翼型数据

包含约两千多个翼型数据，以点坐标形式精准描述，是目前较为全面的翼型数据资源库。

NACA 4位翼型绘图工具，用于创建 NACA 4位翼型的图形。

我前段时间开发了这个MATLAB脚本，现在分享给大家。所有函数都是从Fortran简化转换而来，虽然单次计算时间比原版XFOIL稍长，但保证了高效仿真和翼型分析功能。如果有改进建议，请务必告知，我在忙于其他项目，无法即时处理。XFOIL是由麻省理工学院的Mark Drela教授开发，用于亚音速翼型设计和分析。更多详情请访问他的网站：http://web.mit.edu/drela/Public/web/xfoil/

NACA 4位翼型发生器提供带弧线的曲面图，并可以将翼型输出为.dat文件，以供X-Foil或其他面板代码使用。输出采用Selig格式。使用方法：格式为 n4dig(ID,writefile)，其中：[1] ID = 机翼标识符字符输入，例如'2412'；[2] writefile = 0或1，0表示无输出，1表示生成.dat文件。未来更新包括：- NACA 5位/6位选项；- Xfoil集成？；- 定制机翼生成。

数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。

此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。

数据的多样性，数据库的底子就扎实。无论是数字还是图像、音频，甚至是雷达信号，都能整整齐齐地存在数据库里。你要搞清楚“数据”这玩意儿是干啥的，建议从“数据的定义”和“特点”入手，基本概念吃透了，后面建表、查库才顺手。嗯，这节内容虽然看着基础，其实挺关键，别跳过。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。

数据库数据文件