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初学数据库应该从何学起?

初学数据库应该从以下几点进行学习：编程语言基础新手学大数据，首先要掌握基础的编程语言基础，比如Java、C++等，要初步掌握面向的对象、抽象类、接口及数据流及对象流等基础，如果有疑问，可以去网上搜索相关书籍，再结合自己的疑问去翻书，就能很快的熟悉了解数据库的基础技术原理。

了解数据库的基础知识，这是学习数据库的的最基本要求，包括范式、sql语句，比如创建 （表、索引）、查询、删除、更新SQL语句、事务等。理解JDBC的ur1连接的意义 这就是需要进一步了解的，相对基础知识米说，这部分显得更加 重要。

总之，对于db小白来说，最重要的一点就是，学习的过程不能断。 PS 上面的方法比较野路子，适合没什么基础的童鞋，如果本来就是DBA，比如从oracle转到mysql，那么建议直接看mysql官方文档，而官方文档是db达到一定水平后必看，出问题时必查的权威文档。

机器学习中,分类和回归具体有哪些方法

逻辑回归：简单且易于解释，适用于线性可分问题，但对于非线性关系处理欠佳。SVM：擅长处理高维数据，但对参数敏感，需要精细调整。朴素贝叶斯：处理缺失数据能力强，但假设特征独立，可能影响预测准确性。KNN：简单直接，对大规模数据处理高效，但对数据分布的假设可能导致偏差。

最小二乘法 最小二乘法是一种常用的回归分析方法，旨在找到一条直线或曲线，使得所有数据点到这条直线的距离之和的平方最小。在机器学习中，最小二乘法常用于线性回归问题。多项式拟合 多项式拟合是一种通过构建多项式函数来拟合数据的方法。

线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 Logistic 回归Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。 线性判别分析Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。

逻辑回归 根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。

课程开发的三个阶段

1、课程开发的阶段 组建校本课程开发队伍 校本课程开发队伍应包括学校内部人员与学校外部人员。情境和需要分析 只有对各种校内外的情境和需要进行科学、充分的了解和分析，才能开发出适合本学校的课程。拟定目标 应先明确学校的教育目标，这样才能为校本课程的建设与发展指明方向和提供依据。

2、第三阶段：PC端全栈开发； 第四阶段：移动WebApp开发； 第五阶段 ： 混合（RN，HybridAPP）开发； 第六阶段：NodeJS开发； 第七阶段：游戏开发； 第八阶段：Java开发； 第九阶段：PHP开发； 第十阶段：Android开发。

3、关于课程开发的四个环节如下：一，制定项目计划 根据教育机构选定课程，提出课程开发立项申请，其中包括课程开发目的及可行性分析。待确认后，制定项目计划，其中包括课程开发组织结构、开发阶段及进度安排等。培训是要来处理问题的，任何一堂课程都需占用培训师、管理者和员工非常多时间。

4、第三个阶段，皮亚杰有关儿童作为知识建构者的思想在课程中得以体现，即强调教师通过直接和表征的经验，以适合儿童发展水平的方式帮助儿童增强认知能力，而不是通过教皮亚杰式的技能去加速儿童的发展。从那时起，课程设计者将儿童看成是主动学习者，认定儿童能在其自己计划、进行和反应的活动中获得较好的学习。