指标区分权

SQL Server 的省、市、区分割SQL脚本已经修改完毕，只需修改表名即可。

数据缓冲存储区分为脏列表和LRU（Least Recently Used）列表。脏列表包括被修改过但尚未写到数据文件的缓冲块。LRU列表包括空闲缓冲块、正在存取的缓冲块以及已被修改但尚未移到脏列表的缓冲块。ORACLE的体系结构中，系统全局区是关键组成部分，负责管理这些缓冲区的状态与效率。

会员系统的功能真挺全，会员信息、积分、权限管理一站搞定，页面设计也清爽直观。用惯了 SSM 框架的你会觉得熟悉，结构清晰，逻辑明了，改起来不头疼。响应还算快，适合小型超市、工作室直接上手。基于Vue的积分系统也有，前端交互比较灵活，数据绑定也方便，适合想做成单页应用的。后端嘛，有ASP.NET、SSM、Access甚至Oracle，你可以按项目需求灵活选。数据库设计一般都附带，省去不少建表时间。如果你想做积分兑换功能，可以看看积分管理程序那套代码，积分规则比较清晰，适合二次开发。或者想快速搭建一个会员信息录入系统，也有现成的Access 会员管理程序，比较轻量，部署简单。哦对，还有一个益明眼镜

Matlab开发：数字顺序区分算法。实现通用的FIR数字微分/积分器。

在数据挖掘中，衡量分类方法优劣的指标多种多样，以下列举几项关键指标： 1. 预测准确率:- 指模型正确预测结果的比例，是评估分类模型最直观的指标。 2. 模型构建时间:- 构建模型所需时间，体现算法效率。 3. 模型使用时间:- 使用模型进行预测所需时间，影响模型实际应用效率。 4. 健壮性:- 模型抵抗噪声数据和缺失值干扰的能力，体现模型稳定性。 5. 可扩展性:- 模型处理大规模数据集的能力，决定模型适用范围。 6. 可操作性:- 模型规则易于理解和应用的程度，影响模型在实际应用中的可解释性和可操作性。 7. 规则优化:- 模型规则的简洁性和优化程度，影响模型的效率和可解释性。 8. 决策

逻辑组件——数据区以数据区的形式分配所有类型段的空间。数据区由一定数目的相邻数据块组成，段是数据区的集合。创建表时，Oracle将一定数目的数据块组成的初始数据区分配给表的数据段。 Oracle按下面方式对指定段新增数据区的分配进行控制： Oracle使用以下算法，通过可用空间（在包含该段的表空间中）搜索与新增数据区大小相同或更大的第一个可用的相邻数据块集： Oracle搜索的相邻数据块要与新增数据区上一个块的大小相匹配，这样可减小内部碎片的出现（如果必要，该大小将四舍五入到该表空间最小数据区大小）。 如果没有找到精确匹配值，Oracle将搜索比所需数量大的相邻数据块集。 如果Oracle没

SQL Server 的大小写设置有点门道，不是改个名字那么简单。你要是碰上数据需要严格区分大小写的场景，比如账号密码这种，那就得动点手脚。常用的几种方法我都整理了一下，基本从字段级、表级到数据库级都有，灵活用还挺方便的。 字段级设置是最灵活的，直接上 COLLATE 就行： ALTER TABLE tb ALTER COLUMN colname NVARCHAR(100) COLLATE Chinese_PRC_CS_AS 这样你可以单独让某个字段区分大小写，别的字段不动，比较适合老系统里小范围优化。 表级/库级设置就比较一刀切了，整个表或者数据库都按新规则走。比如： ALTER DATA

文献计量指标的自己算工具，还挺实用的。你有没有被 Google Scholar 的作者列表截断搞烦？或者遇到重名作者的数据也混进来？这套叫的小算法，思路就直接——不靠爬虫、不靠网页搜索，纯靠你的引用数数组来计算像、这样的常见指标，简单干净。 没有复杂配置，也不用填一堆字段。就一个bibliometrics(C, Y, A)函数，C是论文引用数的数组，是必填的。其他两个参数Y和A是可选的，用来扩展年份和作者信息，如果你想做得更细。 跟Publish or Perish或者 Google Scholar 比起来，它不自动抓数据，但胜在结果干净，逻辑透明。适合你自己有数据的时候，想快点出结果，不想一

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。

该项目提供了一个在 MATLAB 中实现抛物线SAR指标的功能，并将指标可视化，叠加在烛台图上。