x向量表示原始数据如下图layer1 到 layer3输出激活值(向量)。通过权重和激活函数提取抽象特征。layer4, 生成最终预测结果（如分类概率）。：每层的圆圈代表一个神经元，负责接收输入信号并计算输出。

数据库核心概念包括数据模型、关系数据库理论和SQL语言。数据模型分为概念模型和逻辑模型，关系模型通过二维表实现数据规范化，消除冗余和异常。数据库采用三级模式结构（模式、外模式、内模式）和二级映像机制，确保数据逻辑与物理独立性。SQL语言包含DDL定义数据结构、DML操作数据及完整性约束。关系数据库理论强调范式约束：1NF消除表中表，2NF消除部分依赖，3NF消除传递依赖，BCNF解决主属性依赖问题

机器学习涵盖监督学习、无监督学习与强化学习。核心算法包括线性模型、树模型、集成方法、核技巧及概率模型。优化技术。评估指标含分类、回归与聚类，正则化手段应对过拟合，交叉验证保障泛化性，强化学习结合值函数与策略优化，PCA、SVD、决策树、KNN、SVM

数据库核心概念包括数据模型、关系数据库理论和SQL语言。数据模型分为概念模型和逻辑模型，关系模型通过二维表实现数据规范化，消除冗余和异常。数据库采用三级模式结构（模式、外模式、内模式）和二级映像机制，确保数据逻辑与物理独立性。SQL语言包含DDL定义数据结构、DML操作数据及完整性约束。关系数据库理论强调范式约束：1NF消除表中表，2NF消除部分依赖，3NF消除传递依赖，BCNF解决主属性依赖问题

计算机组成原理, 系统总线, 存储系统, ROM, RAM, 存储器, Cache, 组相连映射, DMA, 原码, 补码, 指令系统, 指令寻址, 机器指令, 中央处理器, 指令周期, 控制器, 指令流水线

数据库核心概念包括数据模型、关系数据库理论和SQL语言。数据模型分为概念模型和逻辑模型，关系模型通过二维表实现数据规范化，消除冗余和异常。数据库采用三级模式结构（模式、外模式、内模式）和二级映像机制，确保数据逻辑与物理独立性。SQL语言包含DDL定义数据结构、DML操作数据及完整性约束。关系数据库理论强调范式约束：1NF消除表中表，2NF消除部分依赖，3NF消除传递依赖，BCNF解决主属性依赖问题

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机器学习涵盖监督学习、无监督学习与强化学习。核心算法包括线性模型、树模型、集成方法、核技巧及概率模型。深度学习以神经网络为基础，涉及CNN、RNN、Transformer、激活函数及优化技术。评估指标含分类、回归与聚类，正则化手段应对过拟合，交叉验证保障泛化性，强化学习结合值函数与策略优化，形成从传统统计到深度强化学习的完整体系

机器学习涵盖监督学习、无监督学习与强化学习。核心算法包括线性模型、树模型、集成方法、核技巧及概率模型。深度学习以神经网络为基础，涉及CNN、RNN、Transformer、激活函数及优化技术。评估指标含分类、回归与聚类，正则化手段应对过拟合，交叉验证保障泛化性，强化学习结合值函数与策略优化，形成从传统统计到深度强化学习的完整体系