LZ77 算法

探索 LZ77 算法的 MATLAB 代码实现，并参考加州州立大学圣何塞分校提供的 Java 可视化演示深入理解其工作原理。

北京理正5.6版

在学习SG lz-007时，我整理了这份笔记并制作了CHM文档。希望这份内容能为Oracle初学者提供帮助。在文档中，我详细记录了与Oracle相关的基础知识、实践操作和常见问题，帮助读者更好地理解和掌握Oracle数据库的核心概念和技巧。

f77toM是一个Perl 5脚本，专门用于将F77或F90文件转换为Matlab M文件。如有任何疑问，请联系Chris Cornuelle，明尼苏达州工业数学中心明尼苏达大学，邮箱：bob@math.umn.edu。

Oracle Database SQL Expert题库lz0-047，OCA，OCP先前条件

LZ-NN 代码这个项目挺实用的，适合做 2D/3D 中的 LZ 数据预测。它结合了 LSTM 和 Narnet 两个神经网络技术，效果蛮不错的。如果你用 MATLAB，记得安装“神经网络时间序列”工具箱。运行代码时，可以按照文档的指引更改参数，这样你就能根据自己的数据进行预测了。Python 版的 LSTM 也挺，依赖关系清单也写得清楚。如果你在 MATLAB 中运行，先把训练好的网络文件network_test.mat复制到code文件夹，替换原文件就行了。，代码简单易用，文档也写得详细，尤其适合想快速做一些预测模型的开发者。需要注意的是，网络训练时，你可以通过train_combined

Oracle大学培训资源——Oracle9i数据库管理基础I（中文版）

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。