序列 ID

Oracle 数据库表序列 ID 自增生成器其实就是帮你自动生成唯一的 ID，挺方便的，尤其在高并发或者多用户环境下。你可以通过序列来生成自增 ID，确保每个 ID 都是独一无二的。创建序列时，你可以设置起始值、递增值等，避免 ID 冲突。，结合触发器，它能在插入数据时自动为你生成 ID。就像给表添加一个‘自动生成 ID’的功能，让你不用再手动插入 ID 了。说到性能，Oracle 的序列机制本身就是线程安全的，这就意味着即使并发操作多，也不会担心数据出错。如果你经常接触 Oracle 数据库，了解并使用这个自增 ID 的功能，能大大简化数据库管理和开发的流程。挺实用的！

在需要快速生成大量不重复ID的大数据场景下，SnowflakeIDWorker算法可以一秒生成5000个ID。该算法的核心是利用时间戳（long timestamp = timeGen();）以及上一个时间戳加位移来确保ID的唯一性。

在信息技术行业，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱研究领域，TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt，分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符，用于模型训练和推理。同时，train.txt文件包含了训练数据，即事实三元组，用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码，包括数据预处理和模型训练的详细步骤。

这是一个名为 hive_have_null_id.tar.gz 的压缩文件。该文件包含 Hive 数据，其中某些记录的 ID 字段可能为空值。

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

ID生成器是一种便捷的工具，可用于快速生成数据库中所需的各种类型的ID。它支持多种ID类型，帮助用户轻松管理数据库记录。

这份文件包含了全国各地城市的详细数据，包括城市名称及其对应的统计局ID，文件内部有JSON和SQL格式，可直接导入MySQL数据库。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

数字趋势序列的子序列匹配算法是时序数据中的一项挺有意思的技术。针对传统趋势序列的一些局限，提出了数字趋势序列和趋势序列展开等新概念。算法通过计算片段的斜率来衡量趋势，使用动态时间规整（DTW)快速搜索算法来子序列匹配问题。算法分为三个部分：DTW 顺序搜索、约束机制、冗余消除机制，并且在实际股票数据中得到了验证。嗯，如果你对时序数据有兴趣，或者需要股票数据，这个算法还蛮实用的。