时间优化

通过改进时间进度管理，优化access生产进度控制，生产明细和生产进度时间控制。

使用克多项式方法的等长 Savitzky-Golay 滤波器，有效优化 matlab 开发中的滤波时间。

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用

执行 SQL 语句的时间优化对提高系统性能重要。你如果经常面对数据量大的查询，就会发现 SQL 执行慢的问题。别着急，这篇关于高性能 SQL 优化的文章挺有的，直接上手就能优化 SQL 执行速度。你可以先看看它给出的执行计划优化策略，再对比一下你当前的查询，找出潜在的瓶颈。其实，SQL 优化不仅仅是修改查询语句这么简单，还要涉及到如何调整数据库的配置、执行计划等。如果你用的是 Oracle 数据库，可以参考一下它的执行性能优化方法，你更好地调整 SQL 语句。另外，如果你平时 SSIS 包的部署配置，文章中也有专门讨论的内容。通过合理调整，能够让你的 SQL 执行时间缩短，提升系统整体效率。

感知用户的数据传输老是打架，耗电还大？你得看看这篇节能优化方案了。感知无线云网络的能耗控制一直是个老大难问题，尤其是终端设备，稍微一忙就耗光电。这篇论文讲了个蛮实用的思路：用移动云计算来用户业务量，智能地调整数据传输时间。听起来是不是挺聪明？核心在于：先统计业务流量，再算出所谓的不可靠检测区域——说白了就是容易冲突的地方。呢，利用云的计算力算出一个传输时间窗口，在这个时间点发数据，别人不吵你，省电还靠谱。你用过类似自适应调度的就知道，这种方式像动态负载均衡，只是用在了传输层。再配合碰撞概率，系统可以自己调节时间点，比如业务量一大就自动延后发包，灵活得。仿真结果还不错——碰撞概率降低，传输可靠性

自相关法用于计算时间延迟tau的方法需要数据的替换。然而，该方法存在的一个缺陷是不能在高维数据中有效运用。为了克服这一问题，可以探索优化策略。

Matlab提供了强大的工具用于连续时间系统的复频域分析，包括图形展示和详细的程序代码。

使用DECODE函数可以有效减少重复扫描记录或连接相同表的操作。例如：在检索雇员表中部门编号为0020且名字以'SMITH'开头的雇员数量和薪水总额时，使用DECODE函数能显著提升查询效率。

本项目展示了如何利用粒子群优化算法来确定部件的最佳工作时间，以实现特定目标，例如最大化效率或最小化成本。项目包含MATLAB代码实现和示例演示。

Statspack报告实际上是对比两个数据库快照得出的结果。针对OLTP系统，专家建议采集快照的时间间隔为15～30分钟，类似于医生测量体温的时间选择。过短可能导致信息不完整，过长则可能造成数据偏差。因此，优化Statspack报告的快照时间间隔至关重要。