資料庫三大正規化
第一正規化：確保每一列的原子性，如果每一列都是不可再分的最小資料單元，則滿足第一正規化
第二正規化：非主鍵列必須完全依賴於主鍵，不能只依賴於主鍵的一部分。
第三正規化：非主鍵列必須只依賴於主鍵，不能存在傳遞依賴，不依賴於其他非主鍵。
在設計資料庫結構的時候，要盡量遵守三正規化，如果不遵守，必須有足夠的理由。比如效能。事實上我們經常會為了效能而妥協資料庫的設計。
mysql中存在4個控制許可權的表，分別為user表，db表，tables_priv表，columns_priv表
儲存賬戶許可權資訊表主要有：user、db、tables_priv、columns_priv、procs_priv、proxies_priv這六張表（全域性層級許可權、資料庫層級許可權、表層級別許可權、列層級別許可權、子程式層級許可權）（procs_priv：儲存過程和函式的許可權，proxies_priv：記錄**使用者的許可權）
mysql許可權表的驗證過程為：
1.先從user表中的host,user,password這3個字段中判斷連線的ip、使用者名稱、密碼是否存在，存在則通過驗證。
2.通過身份認證後，進行許可權分配，按照user，db，tables_priv，columns_priv的順序進行驗證。即先檢查全域性許可權表 user，如果user中對應的許可權為y，則此使用者對所有資料庫的許可權都為y，將不再檢查db, tables_priv,columns_priv；如果為n，則到db表中檢查此使用者對應的具體資料庫，並得到db中為y的許可權；如果db中為n，則檢 查tables_priv中此資料庫對應的具體表，取得表中的許可權y，以此類推。
mysql索引
索引是乙個檔案，它是要佔據物理空間的。
mysql的回表查詢與索引覆蓋查詢：
mysql中分為聚集索引和非聚集索引。非聚集索引的btree葉子節點中儲存的是當行資料的pk。所以為了取到具體資料，則需要通過pk回到聚集索引裡去查詢資料。即先定位主鍵值，再根據主鍵值定位行記錄，效能相對於只掃瞄一遍聚集索引樹的效能要低一些，這就叫回表查詢，掃瞄了2次索引樹，所以效率相對較低。
覆蓋查詢：你要查詢的列是索引，並且沒有非索引的列的查詢，mysql只需要通過索引就可以返回查詢所需要的資料，而不必在查到索引之後再去查詢資料，同時也要求所查詢的字段必須被索引所覆蓋到。在explain的時候，輸出的extra資訊中如果有「using index」，就表示這條查詢使用了覆蓋索引。
mysql的innodb引擎只有b-tree型別的索引具有覆蓋索引，雜湊索引、空間索引和全文索引都沒有覆蓋索引。因為覆蓋索引必須要儲存索引列的值，而雜湊索 引、空間索引和全文索引等都不儲存索引列的值，所以mysql只能使用b-tree索引做覆蓋索引
乙個表最多只能有乙個聚簇索引，mysql中普遍使用b+tree做索引，但在實現上又根據聚簇索引和非聚簇索引而不同
事務的acid特性，事務的併發控制，事務排程，以及事務的分布式提交
一階卡爾曼學習記錄
控制系統的測量訊號總是包含測量雜訊和其他擾動訊號。傳統的卡爾曼濾波器是一種線性濾波器，能處理測量值和受控量是線性關係的濾波過程，快速過濾訊號中的白雜訊，提高控制系統的穩定性和控制精度。卡爾曼濾波是時域估計方法，能對時變 非平穩訊號 多維訊號進行處理，不需要頻域變換，採用遞推演算法，運算量小，存貯量小...
一階規則學習
受限於命題邏輯表達能力，命題規則學習難以處理物件之間的關係 relation 而關係資訊再很多任務中是很重要的，要用一階邏輯表示，使用一階規則學習。描述了樣例間關係的資料稱為關係資料 relational data 有原樣本屬性轉化而來的原子公式稱為背景知識 backgroundknowledge ...
機器學習第一階段記錄
3.20簡單記下做了什麼。找個地方坐好 還是打算用tensorflow，所以裝python，刪除pythonxy，裝3.6，聽說tf不支援3.6，就刪了重灌3.5，完成。網不行，還買了個vpn試試，先下了安裝包，在直接pip install 安裝 最簡單的tensorflow平台建好，關於cpu還是...