协同分析

联合仿真快速入门教程，帮助新手掌握软件间的协同分析与设计。

人们在外出选择交通路径过程中，通常根据起点和终点找出可行的出行方案，但如果考虑中转（无直达时）条件，则需要从数据量巨大的关系数据库中检索出可行的方案。给出了一种基于关系数据的首尾协同分层结构快速检索算法，可以对多次中转信息进行查询和匹配，从而快速得到可行的出行方案，满足出行方案选择的实际需要。

这款软件专为学校考试成绩录入设计，采用局域网共享技术，允许多位老师同步录入数据，效率远超Excel。 功能亮点：* 支持多人同时录入，实时同步数据。* 自动计算平均分，生成多种统计图表，方便进行数据分析。

使用线性内核和标准化 使用线性内核和L2正则化 使用多项式内核和标准化

基于 MATLAB 与 ADS/Cadence 协同仿真的射频系统时域分析平台 本平台实现射频系统仿真，利用 MATLAB 模拟系统基带部分，并结合 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，实现时域分析。 平台功能 基带信号生成: 利用 MATLAB 代码生成具有可调参数的单/多子载波信号。 协同仿真: 将生成的基带信号传输至 ADS 或 Cadence 进行射频前端仿真，并将仿真结果返回 MATLAB。 时域分析: 对仿真结果进行解码和解调，获取时域星座图、信号频谱和波形。 性能指标计算: 自动计算峰均功率比 (PAPR) 和误码率 (BER)。 平台架构 平台由 MATL

用于推荐系统的协作深度学习代码，作者用 TensorFlow 做了个还挺清爽的实现，整体逻辑比原始 CDL 版本简化不少，适合想快速上手的你。训练用 Python 跑，评估还得回 Matlab 操作下，算是多语言混合玩法。代码写得比较直白，预训练和主模型拆得也清楚。要注意，这套代码主要用于演示用途，别拿它去跑线上服务哈。如果你想看完整版的 Matlab 代码或 MXNet 的轻量实现，文档里也都贴了链接，资源还是挺齐全的。

数据分析协同入侵检测不仅需要利用模式匹配和异常检测技术来分析某个检测引擎所采集的数据，以发现一些简单的入侵行为，还需要在此基础上利用数据挖掘技术，分析多个检测引擎提交的审计数据以发现更为复杂的入侵行为。在综合使用多个检测技术的基础上，可以发现各种常见的、典型的攻击行为。

构建商品推荐系统，利用协同过滤算法，根据用户画像及购买历史，推荐相关商品，为用户提供个性化购物体验。

利用电磁兼容仿真软件FEKO与matlab协同设计天线。

SQL 性能的提升啊，真的不是一个人能搞定的活儿。开发、DBA、系统管理员、运维，得配合到位才行。谁来调整系统？还真得看情况，但你只要搞清楚数据怎么流，SQL 写得规不规范，系统监控有没有跟上，基本就能一大半的问题。 应用设计人员的设计要让别人一看就懂，数据是怎么从前端一路走到库里的，结构清晰才能避免调试时抓瞎。 开发人员写 SQL 时别乱搞，明确一下用的查询策略，不期 DBA 看都看不懂，优化就更别提了。 DBA也不轻松，得盯着系统跑，及时发现哪个语句拖了后腿，有问题就得拉开发开会，一起排查。 运维负责的硬件、软件信息也得同步出来，比如服务器负载啊、磁盘读写啊，哪怕是 IO 瓶颈也要及时反馈