精选完善指标

浮选精煤的精选完善指标，是你在做煤炭浮选评估时蛮值得关注的一个点。它不是传统意义上只看回收率，而是结合了可燃体回收率和非可燃体脱除率两个角度，挺综合的。你用这个方法，不光能看出精煤的回收效果，还能判断它“干净”到什么程度。 这篇讨论其实比较偏向理论，不过讲得还挺有条理。像是通过数理统计，发现精选完善指标和相对降灰率之间有正相关——这就你在调工艺的时候，用它来做参考不会偏。用一句大白话来说就是：数值靠谱，能辅助你判断工艺有没有调到位。 哦对了，如果你还在用传统的浮选精煤评估方法，比如单看灰分或者只是盯着回收率，不妨换个思路，试试这个更全面的指标组合。是在一些复杂煤样或者细粒煤工况下，效果还挺的。

详细介绍了Oracle游标的使用方法，包括游标的创建和应用技巧。随着数据库技术的发展，游标在数据检索和处理中扮演着关键角色。通过学习，读者将能够掌握如何有效地利用Oracle游标来提升数据库操作的效率和准确性。

1.1.查询数据语法SELECT [字段] FROM [表名]方案一、查询语句格式SELECT * FROM staffInfo查找员工姓名列。 SELECT [员工姓名],[员工部门] FROM staffInfo查找员工姓名列。注意点：多列用逗号分隔。方案二、嵌套查询SELECT * FROM ( SELECT * FROM Book_Order ) as tb定义：将查询的结果视为新表，使用小括号包围整个代码块，并分配一个别名，随后继续查询。

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第３步和第６步分别从EMP表和SALGRADE表读取所有行。第５步在PK_DEPTNO索引中查找由步骤３返回的每个DEPTNO值，找出与DEPT表中相关联的行的ROWID。第４步从DEPT表中检索出第５步返回的那些行的ROWID。这些步骤在行源上操作，如进行表之间的关联、排序或过滤等操作。第２步实现嵌套的循环操作，将来自第３步和第４步的行源连接在一起，返回结果行到第１步。第１步完成过滤操作，消除第２步中在第６步有相应行的那些行，并将第２步剩余的行返回给用户或应用。

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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

数据库设计阶段的注意事项梳理得挺到位的，从开发到维护每一环都考虑到了。性能优化不是某个阶段的临时补救，而是一开始就要埋下的伏笔。文档里把常见误区也说得清清楚楚，比如字段命名、索引滥用之类的坑，多人都踩过。你要是经常做后台系统或者重数据的活儿，这份笔记还蛮值得一读的。 生命周期各阶段的数据库优化建议讲得比较细，比如需求时就该考虑数据量预估、开发阶段要关注索引设计和范式调整，而到了运维阶段，又有一套监控和调优的做法。读下来就一个感觉——不是哪个阶段掉链子，是每一步都得上点心。 Oracle和ASE的性能调优也有提到，顺手贴了几篇相关文章，像优化 Oracle 系统性能、ASE 系统性能优化建议，你

这是组卷系统的完善版概念模型，适用于生成各大主流数据库的SQL代码，希望对广大用户有所帮助！