常用的解剖学术语？

一、常用的解剖学术语？

正常人体解剖姿势：身体直立，面向前，上肢下垂于躯干两侧，两足并立，足尖向前。

人体三个轴，即各轴相互垂直，如下：

1）矢状轴：自前向后的轴，与地平面平行。

2）冠状轴：自左向右的轴，与地平面平行。

3）垂直轴：自上而下的轴，志地平面垂直。

人体三个面，各面相互垂直，如下：

1）水平面：与地平面平行的切面。

2）矢状面：相互垂直的矢状轴与垂直轴形成的切面，与水平面垂直。

3）冠状面：相互垂直的冠状轴与垂直轴形成的切面，与水平面垂直。

人体方位术语较多，大部分为相对应的成对名词，如下：

上和下：近头者为上，近足者为下。

颅侧和尾侧：在某些部位，可用颅侧代表上，用尾侧代表下。

前和后：近腹者为前，近背者为后。

内侧和外侧：近正中线者为内侧，远离正中线者为外侧。

胫侧和腓侧：在下肢，内侧又称胫侧，外侧又称腓侧。

尺侧和桡侧：在上肢，内侧又称为尺侧，外侧又称为桡侧。

内和外：近内腔者为内，远离内腔者为外。

浅和深：近皮肤表面者为浅，远离皮肤表面者为深。

近侧和远侧：在上肢和下肢，离躯干近的叫近侧，离躯干远的叫远侧。

至于“长骨、短骨、扁骨、不规则骨”作为答案的问题：

骨按形态可分为长骨、短骨、扁骨和不规则骨。

二、一般学术常用什么邮箱？

因为QQ邮箱比较方便，大多数人都喜欢通过QQ传输文件和资料等，而且QQ邮箱都是很容易注册的，QQ邮箱里面功能性也在不断的发展完善。

当然还有其他邮箱比如：新浪邮箱、网易邮箱、其它电子邮箱等等，但是QQ邮箱使用起来最方便，所以我推荐QQ邮箱。

三、学术猫数据库登录入口？

学术猫数据库的登录入口

http://www.sci-hub.org/

sci-hub是俄罗斯的一个网站，界面非常简单，只要输入论文的连接或者doi就能够下载论文。

Sci-Hub通过爬虫自动抓取学术论文。当用户需要某篇付费论文时，Sci-Hub会自动登录一个已订阅该期刊的机构账号。用户下载论文的同时，网站会自动备份论文，下一个用户提出同样下载需求时，就无须登录账号

四、mysql常用的数据库？

mysql是常用的数据库软件之一，属于免费数据库，还有db2,oracle等，现在很多中小企业用的都是mysql数据库软件，因为其免费，且性能不错，性价比高。对于大数据也具有一定的支持，单表也可以达到g级别的支持。对于程序员，mysql自然就成为首选。

五、pg数据库常用操作？

pg数据库的常用操作有以下几种：

一、查询

1）查询进程：

select * from pg_stat_activity;

说明：

datname表示数据库名

procpid表示当前的SQL对应的PID

query_start表示SQL执行开始时间

current_query表示当前执行的SQL语句

waiting表示是否正在执行，t表示正在执行，f表示已经执行完成

client_addr表示客户端IP地址

2）kill进程：

kill有两种方式，

第一种是：

SELECT pg_cancel_backend(PID);

第二种是：

SELECT pg_terminate_backend(PID);

3）查询连接数

SELECT count(*) FROM (SELECT pg_stat_get_backend_idset() AS backendid) AS s;

二、授权

1）sequence授权，跟table授权有区别

grant usage,select on sequence <sequence_name> to <role>;

三、查询size

1、sql查询

postgres=# select pg_size_pretty(pg_database_size('postgres'));

2 、linux du查询

postgres=# SELECT oid from pg_database where datname='postgres';

oid

-------

21360

查看名称为21360的文件的大小即是数据库postgres的大小;

四、解锁，注意要先连接到表所在的database

\c &dbname

select distinct a.relname,b.pid from pg_class a,pg_locks b where a.oid=b.relation and b.granted=true and a.relname like '%&table_name%';

select pg_terminate_backend(&pid);

五、查询哪些表占用的空间大。

SELECT table_schema || '.' || table_name AS table_full_name,

pg_size_pretty(pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"')) AS size

FROM information_schema.tables

where table_name like '%awr%'

ORDER BY

pg_total_relation_size('"' || table_schema || '"."' || table_name || '"') DESC ;

六、mpp常用数据库排名？

1、关系型数据库

数据库发展的早期，几乎都是集中式的关系型数据库的天下。

2、非关系型数据库（NoSQL）：大部分都是开源的，可谓百花齐放百家争鸣，常见的产品超过20种。

3、新式关系型数据库（NewSQL ）：NewSQL提供与NoSQL系统相同的扩展性能，且保持传统数据库支持的ACID特性。

4、MPP（Massively Parallel Processing）数据库：指使用多个SQL数据库节点搭建的数据仓库系统，MPP解决了单个SQL数据库不能存放海量数据的问题。

