马颂德

马士兵的Oracle学习笔记，易于理解和消化。

尚学堂马世兵的Oracle课堂笔记第一部分，详细记录了Oracle数据库基础知识和应用技巧。

马修·刘 电子邮件: [电子邮件地址]网站: [网站地址] 教育背景 博士: 生物学，哈佛大学，2009-2014 论文: 生态网络的演变 导师: [导师姓名] 硕士: 生物学，[学校名称]，2008 论文: 寄主物种和位点有助于叶片内生植物丰度、多样性和群落组成的变化 导师: [导师姓名] 学士: 生物学，[学校名称]，2004 重点: 真菌生态学 导师: Nathan J. Sanders 和 Terry W. Henkel 进修学习 [进修学习机构]，2003 年夏季 奖项和研究基金 弧形基金会奖学金 (凤凰章), 2013-2014 Chateaubriand 研

在经典的马氏链模型中，第n周的平均销售量为0.857架，略低于每周平均需求量1架的情况引发思考：为何这一数值稍低于需求水平？进一步估算显示，当销售量足够大时，需求不会超过存量，但若需求过高，则会超过当前存量。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

马氏距离的计算在机器学习、图像中蛮常见的，它考虑了数据之间的协方差，能够更精准地判断样本的差异。就像在做目标检测时，计算每个像素的马氏距离可以你更好地分类。这个 MATLAB 代码资源就是用来实现 3D 高斯分类和像素目标检测的，挺适合那些对机器人技术、视觉系统有兴趣的同学。你在学习过程中可以通过代码一步步掌握如何图像数据、计算马氏距离、训练高斯模型，实现目标检测。课程里的代码使用起来也不难，能你理解一些深奥的数学概念。 如果你正好需要在项目中用到马氏距离，或者想把它融入到自己的机器人技术中，这个资源会对你有大，建议你去看看。

介绍了基于马氏距离的视觉搜索系统。该系统使用 MATLAB 和 MSRCv2 数据集研究了不同的视觉搜索方法，包括颜色直方图、空间颜色、空间纹理以及上述方法的组合。报告中提供了详细的实验结果和分析，该系统在计算机视觉与模式识别模块评估中获得了满分。

上海马桥人工智能创新试验区聚集了超过2000家企业，其中包括世界500强、独角兽企业和国家企业技术中心。试验区以人工智能产业为驱动，促进区域发展。其规划包括商业办公区、智创研发区、智能制造区、未来居住区和蓝绿休闲空间。此外，试验区还举办了应用场景创新创业大赛，吸引全球人工智能人才参与试验区建设。

这篇文章介绍了使用MATLAB编写的方法来验证费马小定理的实现过程。费马小定理表明，对于给定的质数p和非p整除的整数a，a^(p-1) ≡ 1 (mod p)。文章中提出了四种方法来演示这一定理，包括使用余数判断和模运算。通过计算a^(p-1)的余数，并验证是否等于1来判断p是否为质数。这种方法适用于不同范围的质数，例如4x + 3形式的质数。

团队的资源整理得还挺全，适合你我这种常年和代码打交道的前端人瞅一瞅。像那个飞马团队搞的分布式键值存储，用起来比 Redis 轻一些，部署起来也不复杂，挺适合搞小型系统或者做边缘服务缓存用的。 团队的分布式键值存储搞得还挺简洁，支持横向扩展，适合前后端协作做缓存或者配置中心。响应也快，节点挂了自动转移，不用你手动干预，挺省心的。 你要是团队项目多，推荐再看看SOMA T3A这个优化策略，主要团队之间迁移时候资源对接的问题，像多人并行开发时版本冲突、接口错位，这个思路可以帮你理清流程。 有源码需求的也别错过卡易购源码，偏商业化一些，不过拿来练手或者二开还是挺方便的，代码结构比较清晰，注释也不敷衍。