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  • 很多编程书都谈过这个问题。只关心API可见罗云斌《Win32汇编语言程序设计》;关心质量典型,可见林瑞《高质量程序设计指南C/C++》;... 这里主要说明是对Win32编程有直接关系的内容,这些内容有部分都可以

        如果用的C++,就应该知道各种经典的对象管理技术,以及用模板包装常规对象如句柄的方法(例如C++ for COM中的ATL),还可以用类似垃圾收集器的原理管理对象...。
        这里主要说明的是对Win32编程有直接关系的内容,这些内容有部分都可以在不同的资料上被找到,只是比较零散而已。
        不知道妥不妥,我把栈内存管理也放在这里?

     - 不论用C还是C++,对象都会被自动从内存清除,而C++还要在清除前调用析构函数。现在的Windows应用程序占内存都比较大,除了考虑代码量、堆消耗、静态数据段外,减少栈消耗也很重要。但发现大量的程序根本不考虑这一点。
    比如下面的代码:

    引用:
    ...
    CEgg o1;

    o1.ShowDesc();
    o1.Draw();

    CBird o2;

    o2.Jump();
    o2.Fly();
    ...

    就可以改成:

    引用:
    ...
    {
        CEgg o1;

        o1.ShowDesc();
        o1.Draw();
    }
    {
        CBird o2;

        o2.Jump();
        o2.Fly();
    }
    ...

    因为在本例中o1和o2没有被同时使用的问题,用不着同时占着内存,然后一起释放。
     - 编写Windows程序可能会遇到不要用std库的问题(微软建议过),如果你非要在Win32代码中调用new而不能确定std库是否能用,建议一例(当然,如果能更结构化一些,最好不要搞成这样):
      如果你想这样干:
    int * ptr;

    ptr = newint  [n];
    // uses ptr:
    ...
      你可将代码写成:

    引用:
    int * ptr;

    try
    {
        ptr = new int [n]; // The std::bad_alloc may be thrown from the line.
        if(ptr == NULL)
            throw(ptr);
    }
    catch(...)
    {
      // Recovers from error status.
    }
    // uses ptr:
    ...

     - 有关堆内存管理API的补充:
      1.不要以为当系统空闲内存很多时,分配内存就一定成功。要知道你的虚拟内存对整个进程是固定的,当内存碎片化时,可能就没有“空档”能放进你所申请的那块内存。而对于不同的进程,内存视图完全不同,空闲内存会被合并。
      2.当申请了一块可移动块,不要以为对它的锁定操作就一定成功。系统的设计者可以决定分配操作不考虑锁定后的状态而仅考虑有足够数量的空闲内存即可,剩下的道理和1类似。而且,并不保证所有的Windows都是这样设计或者都不是这样设计。研究过内核代码的可能同意或不同意2的观点。问题是如果你是Windows的设计人,你能保证下一个、下一个、...Windows版本也都沿用一样的策略来管理可移动块吗?

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  • 规范化与范式

    2019-09-28 06:04:53
    在关系数据库的设计过程中,对于同一个问题,选用不同的关系模式,其性能的优劣是大不相同的,为了区分关系模式的优劣,人们常常把关系模式分为各种不同等级的范式。... 关系规范化的基本方法是逐步消除关系模式中不...

    在关系数据库的设计过程中,对于同一个问题,选用不同的关系模式,其性能的优劣是大不相同的,为了区分关系模式的优劣,人们常常把关系模式分为各种不同等级的范式。

    一个低一级范式的关系模式,通过分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式,这种过程称为关系的规范化
    关系的规范化主要目的是解决数据库中数据冗余插入异常删除异常更新异常等数据存储问题。
    关系规范化的基本方法是逐步消除关系模式中不合适的数据依赖,使模式达到某种程度的分离。

    范式(Normal  Form)是符合某一种级别的关系模式的集合。

    关系数据库中的关系必须满足一定的要求,满足不同程度要求的为不同范式。

    目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、Boyce-Codd范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF)。

