合理使用

在大型、复杂的应用里，建议尽可能少使用外键。虽然外键可以有力保障数据的完整性和一致性，但也会在一定程度上限制应用的灵活性。如果不使用外键，那么数据的完整性和一致性需要开发人员自行控制，这对应用设计和开发人员的能力提出了很高的要求。因此，是否使用外键应结合应用的具体特点和团队的技术实力来慎重选择。

在Oracle系统中，使用带有通配符在搜索词首部的LIKE语句（如'%cliton%'）不会利用到last_name的索引，导致查询速度下降。尽管如此，在其他位置使用通配符，优化器能够有效利用索引，如查询'c%'。因此，在编写查询语句时，应当谨慎使用通配符，以避免性能损失。

在ORACLE数据库中，使用LIKE语句时，通配符（%）如果出现在搜索词的开头，例如 last_name like '%cliton%'，将导致系统无法利用 last_name 字段的索引，从而降低查询速度。尽管在某些情况下难以避免这种用法，但使用者应该意识到这种操作可能会带来的性能影响。然而，如果通配符出现在字符串的其他位置，优化器则能够更有效地利用索引，例如 last_name like 'c%'。这样的查询能够充分利用索引优化查询速度。

基于煤层赋存条件、开采方式对煤质灰分的评估，计算了不同分区煤层煤质灰分预测值，为煤层群配采灰分控制提供参考。根据合理错距原则，设计配采方案，确保向选煤厂提供均质原煤。

李德毅院士从模糊集合、模糊逻辑、模糊规则、模糊推理、模糊控制、模糊信息处理以及模糊问题求解等多个维度，探讨了模糊集合理论在大数据认知中的应用。 经典论文：Zadeh L A. Fuzzy sets [J]. Information and Control, 1965,(8):338-353

这篇论文探讨了在机器学习领域，海量数据所展现出的惊人力量。作者认为，与其执着于构建复杂的算法模型，不如将重点放在获取和利用更多数据上。文章通过分析多个案例，展示了数据驱动的简单模型如何超越基于规则的复杂系统，并在自然语言处理、机器翻译等领域取得突破性进展。

数据集的划分，说简单点就是“分配训练任务”，怎么分，分多少，都是门学问。训练集和测试集要搭配得当，模型才不会一味死记硬背。文章里除了讲原则，也带你用Python动手练练，像train_test_split这种函数，简单好用，建议多试试。搞推荐系统、分类模型，甚至做图像识别，第一步都是数据拆分。你要是随便分，测试出来的效果就会不靠谱，部署上线分分钟翻车。文章里有个不错的建议：按比例划分+打乱数据顺序，比较保险。文中还搭配了几个实战链接，像是用在SVM、ARIMA、FastText这种场景的，你可以直接点进去看看，里面不少数据集还挺干净的，拿来做实验刚刚好。实际操作那段也不复杂，用sklearn.

模型的合理性和适用性，真的蛮关键的。你搞建模或者做科学计算，别光顾着套公式，得看看模型是不是跟实际数据贴得上、能不能解释现象。像误差、稳定性这种，就能帮你判断模型靠不靠谱。 稳定性这块，MATLAB和Simulink还挺好用的。有个StabilityDiagram工具，我之前在做非线性系统时用过，界面简单，运行也快。还有Agilent 53230A配合 Matlab 搞定的工具，也适合硬件数据那一套。 你要压杆类的稳定性？也有现成资源，像横向均布载荷、铰支压杆公式啥的，全都整理好了，基本不用你自己推公式。做结构的朋友应该会挺喜欢。 哦对了，还有粒子群算法那篇，也讲了稳定性问题，数学推导比较细但

尽量多使用COMMIT事务来提高数据库性能？这个技巧你肯定听过，但要记住，频繁的COMMIT操作消耗的资源可不少。尤其是大事务，容易引发死锁问题，甚至会拖慢数据库的响应速度。COMMIT会释放一些资源，比如回滚段中的恢复数据信息、程序语句所获得的锁、redo log buffer 空间等等，影响并不小。因此，精确控制COMMIT的频率，合理划分事务，是提高数据库性能的关键。你会问，如何使用得更合理呢？关键在于将事务切分得适当，避免一个过大的事务占用过多资源。可以参考一些相关的优化技巧，比如如何最大化使用COMMIT来优化性能，或者如何防止死锁的产生。综合运用这些方法，能让你数据库操作既高效又稳

这个软件包展示了一系列关于地震中各向异性研究的数值模拟和示例：Abedi, MM, 2020年的研究。它专注于VTI介质中P波的速度、群速度和走时的模拟，为研究人员提供了有理的近似方法。