数据库原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国铁道

作者:姜继忱主编

出品人:

页数:221

译者:

出版时间:2008-2

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787113084783

丛书系列:

图书标签:

数据库
原理
应用
SQL
数据建模
关系数据库
数据库设计
数据管理
MySQL
Oracle
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具体描述

《全国高等院校财经管理类专业计算机规划教材•数据库原理与应用:Visual FoxPro》是根据教育部高等学校文科计算机基础教学指导委员会最新编写的《大学计算机教学基本要求(2006年版)》中有关大学财经管理类专业计算机数据库课程教学要求编写的。《全国高等院校财经管理类专业计算机规划教材•数据库原理与应用:Visual FoxPro》共分11章，内容包括数据库系统基础知识，Visual FoxPro基础，表的建立和操作，查询与统计，SQL语言、查询与视图，结构化程序设计基砷，面向对象程序设计，表单设计，菜单设计，报表设计及基于供销存的综合应用实倒。

《深度学习与计算神经科学前沿进展》图书简介本书旨在系统梳理和深入探讨当前计算神经科学领域与深度学习技术交叉融合的前沿动态与核心理论。我们聚焦于如何利用先进的机器学习模型，尤其是各类神经网络结构，来模拟、理解和预测生物大脑的复杂信息处理机制，同时反思这些生物学启发如何反哺人工智能（AI）系统的设计与优化。全书内容深度与广度兼具，既涵盖了基础理论的严谨推导，也包含了大量最新的实验案例与应用实例，力求为该交叉学科的研究者、高年级本科生及研究生提供一本具有高度参考价值的学术专著。第一部分：计算神经科学的理论基石与模型演进本部分首先对计算神经科学的研究范式进行了梳理，明确了从单神经元模型到大规模神经网络系统建模的演变路径。第一章：神经编码与信息表示的数学框架本章深入探讨了神经系统如何对外部世界的信息进行编码和解码。我们从经典的霍奇金-赫胥黎模型（Hodgkin-Huxley Model）出发，阐述了动作电位的产生与传播的生物物理学基础，并将其抽象为更适合大规模计算的模型，如整合-发放模型（Integrate-and-Fire Models）。随后，重点分析了不同时间尺度下的信息编码策略，包括速率编码（Rate Coding）和时间编码（Temporal Coding）。特别地，我们引入了信息论工具，如互信息和神经熵，来量化神经元群体表征的效率与精度。本章的重点在于建立一个数学语言，用以描述神经活动与输入刺激之间的定量关系。第二章：大脑回路的结构与功能组织本章聚焦于大脑皮层、海马体等关键脑区的结构组织及其对应的计算功能。我们详细分析了循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）与大脑皮层柱（Cortical Columns）的结构相似性，探讨了局部连接的稀疏性（Sparsity）和突触可塑性（Synaptic Plasticity）在学习与记忆中的作用。重点讨论了“稀疏编码”（Sparse Coding）理论，将其置于神经科学的背景下进行审视，并与深度学习中的稀疏化技术进行对比。此外，海马体的网格细胞（Grid Cells）和位置细胞（Place Cells）的发现，被用来解释并构建具有空间导航能力的深度网络模型，如拓扑保持的深度网络。第二章的特色在于强调了“结构决定功能”的原则，并试图在生物学约束下推导网络结构。第二部分：深度学习范式在神经科学中的应用与借鉴本部分是本书的核心，它关注当前主流的深度学习模型如何被用来解析复杂的神经数据，并验证大脑的计算假设。第三章：从卷积网络到视觉皮层建模本章详细剖析了卷积神经网络（CNNs）在模拟初级视觉皮层（V1）功能上的巨大成功。我们不仅回顾了Hubel和Wiesel关于边缘检测细胞的经典发现，更将这些发现提升到现代CNNs的滤波器组和特征提取层级的分析。我们利用梯度反向传播（Backpropagation）的训练过程，来类比视觉系统中的学习机制，并探讨了哪些深度学习层的激活模式与MT区、IT区的神经元放电模式高度吻合。此外，本章还引入了“特征解耦”（Feature Disentanglement）的概念，将其与皮层中信息的高效表征联系起来。第四章：循环与注意力机制：记忆与决策的计算模型针对序列数据处理和长期依赖性问题，本章深入研究了长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs）在模拟工作记忆和决策制定过程中的应用。我们通过分析特定决策任务中，LSTMs内部“门控单元”的激活模式，尝试映射到前额叶皮层（PFC）的神经元活动。更进一步，本章将重点放在Transformer架构及其核心的自注意力机制（Self-Attention）。我们将注意力权重图谱与猕猴在执行复杂任务时眼动追踪数据进行对比，探讨注意力机制是否是高效神经信息整合的普适计算原理。第五章：生成模型与大脑的预测编码预测编码（Predictive Coding）被认为是理解大脑如何不断生成和更新世界模型的核心理论。本章将深度生成模型（如变分自编码器 VAEs 和生成对抗网络 GANs）作为实现预测编码的有效计算框架。我们详细阐述了如何构建一个具有层级结构的生成模型，其中自底向上的信息流代表“预测误差”（Prediction Error），而自顶向下的信息流代表“自上而下的预测”（Top-Down Predictions）。通过模拟听觉和运动皮层中对信息流的调控，本书论证了生成模型在解释知觉恒常性（Perceptual Constancy）方面的潜力。第三部分：前沿挑战与未来方向本部分展望了该交叉学科面临的理论瓶颈和新兴的研究热点。第六章：可解释性AI（XAI）与神经科学的回路验证深度学习模型的“黑箱”特性是当前研究的一大阻碍。本章探讨了XAI技术，如显著性图谱（Saliency Maps）和特征可视化，如何被用于“逆向工程”大脑。我们讨论了如何利用这些技术来检验现有的神经科学假设，例如，通过分析模型在特定损伤后性能下降的原因，来推断真实大脑中对应区域的功能脆弱性。本章侧重于建立从模型可解释性结果到神经生物学可验证假设的桥梁。第七章：类脑计算的硬件实现与能效比挑战生物大脑以极低的能耗实现了惊人的智能。本章从计算效率的角度审视了当前深度学习的局限性。我们对比了冯·诺依曼架构（Von Neumann Architecture）与类脑硬件（Neuromorphic Hardware）的设计哲学。重点介绍了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的最新进展，探讨了如何将生物学的时间动态和事件驱动特性融入到下一代计算平台中，以期在模拟复杂认知功能的同时，实现更高的能效比。总结本书不仅是对现有研究的综述，更是一种方法论的倡导：即计算神经科学必须深度拥抱最前沿的深度学习工具，同时，人工智能的发展也必须持续从生物智能的精妙设计中汲取灵感。通过这种双向驱动的探索，我们期望能够为揭示智能的本质提供更强大的计算框架。本书结构严谨，理论推导详实，适合希望在这一高影响力领域进行深入研究的科研人员和工程师阅读。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

