ylbtech-DatabaseDesgin:微软官方提供-Northwind(电子商务)-数据库设计 1.A,数据库关系图 1.B,数据库设计脚本(此脚本的注释,是在下根据一些资料所注,如有不妥当之处,望给予矫正,谨谢。) View Code -- =============================================
ylbtech-DatabaseDesgin:微软官方提供-Northwind(电子商务)-数据库设计
1.A,数据库关系图
1.B,香港虚拟主机,数据库设计脚本(此脚本的注释,是在下根据一些资料所注,如有不妥当之处,望给予矫正,谨谢。)
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-- ============================================= -- ylb:电子商务模板 -- author:YUANBO -- development time:2011-11-9 -- thank you:LiuGaiZhen -- ============================================= USE master ( SELECT name FROM sys.databases ) DROP DATABASE EShop EShop GO use EShop -- 1,供应商 -- Suppliers ( SupplierID , --供应商ID [PK] CompanyName ContactName nvarchar(30), --联系人姓名 ContactTitle (60), --地址 City nvarchar(15), --城市 Region nvarchar(15), --地区 PostalCode nvarchar(15), --邮政编码 Country nvarchar(24), --国家 Phone nvarchar(24), --电话 Fax nvarchar(24), --传真 HomePage ) -- 2,类别 -- Categories ( CategoryID , --类别ID [PK] CategoryName , --说明 Picture ) --3,产品 -- Products ( ProductID , --产品ID『PK』 ProductName SupplierID Suppliers(SupplierID), --供应商ID CategoryID Categories(CategoryID), --类别ID QuantityPerUnit nvarchar(20), --单位数量 UnitPrice money, --单价 UnitsInStock ), --库存量 UnitsOnOrder ), --订购量 ReorderLevel ), --再订购量 Discontinued ) -- 4,订单明细 -- OrderDetails ( OrderID ProductID int, --产品ID UnitPrice , --单价 Quantity , --数量 Discount , (OrderID,ProductID) --联合主键 ) -- 5,雇员 -- P:1,ReportsTo; 2,baseID -- Employees ( EmployeeID , --雇员ID【PK】 lastName FirstName Title nvarchar(30), --头衔 TitleOfCourtesy nvarchar(25), --尊称 BirthDate datetime, --出生日期 HireDate (50), --地址 City nvarchar(15), --城市 Region nvarchar(15), --地区 PostalCode nvarchar(10), --邮政编码 Country nvarchar(15), --国家 HomePhone nvarchar(24), --家庭电话 Extension nvarchar(4), --分机 Photo image, --照片 Notes ntext, --备注 --ReportsTo int FK PhotoPath nvarchar(255) --图片地址 --baseID --上级编号 ) -- 6,客户 -- Customers ( CustomerID CompanyName ContactName nvarchar(30), --联系人姓名 ContactTitle (60), --地址 City nvarchar(15), --城市 Region nvarchar(15), --地区 PostalCode nvarchar(15),--邮政编号 Country nvarchar(24), --国家 Phone nvarchar(24), --电话 Fax nvarchar(24) --传真 ) -- 7,客户演示图形 -- CustomerDemoGraphics ( CustomerTypeID CustomerDesc ) -- 7,客户演示图形 -- CustomerCustomerDemo ( CustomerID Customers(CustomerID), --客户ID【PK,FK】 CustomerTypeID CustomerDemoGraphics(CustomerTypeID), (CustomerID,CustomerTypeID) ) -- 7,订单 -- Orders ( OrderID , --订单ID【PK】 CustomerID Customers(CustomerID), --客户ID【FP】 EmployeeID Employees(EmployeeID), --雇员ID【FP】 OrderDate datetime, --订购日期 RequiredDate datetime, --到货日期 ShippedDate datetime, --发货日期 --ShipVia int FK --运货商 Fright money, --运货费 ShipName nvarchar(15), --货主名称 ShipAddress nvarchar(60), --货主地址 ShipCity nvarchar(15), --货主城市 ShipRegion nvarchar(15), --货主地区 ShipPostalCode nvarchar(10),--货主邮政编码 ShipContry nvarchar(15) --货主国家 ) -- ============================================= -- 8,运货商 -- Shippers ( ShipperID , --运货商ID【PK】 CompanyName Phone nvarchar(24) --电话 )
1.C,功能实现代码
无操作

