Delphi项目的一个案例分析

下一个WordPredictor项目的设想是通过学习以往的数据集来实现自动化的句子完成。我们采用混合方法构建基于统计分析的单词预测器，并通过句法分析深入挖掘该模型的成果，以获得更优化的结果。在这个过程中，n-gram模型作为统计分析的基础，有效地解决了稀疏数据估计概率的计算和空间效率问题。该分析输出了大量结果及其相应的概率。随后，我们结合Viterbi算法，根据给定句子最可能的词性标签序列，Viterbi算法强调了转换到表示词性标签t(i)状态的概率取决于前两个词性标签tag(i-1)和tag(i-2)，从而有助于通过先前的词语进行准确的词预测和句子生成，结果非常具体和精确。

这是一个小型OA项目，可供学术研究使用。项目采用struts框架开发，需配置oracle环境及数据库连接池。

一个入门级的OCI案例，展示了增删改查操作和二进制插入，适合初学者理解。

在矿业和土木工程中，地质力学数据的数量和精确度不足。分析巷道顶板取样点岩石性质的变异性，并探讨不同地质力学数据处理方法对数值模拟结果的影响。研究应用了四种统计处理方法：平均值、平均值减去标准差、中位数以及平均值减去统计误差，结果显示这些方法在模型建立过程中产生了显著差异。

这些SQL查询语句是项目开发中最基础的部分，帮助处理涉及数据库的任务。

MATLAB 做神经网络，用这本《MATLAB 神经网络 30 个案例》还挺合适的。全书就是那种“你抄我讲”的风格——不搞虚的，直接上手。像手写数字识别、股价预测、语音识别这些场景，它都有现成案例，而且每一步讲得比较细，像模型选型、参数调优都没漏掉。对新手来说，照着改就能跑；对老手来说，当个模板参考也蛮香的。 其中手写数字识别这个案例，算是开门红，灰度 + 特征提取 + BP 网络，流程清楚还挺实用的。再比如股价预测这部分，用了LSTM时间序列，讲了数据清洗和调参，做金融预测的朋友可以盯一眼。 语音识别和人脸识别这两个案例也比较有代表性，前者用MFCC + DNN，后者搞了个CNN 提特征 +

这是一份深入浅出的MATLAB人工神经网络学习资料，内容详尽丰富，适合初学者和专业人士。

数据库设计方面涉及到需求分析、数据库概念结构设计、逻辑结构设计以及物理结构设计等多个关键步骤。

一个典型的数据库设计案例####一、数据库需求分析在进行数据库设计时，首先需要明确系统的需求，这是整个数据库设计的基础。以超市POS管理系统为例进行需求分析。 员工信息 - 员工编号：用于唯一标识每个员工。 - 姓名：员工的名字。 - 性别：员工的性别。 - 职务：员工担任的具体职务。 - 口令：员工登录系统时使用的密码。 - 权限级别：员工的操作权限。 - 身份证号：员工的身份证明编号。 - 所属部门编号：员工所属的部门编号。 部门信息 - 部门编号：用于唯一标识每个部门。 - 部门名称：部门的名称。 供应商信息 - 供应商编号：用于唯一标识每个供应商。 - 供应商名称：供应商的名称。 -