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第一范式最新视觉报道_第一范式第二范式第三范式的区别(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

第一范式

Python二级复习笔记：数据结构与算法 16. 列表删除元素的方法：使用 del 语句：del listname[index] 或 del listname[start:end] 可以按照索引删除元素。使用 pop() 方法：listname.pop(index) 也是按照索引删除元素。使用 remove() 方法：listname.remove(element) 可以按照元素值删除。清空列表：listname.clear() 可以删除所有元素。二叉树与队列：二叉树是一种非线性结构，而队列是一种线性结构。含有两个及以上指针的链表不一定是非线性结构。循环队列是队列的一种顺序存储结构。满二叉树和完全二叉树可以按层次进行顺序存储。希尔排序法：希尔排序法可以消除多个逆序，但也可能产生新的逆序。对象与封装：对象是由描述该对象属性的数据以及可以对这些数据施加的所有操作封装在一起构成的统一体。数据库系统：数据库系统可以减少数据冗余，但不可能完全避免。数据的一致性指在系统中同一数据在不同位置出现时应保持相同的值。数据库系统比文件系统有更强的管理控制能力，而不是管理更多的数据。数据规范化：第一范式（1NF）：要求主属性（主键）不为空且不重复，字段不可再分。第二范式（2NF）：要求实体的属性完全依赖于主关键字，即在1NF的基础上属性完全依赖于主键。第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，属性不依赖于其他非主属性（消除传递依赖）。 BCNF：在满足3NF的基础上，任何属性不能对主键子集依赖。随机数库函数： randint(a,b)：返回 [a,b] 之间的随机整数。 random()：返回 [0.0, 1.0) 之间的随机小数。 uniform(a,b)：返回两个参数之间的任意数字（浮点数）。 sample(pop,k)：返回从 pop 类型中随机选取的 k 个元素构成的列表。 seed()：设置随机数生成器的种子。字符与数字转换： ord(s)：返回单个字符 s 的 Unicode 数值。 chr(n)：返回数字 n 对应的 Unicode 字符。列表转换： list()：将字符串、元组或集合转换为列表。例如，list('mile') > ['m', 'i', 'l', 'e']。字典操作： dict.items()：返回的是元组类型。这些知识点涵盖了Python编程中的一些重要概念和技巧，希望对你有所帮助！𐟓š✨

数据库三范式：你真的了解吗？数据库的三范式，听起来有点高大上，但其实它们是数据库设计中的三大基本原则，目的是为了确保数据的一致性和减少冗余。具体来说，这三范式分别是：第一范式（1NF）：这一范式要求数据库表中的每一列都是不可分割的基本数据项。简单来说，每个字段都应该是原子性的，不能进一步分解。这样做的好处是，表中的数据是最小的逻辑单位，不会出现更小的部分。第二范式（2NF）：在满足第一范式的基础上，第二范式要求所有非主键列完全依赖于主键，而不是仅依赖于主键的一部分（特别是对于复合主键来说）。这样可以防止数据中出现部分依赖，从而减少数据冗余。第三范式（3NF）：第三范式在第二范式的基础上，要求表中的所有数据元素不仅要被主键唯一标识，而且它们之间不能存在传递依赖。这意味着非主键列之间的任何关系都应该通过主键来建立，进一步减少数据冗余，提高数据的一致性。总的来说，这些范式的核心目的是通过限制表之间的关系和依赖来优化数据库结构，使得数据存储更加高效，查询更加快捷，同时也减少了数据维护的复杂性。理解并应用这些范式，可以让你的数据库设计更加合理，数据更加一致和可靠。希望这篇文章能帮你更好地理解数据库的三范式！𐟓Š𐟔’