微软宣布进一步扩展和 Meta 的 AI 合作伙伴关系,Meta 已选择 Azure 作为战略性云供应商,以帮助加速 AI 研发。在 2017 年,微软和 Meta(彼时还被称为 Facebook)共同发起了 ONNX(即 Open Neural Network Exchange),一个开放的深度学习开发工具生态系统,旨在让开发者能够在不同的 AI 框架之间移动深度学习模型。2018 年,微软宣布开源了 ONNX Runtime —— ONNX 格式模型的推理引擎。作为此次深化合作的一部分,Me

OTO 是业内首个自动化、一站式、用户友好且通用的神经网络训练与结构压缩框架。 在人工智能时代,如何部署和维护神经网络是产品化的关键问题考虑到节省运算成本,同时尽可能小地损失模型性能,压缩神经网络成为了 DNN 产品化的关键之一。DNN 压缩通常来说有三种方式,剪枝,知识蒸馏和量化。剪枝旨在识别并去除冗余结构,给 DNN 瘦身的同时尽可能地保持模型性能,是最为通用且有效的压缩方法。三种方法通常来讲可以相辅相成,共同作用来达到最佳的压缩效果。然而现存的剪枝方法大都只针对特定模型,特定任务,且需要很

ChatGPT在手,有问必答。你可知,与它每次对话的计算成本简直让人泪目。此前,分析师称ChatGPT回复一次,需要2美分。要知道,人工智能聊天机器人所需的算力背后烧的可是GPU。这恰恰让像英伟达这样的芯片公司豪赚了一把。2月23日,英伟达股价飙升,使其市值增加了700多亿美元,总市值超5800亿美元,大约是英特尔的5倍。在英伟达之外,AMD可以称得上是图形处理器行业的第二大厂商,市场份额约为20%。而英特尔持有不到1%的市场份额。ChatGPT在跑,英伟达在赚随着ChatGPT解锁潜在的应用案

随着OpenAI DALL-E和Midjourney的推出,AI艺术生成器开始变得越来越流行,它们接受文本提示并将其变成美丽的、通常是超现实的艺术品——如今,有两家大企业加入了这一行列。微软宣布,将通过Bing Image Creator把由DALL-E模型提供支持的AI图像生成功能引入Bing搜索引擎和Edge浏览器。创意软件开发商Adobe也透露,将通过名为Firefly的AI艺术生成产品来增强自己的工具。对于有权访问Bing聊天预览的用户来说,这一新的AI图像生成器已经可以在“创意”模式下

自然语言处理(NLP)模型读不懂人话、将文本理解为相反的意思,是业界顽疾了。 现在微软表示,开发出解决此弊的方法。微软开发AdaTest方法来测试NLP模型 可作为跨越各种应用基础的大型模型,或称平台模型的进展已经大大改善了AI处理自然语言的能力。但自然语言处理(NLP)模型仍然远不完美,有时会以令人尴尬的方式暴露缺陷。 例如有个顶级的商用模型,将葡萄牙语中的「我不推荐这道菜」翻译成英语中的「我非常推荐这道菜」。 这些失败之所以继续存在,部分原因是寻找和修复NLP模型中的错误很难,以至于严重的

微软必应完善文字生成图像能力,Adobe 今日也发布 Firefly,杀入生成式 AI 这场游戏。 昨晚实在是有些热闹。一边英伟达 GTC 正在进行中,一边谷歌正式开放了 Bard 的测试,这里微软必应也不甘寂寞。今日,微软正式宣布,必应搜索引擎接入了 OpenAI 的 DALL·E 模型,增加了 AI 生成图像的功能。也就是说,在接入 ChatGPT 之后,必应再次强化,Bing Image Creator 能够让用户用 DALL·E 模型生成图像。「对于拥有必应预览版权限的用户,Bing I

大家好,我是菜鸟哥!最近逛G网,发现微软开源了一个项目叫「playwright-python」,作为一个兴起项目。Playwright 是针对 Python 语言的纯自动化工具,它可以通过单个API自动执行 Chromium,Firefox 和 WebKit 浏览器,连代码都不用写,就能实现自动化功能。虽然测试工具 selenium 具有完备的文档,但是其学习成本让一众小白们望而却步,对比之下 playwright-python 简直是小白们的神器。Playwright真的适用于Python吗?

近日微软推出了Security Copilot,这款新工具旨在通过AI助手简化网络安全人员的工作,帮助他们应对安全威胁。 网络安全人员往往要管理很多工具,和来自多个来源的海量数据。近日微软宣布推出了Security Copilot,这款新工具旨在通过AI助手简化网络安全人员的工作,帮助他们应对安全威胁。Copilot利用基于OpenAI的GPT-4最新技术,让网络安全人员能够就当前影响环境的安全问题提问并获得答案,甚至可以直接整合公司内部的知识,为团队提供有用的信息,从现有信息中进行学习,将当前


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