MySQL数据库实验代码压缩包。

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简介：
Mysql课程的随堂程序作业实验二，旨在通过数据库设计实验，深化对 MySQL 数据库技术的理解。实验的具体目标包括：1. 熟练运用命令行工具来创建和管理 MySQL 数据库，以及其相关的数据库对象；2. 掌握使用 SQL 语言中的 SELECT 命令，从而实现数据的有效查询；3. 进一步巩固关系数据库的基本知识和相关概念。上机准备工作方面，建议学生们：1. 回顾并加深对关系数据库的基本理论知识和核心概念的理解；2. 系统地复习 SQL 语言中 SELECT 命令的使用方法和技巧；3. 熟悉 MySQL 系统的整体架构及其组成部分；4. 掌握 MySQL 服务器的使用方法以及相关的管理操作；5. 了解 Navicat for MySQL 的基本操作流程，以便于数据库的便捷管理；6. 熟悉数据库备份与恢复的基本操作规程，以确保数据的安全性和可靠性。实验内容则涵盖以下方面：

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MySQL数据库实验代码.zip

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本资源为《MySQL数据库实验代码》压缩包，包含多个基础至高级的MySQL操作实践示例和教程，适合初学者及进阶用户练习与参考。 MySQL课程的随堂程序作业实验二 **实验目的：** 1. 掌握使用命令行方式创建和管理 MySQL 数据库及相关数据库对象。 2. 熟练运用 SQL 语言中的 SELECT 命令实现查询功能。 **上机准备：** - 复习关系数据库的基本知识及概念； - 温习 SQL 语句中 SELECT 命令的使用方法； - 了解 MySQL 系统的构成； - 掌握 MySQL 服务器的操作和管理技巧； - 学会 Navicat for MySQL 的基本操作步骤； - 认识并掌握数据库备份与恢复的基本流程。 **实验内容：** （具体实验任务未在提供的信息中列出，可在此处添加相关细节）

游程编码的数据压缩实验

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本研究通过实施游程编码算法，探索其在不同类型数据集上的压缩效率和性能表现，旨在优化存储与传输。可以编译，并带有附图的文件很不错，能够很好地应对试验需求。

FewRel 1.0 数据集与代码压缩包

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FewRel 1.0数据集与代码压缩包包含了一个专为few-shot关系抽取设计的数据集及其实现代码，旨在促进基于少量样本学习的研究进展。在自然语言处理（NLP）领域，关系抽取是一项重要的任务，它旨在识别文本中的实体间的关系。近年来，在深度学习的推动下，小样本关系抽取（Few-Shot Relation Extraction, FewRel）成为了一个热门的研究方向。清华大学NLP团队在此方面取得了显著成果，并发布了FewRel1.0数据集及相应的源代码，为研究者提供了一个标准平台进行实验和创新。 FewRel1.0 数据集专为小样本关系抽取设计，在训练、验证与测试集中均包含有限数量的关系类别。主要包括以下三个文件： - `train.csv`：用于模型训练的训练数据集。每个样本包括实体对（头实体，尾实体）、它们之间的关系类型以及所在的句子。在小样本环境下，每种关系类型的标注样本较少，这要求模型能够从少量样例中学习到关系特征。 - `test.csv`：用于评估模型性能的测试数据集。它同样包含了实体对、关系类型和句子信息，但其中的关系类别可能未出现在训练集中。因此，需要确保模型具备良好的泛化能力以应对新出现的关系类型。 - `val.csv`：在训练过程中调整参数所使用的验证数据集。其结构与训练及测试集相同，通常不公开具体关系类型的标签，有助于研究人员采用无监督或半监督学习策略进行研究。压缩包内的FewRel-master文件夹包含了清华大学NLP团队开发的源代码，实现了一系列基于深度学习的小样本关系抽取模型： - 模型架构：包括使用Transformer和BERT等框架。这些模型能够捕捉文本中的上下文信息，并有效处理小样本情况下的关系抽取任务。 - 数据预处理：涵盖对CSV文件读取、实体及关系编码、句子分词与向量化等工作，以确保为训练做好充分准备。 - 训练与优化：定义损失函数、选择合适的优化器和设置学习率策略等步骤来保障模型在有限的数据集上有效进行学习。 - 评估与预测：确定评价指标（如准确度、召回率及F1值）并实现推理功能，对新样本执行关系抽取任务。 FewRel1.0的发布为小样本关系抽取研究设立了基准，并促进了不同模型之间的比较和改进。通过该数据集和代码资源，研究人员可以深入了解如何在标注样例稀缺的情况下构建有效的模型，并探索迁移学习、元学习等方法的应用以提升小样本环境下的泛化能力。 FewRel1.0 数据集与源码为从事自然语言处理领域特别是关系抽取方向的研究者提供了宝贵的工具。它挑战了传统的大规模标注数据依赖模式，鼓励研究者开发更加高效且具备广泛适用性的模型，从而推动该领域的技术进步。