    满足最低要求的范式是第一范式(1NF)。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式(2NF),其余范式以次类推。

    一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就可以了。

    第一范式:主属性(主键)不为空且不重复,字段不可再分(存在非主属性对主属性的部分依赖)。

    第二范式:如果关系模式是第一范式,每个非主属性都没有对主键的部分依赖

    第三范式:如果关系模式是第二范式,没有非主属性对主键的传递依赖部分依赖

    BCNF范式:所有属性都不传递依赖于关系的任何候选键。

    ——————————

    例题1:

    定义学生、教师和课程的关系模式STC(SNO,SN,SA,TN,CN,G),其中的六个属性分别为学生的学号、姓名、年龄、教师的姓名、课程名以及学生的成绩,则该关系为(  )。

    解析:候选键为学号+教师姓名或者学号+课程名,主键为其中之一,非主属性部分依赖于主键,所以为第一范式。

    转载于:https://www.cnblogs.com/CKhomepage/p/10656942.html

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  • 规范化关系满足规范要求分为几级,满足要求最低是第一范式(1NF),范数等级越高,满足约束集条件越严格。 针对数据 数据的规范化包括归一化标准化正则化,是一个统称(也有人把标准化作为统称)。 2....

    1.规范化

    • 针对数据库
      规范化把关系满足的规范要求分为几级,满足要求最低的是第一范式(1NF),范数的等级越高,满足的约束集条件越严格。

    • 针对数据
      数据的规范化包括归一化标准化正则化,是一个统称(也有人把标准化作为统称)。

    2.标准化(Standardization)

    数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。
    主要方法:z-score标准化方法

    特点:
    对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性,同时不改变原始数据的分布。
    优点:
    1.不改变原始数据的分布,保持各个特征维度对目标函数的影响权重
    2.对目标函数的影响体现在几何分布上
    3.在已有样本足够多的情况下比较稳定,适合现代嘈杂大数据场景

    3.归一化(Normalization)

    1. 把数据变为(0,1)之间的小数,主要是为了方便数据处理。
    2. 把有量纲表达式变换为无量纲表达式,成为纯量。经过归一化处理的数据,处于同一数量级,可以消除指标之间的量纲和量纲单位的影响,提高不同数据指标之间的可比性。
      主要算法:一般方法是最小最大规范的方法:min-max normalization

      此方法是线性归一化
      优点:
      1.提高迭代求解的收敛速度
      2.提高迭代求解的精度
      缺点:
      1.最大值与最小值非常容易受异常点影响
      2.鲁棒性较差,只适合传统精确小数据场景

      在这里插入图片描述

    4.正则化(Regularization)

    用一组与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解,去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法。
    在求解最优化问题中,调节拟合程度的参数一般称为正则项,越大表明欠拟合,越小表明过拟合。
    为了解决过拟合问题,通常有两种方法,第一是减小样本的特征(即维度),第二是正则化(又称为惩罚penalty)
    正则化的一般形式是在整个平均损失函数的最后增加一个正则项(L2范数正则化,也有其他形式的正则化,作用不同)
    正则项越大表明惩罚力度越大,等于0表示不做惩罚。
    正则项越小,惩罚力度越小,极端为正则项为0,则会造成过拟合问题;正则化越大,惩罚力度越大,则容易出现欠拟合问题。

    总结

    1.归一化是为了消除不同数据之间的量纲,方便数据比较和共同处理。比如在神经网络 中,归一化可以加快训练网络的收敛性。
    2.标准化是为了方便数据的下一步处理,而进行的数据缩放等变换,并不是为了方便与其他数据一同处理或比较,比如数据经过零-均值标准化后,更利于使用标准正态分布的性质,进行处理。
    3.正则化而是利用先验知识,在处理过程中引入正则化因子(regulator),增加引导约束的作用,比如在逻辑回归中使用正则化,可有效降低过拟合的现象。

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  • 关系模式设计中的问题关系数据库设计要解决的主要问题 什么样的数据库模式才合理? 怎么分解才能满足要求? 衡量的标准是什么? 理论基础是什么? 如何进行实现? 关于好的数据库模式好的数据库模式是不会发生插入...