最近一直在学习数据库方面的知识，手里也看了不少书，但《数据库原理与应用》这本书给我留下的印象是最深刻的。它并没有一开始就抛出那些复杂的概念，而是从数据最基础的存储和组织方式讲起，让我这个对底层技术不太了解的人也能逐渐跟上。最让我惊艳的是关于数据库的事务处理和并发控制那一章节，作者用非常形象的比喻和案例，讲解了 ACID 四个特性是如何保障数据的一致性和可靠性的，并且详细阐述了 MVCC（多版本并发控制）的原理，以及它在实际数据库系统中的应用。这让我明白了，为什么我们在使用数据库时，能够同时进行读写操作，而不会出现混乱。此外，这本书对数据库的性能优化部分也进行了深入的探讨，包括如何分析查询语句的执行计划，如何选择合适的索引，以及如何进行数据库参数的调优。这些实用的技巧，对于我们日常的开发工作非常有帮助。总而言之，《数据库原理与应用》这本书，不仅仅是一本教材，更像是一本“秘籍”，它为我揭示了数据库底层运作的奥秘，让我能够更自信、更高效地驾驭数据库技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件开发的初学者，之前接触过一些数据库的操作，但总感觉自己只是停留在“知其然，不知其所以然”的阶段。后来朋友推荐了《数据库原理与应用》，读完之后，我感觉自己对数据库的理解上升了一个新的维度。书里没有一味地堆砌枯燥的理论，而是将原理与实际应用紧密结合。比如，在讲解关系型数据库模型时，作者通过一个图书管理系统的例子，一步步构建出表结构，并解释了外键、主键的意义，以及如何进行实体-关系模型到关系模型的转换。这让我明白，为什么数据库设计需要遵循一定的规范。而关于数据完整性约束的部分，比如非空约束、唯一约束、检查约束，以及外键约束，作者都用非常清晰的语言和图示进行了说明，让我明白了这些约束在实际应用中的重要性，它们是保证数据质量的第一道防线。此外，书中还详细讲解了数据库的并发控制技术，包括各种锁的类型和粒度，以及死锁的检测和解除方法，这对于理解多用户环境下数据库的稳定运行至关重要。这本书让我从一个“数据库使用者”变成了一个“数据库理解者”，受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信息系统建设和管理有着浓厚的兴趣，而数据库正是信息系统的核心。最近入手了《数据库原理与应用》，这本书的价值超出了我的预期。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我深入理解数据库的本质。从最根本的数据存储方式、数据结构，到复杂的查询优化策略，这本书都给出了详实的解释。特别是关于数据库的并发控制和事务管理，作者用了很多生动的例子来说明，比如银行转账、库存扣减等场景，让我深刻理解了为什么需要锁机制，以及不同锁的优缺点。读到关于数据库的存储引擎和索引结构时，我才真正意识到，看似简单的“SELECT * FROM table”背后，有着多么精妙的设计和算法。书里还花了很大篇幅讲解了数据库的安全性，包括用户权限管理、数据加密、备份与恢复等，这些都是在实际工作中非常关键的环节。我尤其喜欢书中关于数据库系统设计原则的讨论，比如如何根据业务需求选择合适的数据库类型，如何进行合理的表结构设计，以及如何进行性能调优。这本书让我对数据库的认识从“工具”提升到了“系统”，让我开始思考如何从更宏观的角度去设计和管理数据库。