数据库范式：从1NF到3NF的进化数据库范式是数据库设计的基础，它帮助我们理解如何将数据有效地组织到数据库表中。以下是数据库范式的几个关键阶段，从最基础的1NF到更复杂的3NF。 𐟏† 第一范式（1NF）：原子列的基石第一范式（1NF）是数据库范式的起点，它要求数据库表中的所有字段都是原子性的。这意味着每个字段都包含一个单一的值，不能是多个值的组合。1NF确保了数据项的清晰定义，并将相关的数据项放在同一个表中。 𐟔‘ 第二范式（2NF）：主键的直接相关性第二范式（2NF）建立在1NF的基础上，要求数据表中的每一列都与主键直接相关。这意味着所有的字段都必须直接依赖于主键，而不能是通过其他字段间接相关。2NF消除了数据的间接依赖性，确保了数据的准确性。 𐟌 第三范式（3NF）：传递性依赖的消除第三范式（3NF）进一步扩展了2NF的概念，它要求数据表中不存在传递性依赖。一个表符合3NF，当且仅当它满足以下条件：符合2NF；所有的非主键字段都依赖于主键；非主键字段之间的依赖关系不存在于数据之中。例如，在一个包含街道（street）、城市（city）和省份（state）的表中，邮政编码（zip Code）与这些字段之间存在直接依赖关系，但这些字段之间没有直接的依赖关系。通过遵循这些范式，我们可以创建一个更加清晰、一致和高效的数据库结构，确保数据的准确性和完整性。

数据库范式详解：确保数据一致性与高效性数据库的三种范式（Normalization）是关系数据库设计中的关键规范，它们确保了数据结构的合理性、高效性，并减少了数据冗余和维护一致性。以下是这三种范式的详细解释： 1️⃣ 第一范式（1NF）：第一范式要求数据库表中的每个列都是原子性的，即每个列中的数据都是不可再分解的基本数据单元。这意味着每一列中不能包含多个值或重复的数据。通过确保数据的原子性，可以减少数据冗余并提高数据的一致性。 2️⃣ 第二范式（2NF）：第二范式要求数据库表必须满足第一范式，并且所有非主键列都必须完全依赖于主键，而不是依赖于主键的一部分。这意味着表中的数据必须具有适当的关联性，以避免数据冗余。通常，这需要将表拆分成多个相关的表，并使用外键来建立关联。 3️⃣ 第三范式（3NF）：第三范式要求数据库表必须满足第二范式，并且非主键列之间不能存在传递依赖关系。传递依赖关系意味着一个非主键列的值依赖于另一个非主键列的值，而后者又依赖于主键列的值。为了满足第三范式，需要将相关的数据分散到不同的表中，以减少数据冗余和提高数据的一致性。遵守这三种范式有助于设计出更加规范和高效的数据库结构，从而提高数据的质量和可维护性。

数据库设计三范式：你了解多少？在数据库设计的世界里，三范式（3NF）是指导我们如何构建高效、无冗余数据库的重要原则。它们之间的关系是层层递进的：第一范式（1NF）是基础，第二范式（2NF）建立在1NF之上，而第三范式（3NF）则基于2NF。让我们一起来看看这些范式的核心要点吧！第一范式：原子性 𐟒Ž 第一范式要求表中的每个字段都是不可分割的原子单位。换句话说，每个字段的值都是完整的、不可再分的。举个例子，如果你在存储咖啡店的点餐信息，那么“order_product”字段应该被拆分成“容量”、“温度”、“添加”和“咖啡类型”等多个字段。这样，每个字段都具有原子性，无法再进一步拆分。第二范式：唯一性 𐟔‘ 第二范式确保表中的每一行数据都是唯一的。这种唯一性是通过主键来实现的，其他字段都依赖于主键（外键除外，它们用于建立表之间的关系）。例如，学生表中只存储学生的信息，而不是课程信息。课程信息应该存放在另一个表中，因为课程不依赖于学生表的主键，但学生的相关信息，如姓名、联系方式等，都依赖于学生的主键（如学号）。第三范式：独立性 𐟌 第三范式要求表中的非主键字段之间不能相互依赖，它们都应该独立于主键。例如，在学生表中，存储学生的班级字段和班级的班主任字段是不合规的，因为班主任信息依赖于班级字段。为了满足第三范式，我们应该避免这种依赖关系。注意事项 ⚠️ 虽然范式是一种重要的指导原则，但它们并不是绝对的规则。在实际应用中，我们可以根据需求进行调整。例如，存储地址时，通常会将省、市、区、街道、小区等信息存储在一个字段中，而不是分开存储多个字段。虽然这样做可能不符合三范式，但它更便于使用。总的来说，三范式是数据库设计的宝贵工具，但它们不是绝对的束缚。合理、灵活地应用这些原则，可以帮助我们构建更加高效、无冗余的数据库结构。

