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

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。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。