反向传播算法

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。

这里展示了双向传播，一种比传统的反向传播和自动编码器更快、更准确、更可靠的新型深度学习算法。借助这一算法，您可以在普通计算机上仅用20分钟就能够使用MNIST数据训练神经网络，无需依赖GPU。如果您选择采用本算法，请务必注明引用。

matlab代码按f5命令窗口执行，用于NN字符识别的神经网络和反向传播。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些

仿射传播聚类算法 (Affinity Propagation Clustering, AP) 是一种高效的聚类算法，特别适用于处理大规模数据集和众多类别的情况。 算法原理: AP算法通过数据点之间传递信息来识别数据中的聚类中心 (exemplars)。每个数据点都向其他数据点发送信息，表明其适合作为聚类中心的程度，并接收来自其他数据点的类似信息。通过迭代传递信息，算法最终确定一组代表性的聚类中心，并将其他数据点分配到相应的聚类中。 挑战与改进: 传统的AP算法在实际应用中面临两个挑战： 偏向参数难以确定: 算法的性能受偏向参数的影响，而最佳参数值难以确定。 震荡问题: 算法可能陷入震荡状态，

反向键索引可你有序列数据时常见的性能问题，是那些连续增长的列。它通过将索引的键值反转来打乱数据的连续性，使得数据在索引中分布更均匀，减少了插入时的热点问题。举个例子，如果你有一个记录订单号的字段（比如从 1 开始顺序增加），使用反向键索引后，它就不会总是将新数据写入索引的同一个位置，从而提升性能。你可以通过 SQL 命令来实现：CREATE INDEX rev_index ON itemfile (itemcode) REVERSE;如果需要重建索引，可以用ALTER INDEX rev_index REBUILD NOREVERSE;。反向键索引是 Oracle 中一个蛮有用

进化算法和 AP 聚类的组合，听起来是不是有点黑科技那味儿？这个叫进化吸引子传播 AP 聚类算法的东西，确实挺有意思的。它不是简单叠加两种技术，而是把遗传算法、粒子群优化这类优化手段和Affinity Propagation聚类算法揉在了一起，能有效避免 AP 卡在局部最优的问题，聚得更准，分得更稳。 初始化用的是一组随机种群，每个个体都是个潜在的聚类中心。计算相似度矩阵，再做责任和可用性消息传递，说白了就是“我适不适合当中心”和“我觉得你适不适合当中心”的互相喊话过程。挺像民主投票，但背后逻辑更复杂。 更新适应度后就是进化操作了，经典套路：选择、交叉、变异全上，挺适合你做一些自适应聚类实验。

在自由空间中，最简单的波传播情况是直接视距（LOS）传播，没有地球表面或其他障碍物引起的阻碍。

Mybatis 的反向生成类工具Mybatis-Generator.rar还挺好用的，尤其是你懒得一个个写实体类和 Mapper 的时候，真能省不少时间。配置一下数据库连接，它就能帮你把 Java 类、Mapper 接口、还有 XML 配置都生成好，连CRUD都给你配好，真的方便。 反向工程就是它的核心功能，说白了就是从数据库表反推 Java 代码。支持MySQL和PostgreSQL，你常用的这两种它都搞定。生成的类会带getter/setter方法，对应字段啥的都自动搞好，响应也快。 使用方式也比较灵活，命令行运行、IDE 插件运行都可以，像在IntelliJ IDEA里装个插件，一键生成

通过反向工程，可以将DDL转换为ERWin数据模型。在ERWin中，选择Tools菜单，点击Reverse Engineer...详见图9-1。