格林威治视恒星时间

转换指定的儒略日期向量为格林威治视恒星时间（GAST）。输入矩阵可能包含多个维度，输出矩阵的大小与输入矩阵相同。使用GAST代替格林威治平均恒星时（GMST）需小心。要执行JD2GAST转换，请使用以下代码序列： GAST = JD2GAST(JD)，其中JD是儒略日期输入（以天计），GAST是相应的格林威治视恒星时间输出（0到360度）。

Spark作为一种新型的数据库形式，综合了以往各类数据库的优点，经过精心研制而成。

凸包问题是指给定平面上n个点的集合Q，需要找出一个凸多边形P，使得Q中的所有点要么在P上，要么在P内部。本实验实现了基于分治思想的凸包求解算法。

Matlab编程：单细胞视动脉。这是一个皮质简单细胞模型的一维独立实现。

嗯，这份《基于数据挖掘中医名家辨治 IgA 肾病规律.pdf》文档的内容挺有意思的，主要是中医名家的治疗规律，结合了数据挖掘的思路。你可以看到，这些方法结合了多前沿技术，挺有参考价值的。如果你对中医治疗和数据挖掘结合的案例感兴趣，内容绝对不会让你失望。 相关的资源也不错，比如基于 Hadoop 云平台的中医数据挖掘系统设计，适合你深入了解大数据在中医领域的应用。而且，还有一些关于中医证型的关联规则挖掘项目，如果你想做一些 Python 项目的练习，也可以去看一看。 要是你想进一步深入，探寻数据中序列规律的文章也不错，教你如何挖掘数据中的潜在模式，你更好地理解中医的证型。是结合数据库和数据挖掘技

高性能 MySQL InnoDB 应用的实测总结，是真的干货。高性能配置的性能能甩高安全性配置整整 11 倍，前提是InnoDB buffer pool要能把整张表都装进内存里。嗯，意思就是：只要你磁盘少动点，性能自然嗖嗖上去。表如果太大超了内存，那性能一下就掉下来了。所以说，做性能优化的时候，先看看你的 buffer pool 够不够大吧。

Matlab开发：GPS时间转换为UTC（GMT）时间。gps2utc函数将GPS时间标签转换为以闰秒为单位的UTC（GMT）时间。

Python 的统计学学习代码资源，适合想搞清楚数据套路的人。不用啃枯燥的数学公式，直接上手看代码，边动手边理解。核心库像 NumPy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels 基本都覆盖了，配合案例看起来更直观，做统计建模和数据可视化都挺方便的。 源码包里的例子分类还挺细，性统计、假设检验、回归、时间序列这些全都能找到对应的 Python 实现。你要是平时数据写得比较多，或者准备刷点统计知识，这资源挺合适的。 用 Pandas 做数据清洗，配合 Seaborn 出图效果也更美观，适合需要演示和汇报的场景。像 sns.heatmap() 这种可视化函数，几行代码就能做出洞察感

MySQL InnoDB性能优化技巧：1）推荐优先选择INT和VARCHAR类型字段；2）设计表时遵循范式以保持行长度较小；3）优化主键索引以减少内存占用；4）通过预加载数据和索引优化内存使用效率。这些策略提升数据库性能和资源利用率。

批量处理SQL表分区时，需注意已在第一行标记红色的修改，特别是增加分区时，确保P_1D_20180528中的时间比右侧栏中的时间早一天。