    关系模式设计中的问题

    关系数据库设计要解决的主要问题

    • 什么样的数据库模式才合理?
    • 怎么分解才能满足要求?
    • 衡量的标准是什么?
    • 理论基础是什么?
    • 如何进行实现?

    关于好的数据库模式

    好的数据库模式是不会发生插入异常、删除异常、更新异常,同时数据冗余尽可能少的模式。

    产生不好模式的根本原因是数据之间存在着某些数据依赖

    解决方法是通过分解关系来消除其中不合适的数据依赖。

    数据依赖

    数据依赖的定义

    数据依赖是数据之间的相互制约关系,是一种语义体现。

    数据依赖的类型

    • 函数依赖(FD)
    • 多值依赖(MVD)
    • 连接依赖(JD)

    函数依赖的定义

    两个实例化的属性集X,Y,如果属性集X中的两个元组取值相同,必有对应的另外一个属性集Y中元组取值相同,则称Y函数依赖于X函数。

    特别值得注意的是,如果属性集X中不存在两个取值相同的元组集合,则Y必定依赖于函数X,且函数X的属性集为超键。

    平凡函数依赖和非平凡函数依赖

    平凡函数依赖

    如果Y依赖于X,同时Y是X的子集,那么称X -> Y 为平凡函数依赖

    非平凡函数依赖

    Y不是X的子集

    对于任意关系模式而言,平凡函数依赖是必然成立的,其并不反映新的语义特征,因此我们一般不讨论平凡函数依赖。

    完全函数依赖和部分函数依赖、

    完全函数依赖表示的就是函数X的属性集构成了候选键。其中形式化的表示就是如果对于X的任何一个子集Z,都有Y不依赖于X,则称Y完全函数依赖于X。
    如果Y不完全函数依赖于X,则称Y部分函数依赖于X。

    完全函数依赖的左部构成主键,不包含冗余的属性。

    传递函数依赖和直接函数依赖

    如果Y函数依赖于X,Z函数依赖于Y,其Y不是X的子集,X不依赖于Y,则称Z**传递依赖于X,否则称Z直接函数依赖**于X。

    函数依赖的逻辑蕴涵

    {X→Y,Y→Z} ⊨ X→Z

    即对于关系模式上的函数依赖集合F,只要X→Y是一个函数依赖,那么必然可以推导认为F逻辑蕴涵X→Y。、

    函数依赖集合的闭包

    由函数依赖集合F所逻辑蕴涵的全部函数依赖所构成的集合称之为F的闭包。
    F+={ X→Y|F|=X→Y}

    闭包的性质

    • F 属于 F+,这是因为根据闭包的定义F中的每个函数依赖必定也在中F+;
    • (F+)+=F+,该性质说明闭包运算是幂等的,即F经过任意多次的闭包运算后其结果仍然等于F+
    • 如果F=F+,则称F是完备的

    实际上函数依赖集合的闭包是NP问题,因此我们需要使用其他闭包。

    函数依赖的推理规则(Armstrong公理)

    设U是关系模式R的属性集,F是R上的函数依赖集,则有:
    A1(自反律):如果Y X U,则X→Y成立;
    A2(增广律):如果X→Y成立,且Z U,则XZ→YZ成立
    A3(传递律):如果X→Y,Y→Z成立,则X→Z成立

    以上三条合起来成为Armstrong公理。

    由A1~A3易推出下面的三条推理规则也是正确的:
    - 合并规则:若X→Y,X→Z成立,则X→YZ成立;
    - 伪传递规则:若X→Y,WY→Z成立,则WX→Z成立;
    - 分解规则:若X→Y,且Z 属于 Y,则有X→Z;

