种设计

zerozerg2006 2020-07-02 10:53:39
百度百科看得我云里雾里。
问过同事们,他们给我举例了第一和第二范式是怎样的。但是貌似还是第三和BC。
想请教一下大佬们,这两种范式是怎么一种设计。

还有范式的级别是BC比3高对吧?
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向阳的花儿 2020-07-02
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从1到4,表设计越来越严格(针对冗余)
zerozerg2006 2020-07-02
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https://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/4914520.html 找到了这位大佬的文章,我总结了一下 第一范式,数据具备原子性 第二范式,有KEY可以确定数据 第三范式,使用唯一KEY,对两张表建立关系 BC范式,关系表中,有多个KEY 请问这个总结有问题吗?
zerozerg2006 2020-07-02
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引用 3 楼 卖水果的net 的回复:
第三范式,使用唯一KEY,对两张表建立关系 加上这句:消除非主键依赖。
何为消除非主键依赖呢?能不能举个例子说一下
卖水果的net 版主 2020-07-02
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第三范式,使用唯一KEY,对两张表建立关系 加上这句:消除非主键依赖。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景验证效果。

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