三级数据库技术考试考点分析与全真训练 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:赵宏杰

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-7

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787508447728

丛书系列:

图书标签:

数据库技术
三级数据库
考点分析
真题
模拟题
数据库考试
计算机等级考试
SQL
数据库原理
实训题

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具体描述

本书按照教育部考试中心最新制定的《全国计算机等级考试大纲(2004年版)》并结合《全国计算机等级考试——三级数据库技术教程》编写。全书内容分为两个部分：第一部分为考前指导和全真试题分析，包括考试要点分析、最近三年等级考试有关每章的真题详解以及针对每章的模拟练习；第二部分为考前模拟试题训练，包括六套笔试模拟试题及其答案分析，以及十五套上机练习题及相应的解答提示和参考答案。

本书对历年真题和模拟试题都提供了详尽的分析，明确指出了每道题目在考试大纲和教材中对应的考点，考生通过六套笔试模拟试题和十五套机试题的练习应当能够全面掌握考试内容，确保考试顺利通过。

本书重点突出、内容丰富、讲解精辟，适合参加全国计算机等级考试三级数据库技术的考生在考前冲刺时使用。

《深度学习中的数学基础与工程实践》 —— 驾驭人工智能浪潮的底层逻辑与前沿应用本书导读：在数据驱动的时代，人工智能，尤其是深度学习，已经成为推动科技进步和社会变革的核心驱动力。然而，众多实践者往往沉溺于框架的使用，却忽略了支撑这一切的坚实数学基础和高效的工程实现策略。本书正是在这样的背景下应运而生，它并非仅仅介绍流行的模型结构或调用某个库的函数，而是致力于为读者构建一个从微观到宏观、从理论到实践的全景认知体系。本书的目标受众是具有一定编程基础（Python优先），对机器学习有初步了解，并渴望深入理解深度学习内核、提升模型设计与优化能力的工程师、研究人员及高年级本科生、研究生。我们相信，只有理解了“为什么”和“如何做”，才能在快速迭代的技术浪潮中立于不败之地。第一部分：奠定基石——深度学习的数学理论深度解析深度学习的强大源于其背后复杂的数学结构。本部分将系统、深入地剖析支撑现代神经网络的数理逻辑，确保读者不仅知其然，更知其所以然。第一章：线性代数：张量的世界与变换的艺术本章超越了传统的矩阵运算介绍，聚焦于深度学习中的核心应用。我们将详细探讨高维张量的结构、性质及其在数据表示中的重要性。重点剖析特征值、特征向量在主成分分析（PCA）与降维技术中的实际作用，以及奇异值分解（SVD）在推荐系统和矩阵补全中的应用原理。讨论矩阵的秩、伪逆在最小二乘法优化中的意义，并结合卷积操作的本质，解释其在傅里叶域中的等效性。第二章：概率论与数理统计：不确定性下的决策本章深入探讨贝叶斯推断在模型正则化和不确定性量化中的地位。我们将详细解析信息论基础，包括熵、交叉熵（Cross-Entropy）及其作为损失函数的理论依据。着重讲解极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）在参数估计中的区别与联系，并引入变分推断（Variational Inference）的基本思想，为后续的生成模型打下基础。第三章：多元微积分与最优化理论：模型学习的核心引擎本章是理解梯度下降法的关键。我们将精确推导链式法则在反向传播（Backpropagation）算法中的应用，并分析计算图的构建与微分求导的效率问题。讨论凸优化与非凸优化在神经网络训练中的挑战，深入剖析随机梯度下降（SGD）及其各种变体（Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam）的收敛性分析，并探讨如何处理鞍点和局部最优解的问题。