可串性

Sixin Zhang, Emmanuel Soubies和Cédric Févotte的研究展示了TL-NMF算法在非负矩阵分解中的可辨识性。该代码通过Python（版本3.6）安装包TLNMF进行复现。研究结果包括一个随机矩阵示例，展示了算法在数据处理中的应用。

实验五 传基本运算 1.0 C 语言编程实现

HeidiSQL是一款图形化界面，用于简化MySQL服务器和数据库管理。该软件允许用户浏览数据库、管理表格、浏览和编辑记录以及管理用户权限等功能。

Matlab开发：可滚动、可缩放的多通道数据显示功能。

利用可拓学的观点，对属性约简与数据挖掘进行了形式化，引入了计算算子和计算型变换，从而更加精炼地阐明了它们的本质。

在 MySQL 中，字符串常量由单引号或双引号括起。建议使用单引号，以免与其他编程语言中的双引号混淆。

隐马尔可夫模型分类实战 本篇记录使用隐马尔可夫模型 (HMM) 进行分类任务的实践过程。HMM 是一种强大的概率模型，特别适用于序列数据，例如语音识别、自然语言处理等领域。 核心步骤 数据预处理: 将原始数据转化为 HMM 可处理的序列格式。 模型训练: 使用训练数据学习 HMM 的参数，包括初始状态概率、状态转移概率和观测概率。 模型评估: 使用测试数据评估训练好的 HMM 模型的性能，例如准确率、召回率等指标。 分类预测: 利用训练好的 HMM 模型对新的序列数据进行分类。 代码实现 (此处省略具体代码，可根据实际情况选择 Python 或其他编程语言实现) 结果分析 通过实验结果，可

该函数以两个字符串作为输入，这些字符串表示整数，并返回一个包含所有数字的字符串结果，而不是将其缩减为标准输出。适用于大于 e303 的数字。

SQLite数据库不仅可以打开*.db，还可以打开svn数据库。

利用SQL函数轻松获取字符串指定内容：1. 左截N个字符2. 右截N个字符3. 指定位置截取指定长度