R&S问题

利用KT算法解决固定预算的R&S问题，以达到特定目标。

（1）浏览和分配权限：查看数据库用户、密码、主机字符串的命令如下。

Percona 的性能工具包真挺香的，尤其是你平时要和 MySQL 打交道的话。MySQL 自带的那些工具有点太简陋了，搞点深度挺费劲的。Percona Toolkit 就像个万能瑞士军刀，平时查慢查询、同步数据、表结构，全靠它。安装过程不难，只要你的 Perl 装好了，DBI、DBD::mysql 这些模块搞定，后面就顺了。官网直接 wget 工具包也方便，记得按版本来下，避免踩坑。

14.2常见问题14.2.1忘记root密码如果忘记了root密码，可以按如下步骤进行处理。 1）先关闭MySQL服务，你可以使用自启动服务脚本关闭MySQL，或者直接在操作系统下kill掉服务。 2）然后修改配置文件，添加--skip-grant-tables参数，然后重新启动MySQL服务，此时我们可以无密码登录，然后修改权限表，命令如下。 UPDATE mysql.user SET password=PASSWORD('new password') WHERE user='root'; 3）修改配置文件，去掉启动参数--skip-grant-tables，重新启动MySQL。这时你就可以

Oracle 的低层 C 接口——OCI，是搞高性能数据库开发绕不开的一块硬骨头。《Oracle Call Interface Programmer's Guide b28395》就是你啃这块骨头时的利器。文档讲得比较细，从怎么连库、跑 SQL，到事务控制、错误，基本面面俱到。11g R1 版本的 OCI 接口稳定性还不错，安全机制也比老版本强了不少，适合部署在一些对性能和稳定性要求比较高的生产环境里。想用 C 直接跟 Oracle 数据库打交道的，建议认真看看。比如你要写个和大型 Oracle 系统对接的数据同步模块，或者要做底层的 PL/SQL 调用，OCI 的接口可以让你把执行逻辑压得更

S-Plus与R是两种强大的数据分析工具，它们拥有丰富的数据类型如向量、数组、列表和对象，特别适用于实现新的统计算法。 S语言最初由AT&T贝尔实验室开发，用于数据探索、统计分析和作图。 它们的交互式运行方式和强大的图形功能使得数据探索变得更加方便。 目前，S语言的主要实现版本是S-Plus，由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。 R语言则是基于S语言开发的开源实现，广泛应用于数据科学和统计分析领域。

数据库基础中R÷S的具体计算过程如下：（1）T=∏1,2,…,r-s(R)；（2）W=(T×S) －R；（3）V= ∏1,2,…,r-s(W)；（4）R ÷ S=T － V。综合起来就有公式： R ÷ S ≡ ∏1,2,…,r-s(R) － ∏1,2,…,r-s((∏1,2,…,r-s(R) ×S) －R)。

数据库课讲到关系运算，免不了得接触自然连接。这份资源讲得还挺细，适合刚接触关系代数的你。讲的是两个关系 r 和 s 的自然连接，列都对齐好了，看的时候不会乱。 页面的表格也清晰，虽然是图片格式，但结构一目了然。自然连接说白了就是把有相同属性的关系合并起来，匹配得上的就拼一块，挺直观的操作，蛮像 SQL 里的 JOIN。 里面还附了不少相关的链接，比如 MySQL、MATLAB 和 Access 的关系运算解析，内容也都还不错，扩展阅读完全够用。推荐你看下“第二讲关于关系运算”，讲得比较接地气，适合做笔记。 如果你是在学 数据库原理、写 SQL 作业，或者要搞清楚 自然连接 是怎么回事，这个资料

规模化运维的实战经验，誉天 HCIE-R&S 面试宝典 v3.0讲得还挺透。第 15 章专门聊了运维管理这一块，适合做过一阵子运维，想系统梳理一下思路的你。里面对标准化、自动化、资源隔离这些点讲得比较接地气，没绕弯子。尤其是Linux 系统版本统一那段，说得实在，算是给了不少踩坑提醒。对于要维护几十上百台机器的情况，这种思路就值钱了。小团队暂时用不上，但等你项目一扩，机器一多，没这套流程、规则，快就乱了套。标准先立起来，才能后面上平台、做工具、搞模型。嗯，看的时候你可以结合自己现有的运维场景，对照着找问题。文档里还提了不少关键点，比如操作系统统一对未来自动化的影响、开源工具选型怎么兼顾维护性…

MATLAB开发 - Wolf's Method象限编程 函数wolf使用Wolf或限制入口单纯形方法求解（凸）二次规划问题（QPP）。该方法适用于在凸优化问题中，通过构造相应的象限编程步骤，快速收敛并找到问题的最优解。Wolf方法的核心在于通过逐步选择最优方向，利用象限策略来减少计算量，提高解的精度和效率。 主要步骤： 初始化QPP问题参数。 设置象限划分，根据当前解选择最优方向。 迭代求解过程中，动态更新解。 输出最终解，验证是否满足最优条件。 特点： 使用Wolf方法的象限编程策略，能够有效处理凸问题。 相较于传统的优化方法，收敛速度更快，计算复杂度低。 限制入口单纯形方法结合，能