数据库三大范式：轻松搞懂！𐟓š 数据库的范式（Normalization）是数据库设计中的一种方法，主要用于减少数据冗余和提升数据完整性。通过一系列规则（1NF、2NF、3NF等）逐步优化数据库结构。 𐟓Œ 第一范式 (1NF) 第一范式要求数据库表的每一列只能存储单一值，不能有重复或组合值。这是最基础的规范，确保数据是“原子化”的。例如，如果一列包含多个电话号码，那就不符合1NF，需要把每个号码拆分到不同的行。 𐟓Œ 第二范式 (2NF) 在满足1NF的基础上，第二范式要求表中的非主键列完全依赖主键，避免“部分依赖”。这主要是针对组合主键的情况，确保每个非主键列都依赖整个主键，而不是主键的一部分。通过分离重复数据，减少冗余。 𐟓Œ 第三范式 (3NF) 在满足2NF的基础上，第三范式要求消除传递依赖，也就是说，非主键列不能依赖于其他非主键列。通过分表解决这种依赖关系，保证数据的独立性，进一步减少数据重复和更新时的异常问题。通过这些范式，可以有效地优化数据库结构，减少数据冗余，提升数据完整性。

我与世界互联网大会相伴十年，见证了互联网技术的日新月异。自2014年起，我每年都会关注乌镇峰会，从首届的“互联互通、共享共治”主题，到如今聚焦“拥抱以人为本、智能向善的数字未来”，大会主题的变化反映了互联网发展的深刻变迁。这十年，中国网络强国建设取得了显著成就，2013年我国成为全球第一大网络零售市场，数字经济规模现已突破53.9万亿元，为经济发展注入了强劲动力。乌镇因世界互联网大会而焕发新生，数字经济的浪潮和科技创新的能量在这里碰撞，新技术、新理念、新应用不断涌现，解锁了智慧生活的新范式，使乌镇成为了一个超现代的城市。#热点周际赛# #2024年世界互联网大会乌镇峰会# #世界互联网大会AI含量有多高# #世界互联网大会乌镇峰会# #2024年世界互联网大会# #乌镇# #乌镇来了个机器人导游# #2024乌镇峰会数字经济论坛# #世界互联网大会乌镇峰会#

第四范式股价起伏：AI科技企业的挑战与机遇在科技股波澜壮阔的海洋中，第四范式（06682.HK）的股价犹如一叶扁舟，经历了风浪的洗礼。今年伊始，它曾一度扬帆起航，股价飙升至115港元/股的高点，然而随后却遭遇了风浪的袭击，股价不断走低，市值蒸发过半。这一路的起伏，不仅是对第四范式自身实力的考验，更是对整个AI科技行业现状与发展趋势的深刻反映。 11月19日，第四范式披露了2024年第三季度的业务进展报告，为投资者带来了一丝曙光。报告显示，公司前三季度总收入达到了32.18亿元，同比增长了26.1%，毛利润也同比增长了12.5%。这一增长主要得益于行业大模型业务的稳步拓展以及范生态产品的加速落地，特别是先知AI平台业务实现了显著增长，收入达21.71亿元，同比增长了50.2%。然而，在这一增长背后，第四范式的股价却并未立即做出反应。其股价在近期曾一度大涨超20%，但随后又迅速回落。这反映出市场对于第四范式的未来发展仍存在一定的不确定性。作为一家在人工智能领域崭露头角的科技企业，第四范式自2023年9月28日在港交所上市以来，便承载了市场的诸多期待。然而，与其高估值相对应的是，公司尚未实现盈利，且近两年半累计亏损高达27.43亿元。虽然亏损在逐渐缩窄，但这一现状仍让不少投资者望而却步。在业绩方面，第四范式的收入主要来源于先知AI平台、SHIFT智能解决方案和第四范式式说AIGS服务。其中，先知AI平台业务表现尤为突出，成为驱动公司业绩稳步提升的关键力量。然而，SHIFT智能解决方案业务却出现了同比下降的情况，这主要受到公司业务拓展策略的影响。值得关注的是，第四范式前三季度的销售成本也呈现出快速增长的态势，这对其毛利率产生了一定的影响。同时，公司在研发方面的投入也持续加大，研发费用率高达42.7%，这既是公司在追求技术创新的体现，也是导致其亏损的主要原因之一。除了业绩方面的挑战外，第四范式在年内还经历了重大的人事变动。先后更换了总裁、董秘、CFO等重要职位，这无疑给公司的稳定发展带来了一定的影响。然而，正如戴文渊所言，“第四范式在大模型领域已经深耕了10年时间，占据了还不错的生态位”。这一深厚的积累使得第四范式在面对挑战时仍具备较大的发展潜力。展望未来，第四范式需要在保持技术创新的同时，更加注重盈利能力的提升；在拓展业务的同时，也要加强内部管理的稳定性。只有这样，它才能在波澜壮阔的科技股海洋中继续扬帆远航。#我要上热门# #热点引擎计划#