第二部分：模型架构：从经典到前沿的结构演进本部分将引导读者系统地掌握主流深度学习模型的内部机制、设计哲学及其适用场景。第四章：前馈网络（FNN）与激活函数：非线性与表达能力本章详细回顾了多层感知机（MLP）的结构，并重点分析了激活函数的选择对网络表达能力的影响。对比Sigmoid、Tanh、ReLU家族（包括Leaky ReLU, PReLU, ELU）的梯度特性、饱和性与计算效率，并引入Swish等新型激活函数的原理。第五章：卷积神经网络（CNN）：空间信息的有效编码本章深入剖析卷积操作的数学本质，对比不同填充（Padding）和步长（Stride）策略对特征图尺寸和感受野的影响。系统梳理经典CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet, Inception）的设计思想，重点分析残差连接、批标准化（Batch Normalization）等核心技术如何解决深层网络的退化问题和内部协变量偏移问题。第六章：循环神经网络（RNN）与序列建模：时间依赖性的捕捉本章聚焦于序列数据的处理。详细解析标准RNN的梯度消失/爆炸问题，并深入阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，解释其“门控”机制如何精确控制信息的流动与遗忘。讨论双向RNN（Bi-RNN）及堆叠RNN在提升序列理解深度方面的优势。第七章：注意力机制与Transformer：全局依赖的革命本章是现代NLP和视觉模型的核心。我们将从加权平均的角度引入注意力机制的原理，并详细推导自注意力（Self-Attention）的计算过程，包括Q、K、V矩阵的生成。重点剖析Transformer架构，解析其多头注意力（Multi-Head Attention）机制如何捕捉不同表示子空间的信息，以及位置编码（Positional Encoding）在无序处理中的关键作用。第三部分：工程实践与性能调优：从理论到生产的桥梁理论的掌握必须通过高效的工程实践来落地。本部分关注如何高效地训练、部署和优化复杂的深度学习模型。第八章：优化器的深度探究与正则化策略本章不满足于简单介绍Adam，而是对比分析其超参数的敏感性。深入探讨二阶优化方法（如牛顿法、BFGS）在线性收敛问题中的地位，并讨论何时选用一阶方法。全面覆盖正则化技术：从L1/L2权重衰减到Dropout的随机失活机制，再到数据增强（Data Augmentation）作为隐式正则化的作用。第九章：模型评估、超参数调优与可解释性本章讨论严谨的模型验证流程，超越准确率，深入理解精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标的适用场景。详细介绍系统化的超参数搜索方法，如网格搜索、随机搜索及贝叶斯优化。引入模型可解释性工具（如Grad-CAM, SHAP值）的基本原理，帮助读者理解模型“黑箱”内部的决策依据。第十章：分布式训练与高效推理面对海量数据和超大模型，分布式训练成为必然。本章讲解数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）的设计理念，并介绍同步随机梯度下降（Synchronous SGD）与异步随机梯度下降（Asynchronous SGD）的优缺点。最后，讨论模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）在加速模型推理速度方面的工程实现。结语：持续学习的路径图本书旨在提供一个深入、全面且相互关联的学习框架，帮助读者建立起坚实的理论基础和丰富的工程经验。掌握本书内容，意味着读者不仅能够熟练使用现有框架，更能理解框架背后的机制，有能力创新出更高效、更鲁棒的深度学习解决方案。未来的AI发展需要的是既懂数学原理又精通工程实现的复合型人才，本书正是为您铺就这条道路的指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

