移动模式

轨迹数据的奥秘：探索大数据中的移动模式 深入挖掘轨迹数据，揭示蕴藏在大数据中的移动模式，为城市规划、交通管理、商业决策等领域提供数据支持。

移动轨迹里的老难题——怎么高效找出那些行动轨迹类似的对象对？2013 年这篇《组移动模式挖掘中轨迹聚类的置信区间法》挺有一套。它一上来就定义了个时态距离和平均距离，再结合标准差法和置信区间法做聚类，算得还挺快。适合那种数据量一多就头疼的场景。 置信区间法的用法有点像打个“安全边界”——哪怕轨迹数据有点抖动，它也能稳稳地把类似的对象聚在一块。跟标准差法一起用，效率会更高，适合做轨迹数据预筛选，后面接啥复杂算法都轻松不少。 文章里用了模拟数据和真实数据都做了验证，思路蛮扎实的。你要是做轨迹聚类、位置数据挖掘、或者用到空间数据库的东西，这篇可以当成一套“前置工具”，先把垃圾数据筛一轮，后面就省心多了

SQLite 是一款轻量级数据库，适用于移动端应用。我之前尝试过多种安装方式，最终成功部署。

介绍了MIMO信道、奥村哈塔模型以及SSB信号调制与解调的详细内容，附带.m文件。

function [mvAvgData] = FnMvAvgData(originData,m,n,mvStep) %% m x n移动平均数据originData %输入% originData: 待处理的数据 % m,n: m x n移动平均 % mvStep: 移动平均的步长（如2x12移动平均顺序进行, 步长1；月度数据的3x3移动平均按照相同月份进行, 步长12） %输出% mvAvgData: 移动平均后的数据 % lostCount: 缺失的数据的个数

轻量数据库的高性能选手就是它了。SQL Anywhere的跨平台兼容、移动端友好和部署简单，真的挺适合搞移动数据同步的场景。尤其是你需要在销售端、设备上也能离线用数据库，嗯，它就挺合适的。支持Windows、Linux、各种移动系统，兼容性这块不用担心。像什么销售 App、IoT 设备、嵌入式硬件——基本都能用它撑起来，数据来回同步也顺畅。数据同步功能做得蛮扎实，配合 Replication Server 和 Synchronization Manager，可以玩点花活，比如双向同步、定制化策略。用起来灵活，配置也不麻烦，适合不想折腾太多的你。图形化的操作界面对新手蛮友好，配置数据库不用天天敲

逻辑备份又分为三种模式： 表模式（T）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的表，甚至是所有的表。具有特权的用户可以根据所指定的数据库模式来（限制表）卸出他们所包含的表。缺省情况下，卸出的为当前用户下的所有表。 用户模式（U）：这种模式可以卸出当前用户数据库模式下的所有实体（表、数据和索引）。 全数据库模式（F）：只有具有EXP_FULL_DATABASE角色的用户才可能以这种模式卸出。以此模式卸出的用户，除SYS模式下的内容外，数据库中所有实体都可以卸出。

外模式和模式映射的概念，听着就头大？别怕，这篇数据库系统原理的续篇教程，讲得还挺清楚的。外模式其实就是用户看到的数据结构，模式映射就是它怎么跟数据库里真实存储的内容对上号的。哦，对了，还有一些配套文章，链接我一会贴上来，建议一起看，理解更顺畅。 数据库系统的外模式，其实就像你做接口时用的 DTO，跟数据库真实字段不一一对应，是为了方便前端或者其他系统用的。你改字段名、结构不变，业务照样跑——这就靠模式映射来搞定。 想象你后端改了表结构，比如把user_name和user_email合成了user_info，前端是不是会崩？有了外模式这层，就可以通过映射保持老接口不变，嗯，挺实用的。 几个相关的

我们（本书作者）在支持 WAP 的手机首次涌入欧洲市场时曾共事。像许多其他人一样，我们热切地购买了诺基亚 7110 手机并开始构建真正的无线 Web 应用。这是一件非常有趣的事情——一项新技术，成千上万的热情公众迫切地等待着一些酷炫的东西来访问他们的 WAP 手机。我们为一家处理互联网网站信用卡支付的公司工作，并且在英国构建了第一个允许通过 WAP 手机进行信用卡支付的运营设施。

IBM数据移动工具（IBM Data Movement Tool）是一款专为大规模数据库迁移设计的强大解决方案。它特别针对从Oracle数据库向IBM DB2数据库的迁移过程，致力于帮助用户实现平滑过渡、减少停机时间，并确保数据完整性。该工具支持跨平台迁移，优化数据迁移算法，保证高效快速处理大量数据，同时提供自动化流程、详细报告和实时监控，大大简化了迁移管理。使用场景包括系统升级、数据整合、灾难恢复以及云迁移，同时通过严格的安全措施和性能调优功能保证迁移过程的安全性和效率。