MySQL 5.7.23 压缩包

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简介：MySQL 5.7.23压缩包为数据库管理系统MySQL的特定版本安装文件，内含运行MySQL所需的所有可执行文件和配置工具。这是MySQL 5.7版本的压缩包，其中包含my.ini文件。不过，在使用前需要对路径进行修改，并且我已经在需要改动的地方做了注释。

压缩试验数据处理_三轴试验_压缩数据处理_三轴压缩

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本资源专注于土木工程领域中三轴压缩试验的数据处理技术，涵盖岩石与土壤在不同条件下的压缩特性分析及应用。用于计算单轴或三轴压缩试验中的数据处理，包括弹性模量、泊松比的计算，并绘制相应的图像。

考研词汇数据库MySQL文件及音频压缩包word.rar

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该资源为考研词汇学习资料，包含MySQL数据库文件和带有发音的单词音频，压缩包内所有内容旨在帮助考生高效记忆和掌握考研所需词汇。爬虫获取的考研单词包括：单词、词性、音标、音频及释义音频，在数据库db文件中的音频地址为URL格式；压缩包内的音频文件包含三遍连读，后续若能处理成单遍版本，则可以无积分下载。

MySQL数据库实验（二）

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本实验为《MySQL数据库》系列课程的第二部分，深入探讨了SQL语言高级应用、索引优化及数据库维护等关键技能。通过实际操作案例，学员将掌握复杂查询和性能调优技巧。一、实验目的：在课程结束时，使用SQL查询分析器通过PRIMARY KEY、CHECK、FOREIGN KEY……REFERENCES、NOT NULL、UNIQUE等关键字验证MySQL的实体完整性、参照完整性和用户定义完整性。二、实验内容： 1. 在查询分析器中利用PRIMARY KEY子句来保证实体完整性； 2. 使用FOREIGN KEY……REFERENCES子句在查询分析器中确保参照完整性； 3. 利用NOT NULL、UNIQUE、CHECK和DEFAULT短语在查询分析器中实现用户定义的完整性。

数据库实验代码

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本项目包含一系列数据库操作的实验代码，旨在帮助学习者通过实践理解SQL查询、数据建模及优化等核心概念。数据库实验程序的C语言代码用于黑大的实验。

Huffman代码压缩包

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Huffman编码压缩包是一款利用霍夫曼编码算法进行数据压缩的应用程序，能够有效减少文件大小，加速传输速度，同时保证数据无损。本程序使用QT编写了一个哈夫曼编码解码器，支持中文和英文的编码与解码功能。该程序的时间复杂度为O(N^2)，采用了堆排序算法来优化性能。界面设计简洁明了，用户可以自行选择文件进行建树操作，并将生成的树保存成文件以便下次使用。此外，程序还对输入进行了适当的控制处理。

数据库完整性实验代码包.rar

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本资源包含一系列用于测试和验证数据库完整性的实验代码及文档，适用于学习与研究环境。【数据库完整性实验】实验完整代码如下：（1）打开ScoreDB数据库，并定义其中各基表的主键、外键，以确保实体完整性约束及参照完整性约束；（2）尝试向student表插入一条与已有学号相同的数据记录，以此来验证实体完整性的有效性；（3）向score表中添加一条数据时，如果该课程编号在课程表内不存在，则需验证参照完整性的实施情况；（4）修改score表中的某条数据的课程编号为一个不存在于课程表内的值，并再次检验参照完整性约束是否生效；（5）尝试删除student表中的一条记录，但前提是此学号已存在于score表中，从而测试参照完整性规则的应用；（6）在score表上添加限制条件以确保成绩范围限定在0到100分之间，在student表则设定性别字段只能取值为“男”或“女”，以此增强数据的准确性与一致性；（7）创建名为student_update的触发器，一旦学生信息中的学号被修改，则自动将成绩记录里的对应学号也进行同步更新；（8）建立一个级联删除机制，当从学生表中移除某条记录时，同时清除score表内该学生的所有选课历史；（9）创建名为student_insert的触发器，在向学生信息表添加新数据的同时自动调整班级人数(classNum)字段值。如果修改为删除操作，则需相应地更新班级人数；（10）设计一个course_check触发器，每当尝试从课程表中移除记录时，先检查该课程是否已被选修过；若存在选课情况则禁止删除，并提示“此课程已有学生选修，无法删除！”信息。