    函数依赖的逻辑导出

    如果给定的关系模式中,函数依赖集合F由Armstrong公理能够推导出X→Y,则称X→Y是F的逻辑导出。记为F=>X→Y。

    值得注意的是,逻辑蕴涵是显式存在的关系,而逻辑导出是隐含存在的关系。

    属性集合的闭包

    X+F ={A|A∈U,F=> X→A}

    值得注意的是,求解属性集合的闭包的计算量远远小于求解函数依赖集合的闭包,因为属性集合的闭包是可数的,最多就是属性全集本身。

    X→Y可由Armstrong公理推出的充分必要条件是Y 属于 X属性结合的闭包

    算法:求解属性集X关于U上的函数依赖集F的闭包

    关于数据库系统原理的数据依赖部分的所有算法,只需要能够将其应用于解决实际问题即可。

    如:
    属性集U为ABCD,FD集为{ A→B,B→C,D→B }, 则A+=ABC; AD+=ABCD; BD+=BCD

    Armstrong公理的正确性和完备性

    • Armstrong公理的正确性是指“使用推理规则从FD集F推出的FD必定在F+中”即,如果F=>X→Y 则 F|=X→Y
    • Armstrong公理的完备性是指“F+中的FD都能从F集使用推理规则集导出”
      即,如果F|=X→Y 则 F=>X→Y
      Armstrong公理的正确性和完备性保证了FD推导过程的有效性和可靠性

    Armstrong公理的正确性和完备性说明逻辑导出逻辑蕴涵是两个等价的概念。

    函数依赖集的等价覆盖

    设F,G是两个函数依赖集合,如果F+=G+ ,则称F等价于G,或者F与G互相覆盖
    F与G等价的充分必要条件是F属于G+ 并且G属于F+。

    要判定F 属于 G+,只须逐一对F中的函数依赖X→Y,考查Y是否属于XG+ +
    关于等价覆盖的掌握需要到哪一个程度?

    最小函数依赖集

    1. 右部均为单属性
    2. 左部没有对于属性
    3. F中没有对于的函数依赖

    一个函数依赖集F均等价于一个最小函数依赖集Fmin

    例:

    R(A,B,C,D,E,H,I),F = {A→BE, AH→D, B→C, BD→E, C→D, H→I, I→H, H→BE},试求F的最小依赖集Fmin。

    :⑴右部拆成单属性
    F={A→B, A→E ,AH→D, B→C, BD→E, C→D, H→I,I→H, H→B, H→E}
    ⑵考察左部不是单属性的函数依赖,消除多余属性
    AH→D ∵((AH)-H)F+=ABECD,D∈((AH)-H)F+
    ∴以A→D取代AH→D
    BD→E ∵((BD)-D)F+=BCDE,E∈((BD)-D)F+
    ∴以B→E取代BD→E
    则 F={A→B, A→E ,A→D, B→C, B→E, C→D, H→I,I→H, H→B, H→E}

    ⑶消除多余的函数依赖
    A→B ∵AG+=AED,B∉ AG+(G=F-{A→B}) ∴保留该函数依赖
    A→E ∵AG+=ABCDE,E∈ AG+(G=F-{A→E}) ∴不保留该函数依赖
    A→D ∵(A)G+=ABCDE,D∈ (A)G+(G=F-{A→D}) ∴不保留该函数依赖
    B→C ∵BG+=B,C ∉ BG+(G=F-{B→C}) ∴保留该函数依赖
    B→E ∵(B)G+=BCD,E ∉ (B)G+(G=F-{B→E}) ∴保留该函数依赖
    C→D ∵CG+=AE,D∉CG+(G=F-{C→D})∴保留该函数依赖
    H→I ∵HG+=HBECD,I ∉HG+(G=F-{H→I}) ∴保留该函数依赖
    I→H ∵IG+=I,H ∉ IG+(G=F-{I→H}) ∴保留该函数依赖
    H→B ∵HG+=HIE,B∉ HG+(G=F-{H→B})∴保留该函数依赖
    H→E ∵HG+=HBCDE,E∈HG+(G=F-{H→E}) ∴不保留该函数依赖
    最后剩下的F是最小函数依赖集:
    Fmin= {A→B, B→C, B→E,C→D, H→I, I→H, H→B}