评分☆☆☆☆☆

最近终于啃完了这本《数据库原理与应用》，说实话，我之前对数据库的理解一直停留在“增删改查”这个层面，以为就是写写 SQL 语句，建几个表就完事了。但这本书彻底颠覆了我的认知。它从最基础的概念讲起，比如什么是数据、什么是数据库，然后深入到数据模型，讲了关系模型，还详细解释了范式理论，当时我就被那些严谨的数学定义给震住了。后面讲到的 SQL 语言，也不是简单罗列语法，而是结合了实际应用场景，讲解了如何写出高效、可维护的查询语句，比如嵌套查询、联接查询的各种技巧，还有函数的使用，看得我脑子都有点发胀。最让我印象深刻的是关于事务的部分，ACID 原则讲得非常透彻，让我明白了为什么数据库操作需要如此严谨，以及并发控制、死锁的解决机制，这对于保证数据的完整性和一致性至关重要。书里还涉及了数据库设计、性能优化等内容，虽然有些地方看得我有点吃力，需要反复琢磨，但总体来说，这本书为我打开了一个全新的世界，让我看到了数据库背后隐藏的巨大复杂性和智慧。

评分☆☆☆☆☆

拿到《数据库原理与应用》这本书，我当时是抱着一种“速成”的心态，希望能快速掌握一些数据库的常用技巧。然而，读下来的感受却是，这本书比我想象的要“硬核”得多。它并没有直接教你如何写代码，而是从最底层的数据结构和算法开始剖析。比如，关于B+树索引的讲解，就花了整整一个章节，细致地解释了它的工作原理，以及为什么它比二叉搜索树更适合数据库索引。这让我明白了，为什么我平时写的查询语句，有时候快得飞起，有时候又慢得像蜗牛。书里还深入探讨了数据库的查询优化器是如何工作的，比如如何选择最优的执行计划，如何进行代价估算。这些内容对于我这样的初学者来说，确实有点挑战，需要反复阅读和思考。但当你理解了这些背后的原理后，再回过头来看那些 SQL 语句，就会有豁然开朗的感觉。这本书就像是给了一个数据库的“内脏图”，让我看到了它在“身体”里是如何运转的，而不是仅仅停留在“表面”的操控。虽然有些地方还需要消化，但这本书为我打下了一个坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