建模脚本

使用MATLAB基于模板创建一系列神经行为系统演示脚本。该过程依赖于来自Guillaume Flandin的m2html中的模板类，详细信息请参见： https://github.com/pdollar/toolbox/tree/master/external/m2html/@template

oracle初学者常用的实例脚本

数据库脚本.rar 的脚本挺实用，专门用来批量导入学生选课数据，里面直接用REPLACE INTO把信息插进elected_info表。嗯，字段比较全，像esno、esname、echengji都涵盖了，操作简单粗暴，适合小型项目。要注意锁表命令，LOCK TABLES用不好容易卡其他操作。如果你正好想练手 SQL 批量操作，可以直接下下来试试。

数据库脚本的结构还挺清晰的，适合新手拿来练手，也方便老手快速搭建测试环境。表设计上做得比较标准，像ACCOUNT、PETOWNER这些表，字段命名规范，类型也合理。是主外键的约束写得挺到位，能有效避免数据混乱。字段的注释虽然有点简略，但好在结构不复杂，理解起来不费劲。 约束写得比较完整，主键都设了，还加了外键，比如PET表的OWNER_ID和STORE_ID就分别连到了PETOWNER和PETSTORE，这个设计在实际项目里也常见，挺实用的。 插入数据的部分也有样例，虽然只有两条记录，但够用来验证表结构和关系是不是通的。就是要注意一点，插入前记得把外键表里的数据准备好，不然外键约束直接报错，挺

在大型集群中，想要查看单个主机上正在运行的Java进程，通常需要使用jps命令，但逐一访问每台主机效率低下。为了提高效率，可以编写一个Shell脚本来自动化这一过程，并预先配置免密码访问。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

利用 MongoDB 的 mongodump 命令进行数据库备份，有效保存和恢复数据。