翻开《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》，我首先被它严谨的排版和清晰的章节划分所吸引。作为一本考试辅导书籍，内容能否直击考点，是衡量其价值的首要标准。而这本书在这方面做得相当出色。考点分析部分，作者显然是做了大量的研究和梳理工作，将庞杂的数据库知识体系提炼成一个个清晰、明确的考点，并且针对每个考点都进行了深入的解读。这种解读不仅仅停留在概念的解释，更侧重于分析考点在实际考试中的呈现方式、命题意图以及常见的解题误区。比如，在讲解某个SQL查询语句的语法时，书中不仅给出了正确的写法，还会列举几种常见的错误写法，并详细分析为什么它们是错误的。这种“正反对比”的教学方式，极大地加深了我对知识点的理解和记忆。全真训练部分，则是我检验学习成果、提升实战能力的重要环节。这部分的题目质量非常高，既有基础概念的考察，也有综合应用能力的测试，能够全面地反映出我的知识掌握程度。而且，每道题的答案解析都极其详尽，不仅给出了规范的解答，还提供了多种解题思路，这让我能够从不同的角度去思考问题，开拓解题思路。总而言之，这本书的每一个细节都体现了作者的用心，是一本不可多得的备考利器。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑是三级数据库技术领域的一场及时雨。作为一名即将面临三级数据库技术考试的考生，我深知找到一本既有深度又能精准把握考点的复习资料是多么重要。市面上相关的书籍不少，但往往存在内容过于宽泛、重点不突出，或者案例不够贴近实际等问题，让人在复习时感到迷茫。然而，当我翻开《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》时，那种如释重负的感觉油然而生。作者在考点分析部分，并非简单罗列，而是深入剖析了每个知识点的出题角度、考察方式以及易错点，并且提供了非常详尽的解释，这对于我这种基础相对薄弱的考生来说，无疑是雪中送炭。更让我惊喜的是，书中的全真训练部分，题目类型多样，难度梯度合理，涵盖了理论计算、SQL语句编写、系统设计等方方面面，而且每道题都附有详细的解题思路和答案解析，这大大提高了我的学习效率，让我能迅速查漏补缺，巩固知识。这本书的编排逻辑清晰，语言风格严谨而不失易懂，充分体现了作者在数据库技术和考试培训方面的深厚功底。我强烈推荐这本书给所有正在备考三级数据库技术的同学，相信它一定能助你顺利通过考试，取得优异成绩。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，让我在备考三级数据库技术时，少走了许多弯路。我过去也曾尝试过其他的复习资料，但总感觉有些“隔靴搔痒”，无法真正触及到考试的精髓。《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》则完全不同，它就像是一位经验丰富的“考场向导”，能够精准地指引我前进的方向。在考点分析部分，作者不仅仅是简单地罗列知识点，而是深入地剖析了每个知识点的“出题逻辑”，甚至会预测出题老师可能会设置的“陷阱”。这种“站在考官角度”的分析，让我能够更有效地投入复习，避免在一些“冷门”或者“不重要”的知识点上花费过多的精力。而全真训练部分，更是这本书的“点睛之笔”。它所提供的模拟试题，涵盖了考试的各个知识模块，而且题目难度设置也非常合理，能够很好地模拟真实考试的压力和节奏。最让我赞赏的是，每道题的解析都非常到位，不仅给出了标准的答案，还详细阐述了每一个步骤的原理，以及解题过程中需要注意的关键点。这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，简直是太有帮助了。通过反复练习这本书的题目，我不仅巩固了知识，更重要的是，我积累了宝贵的考试经验，对自己的能力有了更清晰的认识。这本书绝对是我备考路上的“秘密武器”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据库技术充满兴趣但又苦于无从下手的学习者，《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》简直是一本“神书”。在我看来，这本书最大的亮点在于它将“考点分析”和“全真训练”这两个看似独立的部分完美地融合在了一起，形成了一个高效的学习闭环。考点分析部分，作者并没有流于表面，而是深入挖掘了每个知识点的核心要义，并结合历年真题的考察趋势，提炼出了最有可能考查的重点、难点和易错点。这种“预见性”的分析，让我能够更精准地把握复习方向，避免在非重点内容上浪费过多时间。而全真训练部分，则是我检验学习成果、提升应试能力的关键。书中的模拟试题，无论是题目类型、难度分布，还是知识点覆盖面，都与实际考试高度契合。更值得称道的是，每一道题的答案解析都非常详细，它不仅给出了正确的答案，还深入剖析了错误选项的迷惑性，以及解题过程中可能遇到的陷阱。这种“事后诸葛亮”式的解析，让我能够真正地从错误中学习，避免下次再犯同样的错误。通过这本书的练习，我不仅巩固了理论知识，更重要的是，我学会了如何在考试中运用这些知识，如何应对各种类型的题目。这本书就像一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走向成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是给我这种“碎片化”学习者量身定做的。之前我总是东一榔头西一棒子地看书、刷题，效果一直不尽如人意，感觉知识点像是散落的珍珠，串不起来。但《三级数据库技术考试考点分析与全真训练》的出现，就像一条金线，将我散乱的知识点一一串联了起来。首先，它在考点分析上做得非常细致，不仅仅是告诉你“考什么”，更是告诉你“为什么考”以及“怎么考”。比如，对于某个数据库概念，书里会先解释其基本原理，然后分析在考试中可能出现的几种问法，最后还会列举几个相关的错误选项，并说明错误的原因。这种循序渐进、由表及里的分析方式，让我对每个考点都有了更深刻的理解，不再是死记硬背。其次，全真训练部分的设置更是让我眼前一亮。它模拟了真实考试的题型和难度，而且题目质量很高，很多题目都能触及到考试的“痛点”，让我能够提前发现自己的薄弱环节。更重要的是，每道题的解析都极其到位，不仅给出了正确答案，还详细阐述了思考过程和解题技巧，这对于我这种喜欢“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是无价之宝。这本书的结构设计也很合理，我可以用它来构建自己的复习框架，并且在练习中不断打磨和提升。

评分☆☆☆☆☆