《大数据之路》第八章：数据建模方法论 𐟌Ÿ第八章大数据领域建模综述数据建模的必要性为什么需要数据建模：为了更有效地存储数据，达到成本和效率的平衡。成本包括存储和计算的成本，效率则是指使用效率。如何进行数据建模：从业务、数据存储和使用三个角度去存储数据。与表格不同，数据建模具有业务含义。关系数据库和数据仓库关系数据库：依据关系模式建立的数据库。关系的完整性：包括实体完整性约束（唯一性约束，主键约束）、引用完整性约束（外键约束）和域完整性约束（用户自定义的约束）。范式：为了避免数据冗余和操作异常（增删查改）。第一范式：每一列都是不可分割的最小原子项。第二范式：每一列都完全依赖于主键（主键约束）。第三范式：每一列都直接依赖于主键。数据仓库也依赖于关系数据理论，但在范式上可能有所不同。 OLTP和OLAP OLTP（联机事务处理）：主要进行数据随机读写，符合3NF，关注一致性和数据冗余。 OLAP（联机分析处理）：主要操作是批量读写，关注数据整合和读取性能。数据建模方法论 ER模型：用实体关系描述企业业务，对三范式要求高。数仓中的3NF是面向主题的，而OLTP中的3NF是针对具体业务流程的实体对象关系。特点：对于整个企业数据按主题进行组合和合并，进行一致性处理，不能直接分析。三个阶段：高层模型（描述主题和主题间的关系）；中层模型：细化主题的数据项；底层模型，也就是物理模型，考虑物理存储等。优点：数据冗余少；缺点：时间周期长，要考虑整个企业的主题。维度模型：允许数据冗余，基于维度和事实构建模型。步骤：选择业务过程->选择粒度->选择维度->选择事实（衡量指标）。阿里巴巴模型实践：统一化的方法体系 OneData：包括一致的指标定义体系、模型设计方法体系以及配套工具。

伴随着左脑的恢复，过去五年被压制、暂时丢失的工作能力又回来了，有一种“失而复得”的喜悦。人类的右脑可以轻松“氛围感”，“松弛感”，但如果想要构建逻辑、画出缜密的结构，离不开左脑的参与。无意间看到这个，突然想起来我也可以做到这样，是很轻松本能的，或者叫“数学/立体几何”思维，大脑里储存的都是公式、结构、框架、流程、范式等。意识到这种能力，用对了地方也是会被欣赏的，对这部分自我的肯定又多了几分。今年我开始寻找“自我价值感不高”的缘由，目前找到的第一个原因是，能力没有被使用。只要一个人每天都在使用自己的天赋，不断打磨优势，就能提高“自我价值感”。如果这种能力，还能被他人喜欢、交换、付费，自我价值感就会越来越高。

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