七、常用的数据库模型？

数据库中的数据模型一般分为层次模型、网状模型和关系模型三种。

1、层次模型

将数据组织成一对多关系的结构，用树形结构表示实体及实体间的联系。

2、网状模型

用连接指令或指针来确定数据间的网状连接关系，是具有多对多类型的数据组织方式。

3、关系模型

以记录组或数据表的形式组织数据，以便于利用各种实体与属性之间的关系进行存储和变换，不分层也无指针，是建立空间数据和属性数据之间关系的一种非常有效的数据组织方法。

八、常用的解剖学术语有哪些？

一、解剖学姿势为了正确描述人体结构形态以及它们间的相互关系，必须制定公认的统一标准，即解剖学姿势和方位术语，初学者必须准确掌握这项基本知识，以利于学习、交流而避免误解。即身体直立，两眼平视前方，足尖朝前，上肢垂于躯干两侧，手掌朝向前方（拇指在外侧）。

二、常用的方位术语：上和下：按解剖学姿势，头居上，足在下。

前和后：靠身体腹面者为前，而靠背面为后。在描述手时则常用掌侧和背侧。

内侧和外侧：以身体的中线为准，距中线近者为内侧，离中线相对远者为外侧；描述上肢的结构时，由于前臂尺、桡骨并列，尺骨在内侧，桡骨在外侧，故可以用尺侧代替内侧，用桡侧代替外侧；下肢小腿部有胫、腓骨并列，胫骨在内侧，腓骨居外侧，故又可用胫侧和腓侧称之。

浅：靠近体表或器官表面之部为浅。

深：远离体表或器官表面之部为深。

三、人体的基本轴和面（一）轴：人体各部分的运动多为转动，必须绕一定的轴进行，这些轴被人们假设为通过关节中心的轴。

以解剖学姿势为准，可将人体设三个典型的互相垂直的轴。轴多用于表达关节运动时骨的位移轨迹所沿的轴线。

矢状轴――为前后方向的水平线；.冠状轴――为左右方向的水平线；.垂直轴――为上下方向与水平线互相垂直的垂线。

（二）面：人体的基本切面，也叫人体的基本平面。有矢状面、冠状面和水平面三个，它们互相垂直。按照轴线可将人体或器官切成不同的切面，以便从不同角度观察某些结构。

矢状面是沿矢状轴方向所做的切面，它是将人体分为左右两部分的纵切面，因该切面恰通过人体的正中线，故叫做正中矢状面。2.冠状面是沿冠状轴方向所做的切面，它是将人体分为前后两部分的纵切面。

水平面或横切面，为沿水平线所做的横切面，它将人体分为上下两部分，与上述两个纵切面相垂直。

须要注意的是，器官的切面一般不以人体的长轴为准而以其本身的长轴为准，即沿其长轴所做的切面叫纵切面，而与长轴垂直的切面叫横切面。

九、学术网络数据库的特点包括什么？

网络数据库与传统的数据库相比有以下的特点：

1．扩大了数据资源共享范围。由于计算机网络的范围可以从局部到全球，因此，网络数据库中的数据资源共享范围也扩大了。

2．易于进行分布式处理。在计算机网络中，各用户可根据情况合理地选择网内资源，以便就近快速地处理。对于大型作业及大批量的数据处理，可通过一定的算法将其分解给不同的计算机处理，从而达到均衡使用网络资源，实现分布式处理的目的，大大提高了数据资源的处理速度。

3．数据资源使用形式灵活。基于网络的数据库应用系统开发，既可以采用C/S结构（Client/Server，客户机/服务器），也可以采用B/S结构（Browser/Server，浏览器/服务器）方式，开发形式多样，数据使用形式灵活。

4．便于数据传输交流。通过计算机网络可以方便地将网络数据库中的数据传送至网络覆盖的任何地区。

5．降低了系统的使用费用，提高了计算机可用性。由于网络数据库可供全网用户共享，使用数据资源的用户不一定拥有数据库，这样大大降低丁对计算机系统的要求，同时，也提高了每台计算机的可用性。

6．数据的保密性、安全性降低。由于数据库的共享范围扩大，对数据库用户的管理难度加大，网络数据库遭受破坏、窃密的概率加大，降低了数据的保密性和安全性。

十、mpp常用数据库有哪些？

MPP（Massively Parallel Processing）常用的数据库有以下几种：

1. Greenplum：基于PostgreSQL开发的MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

2. Teradata：MPP数据库的先驱，适用于大型企业级数据仓库和分析应用。

3. Amazon Redshift：AWS提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。

4. IBM Netezza：MPP数据库，适用于数据仓库和大数据分析场景。

5. Vertica：MPP数据库，适用于大数据分析和实时数据仓库场景。

6. SAP HANA：MPP数据库，适用于实时数据分析和企业级应用场景。

7. Microsoft Azure SQL Data Warehouse：Azure提供的云端MPP数据库，适用于大数据分析和BI场景。