人工管理

20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端： 应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。 不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。

人工管理(续)-database 的特点挺简单，但也有些需要注意的地方。数据完全由应用程序控制，结构化程度不高，冗余也比较大。这就意味着数据几乎没有共享，完全依赖程序来管理。嗯，如果你是想在应用程序里管理数据而不依赖数据库的话，这种方式其实还不错，但也要小心冗余和数据一致性的问题。你可以参考一下相关文章，你更好地理解和运用这个概念。 如果你需要更深入的了解数据独立性和数据库系统的相关技术，可以看看这些链接，蛮实用的。比如说，关于数据库的独立性和发展阶段，或者MySQL的管理技巧，都会让你对整个系统有更清晰的认识。

人工管理的老办法，数据全靠程序控制，结构也乱，存储也不稳定——这教程就把这些“原始人操作”掰开揉碎讲得挺清楚。讲的是还没用上数据库之前，程序怎么手动管数据，完全不独立、共享性差、冗余严重。 应用程序的控制，也就是说，数据不在数据库里，直接埋在代码里。想改结构？得改程序，没得选。if-else写得多，系统一变，全跪。 还讲了冗余和共享问题，比如两个部门用一套数据，各自改各自的，结果同步全靠嘴说。嗯，数据一致性？不存在的。看完这部分你就知道为啥数据库一出场就成香饽饽了。 你要是还在自己写个json或txt存点配置当“数据库”，强烈建议看看这个教程。里面了数据独立性低的种种坑，真的蛮有启发。 顺便推

20世纪40年代中至50年代中，数据库系统在人工管理阶段的应用逐渐显现出来。在科学计算需求推动下，硬件水平尚未具备直接存取存储设备，软件水平缺乏操作系统支持，处理方式以批处理为主。数据管理主要由用户（程序员）负责，数据不进行长期保存。数据主要服务于特定应用程序，共享程度低且存在大量冗余数据。数据不具备独立性，完全依赖于程序控制，结构化程度极低，数据控制能力由应用程序自行管理。

人工管理阶段的 ACCESS 数据库系统，其实就是数据库还没‘成型’之前的摸索期。那会儿外存靠纸带卡片，数据全靠程序员手敲汇编语言写批，数据不保存，软件也谈不上有多智能。Access虽然是后来的产物，但理解早期背景能帮你更清楚它的定位和演进思路。 人工管理时代的数据方式，和现在相比确实原始，但思路还是值得借鉴的。比如批的方式，现在做自动化脚本、数据库定时任务，还得靠它。 有兴趣的话，可以看看这个Access 批脚本，语法清晰、可操作性强，用来写点自动导入数据、清空表内容啥的都挺方便。 如果你还在用MySQL或Oracle，也可以参考类似的批方案，比如MySQL 备份优化脚本，Oracle 数据

人工管理继续探讨数据库系统原理教程中的特点之一：数据由应用程序管理，不进行持久化存储。

人工管理阶段下，应用程序与数据之间呈一对一对应关系。 例如：- 应用程序 1 对应于数据集 1- 应用程序 2 对应于数据集 2- 应用程序 n 对应于数据集 n

有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。

以下是关于人工鱼群算法在Matlab中的详细实现代码。人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。在Matlab环境中，我们可以通过编写相应的代码来模拟和测试该算法的效果。这种算法通过模拟鱼群的觅食行为，通过相互之间的交流和调整来找到最优解。以下代码展示了如何实现人工鱼群算法，并通过Matlab进行测试和优化。

人工蜂群算法（ABC）是受蜜蜂行为启发的优化算法，无需了解问题具体信息，通过人工蜂个体的局部寻优，让群体中全局最优值逐渐显现，具有较快的收敛速度。