    F的最小依赖集Fmin不一定唯一,它和我们对各函数依赖FDi 及X→A中X各属性的处置顺序有关

    多值依赖

    多值依赖的定义

    对于某个关系上的三个属性A, B, C。如果属性B,C的取值都不单一,同时B的取值与C无关,也就是B依赖于A,随着A取值的变化可以取不同的值。

    形式化描述

    设R(U)是属性集U上的一个关系模式。X,Y,Z是的U的子集,并且Z=U-X-Y,如果对R(U)的任一关系r,都有如下性质:如果r中存在2个元组s、t,使得:
    s[X]=t[X]
    则r中必存在元组u,使得:
    (1) s[X]=t[X]=u[X]
    (2) u[Y]=t[Y] 且 u[Z]=s[Z]
    (即交换s、t在Y上的值得到的2个元组必在r中)
    则称关系模式R满足多值依赖X→→Y

    多值依赖的注意事项

    值得注意的是,多值依赖会导致数据冗余和更新异常,因此我们在进行数据模式设计的时候,要消除多值依赖。一般使用的方法是建立两个关系,让每个关系只存储一个多值属性的数据。

    多值依赖的推导规则

    与函数依赖一样,多值依赖也有一组推导规则:
    A4:互补律(MVD)
    如果X→→Y,则X→→(U-XY)
    以后如果需要,可用X→→Y|(U-XY)表示多值依赖,以强调其互补关系
    A5:扩展律(MVD)
    如果X→→Y且VW,则WX→→VY
    A6:传递律(MVD)
    如果X→→Y且Y→→Z,则X→→(Z-Y)
    下面两条为(FD+MVD)公理:
    A7:如果X→Y,则X→→Y,即FD是MVD的特例
    A8:如果X→→Y、ZY且对某个与Y不相交的W有:W→Z,则X→Z

    由上述公理,还可以得出下列四个有关MVD的推导规则:
    MVD合并规则
    如果X→→Y、X→→Z,则X→→YZ
    MVD伪传递规则
    如果X→→Y、WY→→Z,则WX→→(Z-WY)
    混合伪传递规则
    如果X→→Y、XY→→Z,则X→(Z-Y)
    MVD分解规则
    如果X→→Y、X→→Z,则X→→(Y∩Z)、X→→(Y-Z) X→→(Z-Y)均成立。

    关于多值依赖的具体内容,在学习深化的过程中去进行深入理解与记忆。

    多值依赖与函数依赖

    函数依赖规定某些元组不能够出现在关系中,也被称之为相等产生依赖
    多值依赖要求某种形式的其他元组必须在关系中,称为元组产生依赖

    有效性范围

    对于函数依赖
    X→Y的有效性仅决定于X、Y属性集上的值,它在任何属性集W(XY 属于 W 属于 U)上都成立。
    若X→Y在R(U)上成立,则对于任何Y′ 属于 Y,均有X→Y ′成立。

    对于多值依赖
    X→→Y在属性集W(XY 属于 W 属于 U)上成立,但在U上不一定成立
    若X→→Y在R(U)上成立,则不能断言对于Y′ 属于 Y,是否有X→→Y ′成立

    嵌入式多值依赖

    嵌入式多值依赖是指函数依赖X→→Y在模式R上不成立,但是在R的子模式W上成立,则称X→→Y为R上的嵌入型多值依赖。

    关系模式分解

    关系模式的分解以及关系模式的规范化相关的内容,关于公式等的记忆学习,最好参照课件。

    范式

    范式就是关系数据库中满足不同规范化程度的关系模式的类。
    第一范式是规范化约束范式,而其他范式根据下图进行依次类推。

    关系模式规范化

    值得注意的是,3NF可以在保证无损连接的同时保持函数依赖,而BCNF和4NF则可能不会保持函数依赖了。因此,一般而言进行关系模式设计时,满足3NF的标准即可。

    关系模式规范化

    规范化

    关系模式的规范化过程实际上就是按照不同级别范式的要求条件对模式进行逐渐分解的过程。

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空空如也

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