这里只对第一范式，第二范式，第三范式与BCNF范式做了相应的总结。（用于自己理解）1NF第一范式：属性（原子值）不可分割，即每个字段的值必须是单一的、不可再分的数据项。例如：表中的有animal（动物）列，存放数据为{老虎，猫科，肉食}则这个列里的数据可拆分出来，即无法满足第一范式不可再分的数据项

说明：文章为《数据挖掘：概念与技术原书第03版》的学习笔记，该书是数据挖掘领域的经典之作，想了解更多内容请参阅原著。一、频繁模式基本概念        模式：通常指的是数据中的一种规律、趋势或特征，可以是单一的特征、属性，也可以是多个特征之间的关系或组合；      

数据库系统1关系数据库三层体系结构外部层：数据库的用户视图概念层：数据库的整体视图，提供内、外部层的映射和必要的独立性所有实体，实体的属性和实体间的联系数据的约束数据的语义信息安全性和完整性信息内部层：数据库在计算机上的物理表示数据独立性三层体系的主

‌关系R的候选码是AC。‌这个结论是基于对给定关系R(U,F)的分析，其中U是属性集合，F是属性之间的函数依赖集合。在给定的函数依赖集F中，属性A和C的入度为0，意味着它们不依赖于其他属性，因此它们是候选键的候选。根据数据库理论，任何候选键的组合都可以作为候选键，因此AC的组合是一个候选键

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 禁忌搜索算法的基本思想：给定一个当前解（初始解）和一种邻域，然后在当前解的邻域中确定若干候选解；若最佳候选解对应的目标值优于“bestsofar”状态，则忽视其禁忌特性，用它替代当前解和“bestsofar”状态，并将相应的对象加入禁忌表，同时修改禁忌表中各对象的任期；若不存在上述候选解

一、FastR-CNN简介FastR-CNN是一种基于区域卷积网络(Region-basedConvolutionalNetwork)的快速目标检测方法。是R-CNN作者RossGirshick继R-CNN之后的又一力作，原文链接。与R-CNN相同，FastR-CNN同样使用VGG16作为网络的backbone,FastR-CNN训练非常深的VGG16网络比R-CN

目标检测详解目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的多个感兴趣对象，并确定它们的具体位置。目标检测不仅需要分类每个对象，还需要精确定位它们在图像中的位置。以下是对目标检测的更深入的介绍。1.基本概念目标检测：识别和定位

5.1目标检测基本概念和YOLOv3设计思想对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的

PersonalizedNewsRecommendationwithKnowledge-awareInteractiveMatching论文阅读笔记Abstract现存的问题：​ 现有的大多数新闻推荐方法都是从文本内容和用户点击的新闻中分别建立候选新闻模型和用户兴趣模型。然而，一篇新闻可能涉及多个方面和实体，而用户通常有不同的兴趣

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NewsRecommendationwithCandidate-awareUserModeling论文阅读笔记Abstract存在的问题：​ 现有的新闻推荐方法通常从历史点击的新闻中建模用户的兴趣，而不考虑候选新闻。然而，每个用户通常都有多个兴趣，并且这些方法很难准确地匹配一个候选新闻与特定用户的兴趣。解决方案：​

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~20111.Cross-LanguageEntityLinking文章核心观点：本文介绍了一种新的跨语言实体链接任务，旨在将不同语言的文档中的命名实体与英文知识库中的实体描述进行匹配。作者提出了一种利用统计音译和跨语言信息检索的方法来解决这一任务，并在21种语言上进行了实验验证。实验结果显示，

推荐系统简介计算原理我们把每个用户/视频表示成空间中的一个点。如果两个点越接近，就认为这个用户对这个视频的喜欢程度越高，反之越低。用户点赞这个视频就拉近两点，没点赞就拉远两点的距离。这样就组成了整体推荐系统 推荐系统流程 从海量视频中召回用户感兴趣的视频

[USACO24OPEN]The'Winning'GeneS题目背景注意：本题的内存限制为512MB，通常限制的2倍。题目描述在多年举办比赛并看着Bessie一次又一次地获得第一名后，FarmerJohn意识到这绝非偶然。他得出结论，Bessie一定将胜利写进了DNA，于是他开始寻找这种「胜利」基因。他设计了一

范式简介在关系型数据库中，关于数据表设计的基本原则、规则就成为范式。范式的应为时NormalForm简称NF，范式是关系型数据库理论的基础，也是我们在设计数据库过程中索要遵循的规则和指导方法。目前关系型数据库有六种常见范式，按照范式级别，从低到高分别是：第一范式(1NF)：第一范式

区间维护类的小（？）DS题。感觉我不怎么会。题意目的明确，就是要动态维护每个区间能覆盖的范围。看一看，感觉题目里的条件很神秘，不知道怎么用。不过可以根据特殊性质推出一个性质：存在包含关系一定先选内部。一开始的思路是用区间互相影响计算，但这个非常复杂，且非常假。在写暴力的时候

目标检测之FastR-CNN论文精讲，FastRCNN_哔哩哔哩_bilibili一引言1.1R-CNN和SPPNet缺点

PDF:https://arxiv.org/abs/2002.10187CODE:https://github.com/dvlab-research/3DSSD一、大体内容3DSSD是基于点的单阶段3D目标检测器，其提出的动机主要是基于体素的方法（如VoxelNet、PointPillar）在转换体素的时候会丢失信息，而基于点的目标检测方法大都是两阶段方法（如：PointRCN

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