多准则决策

时序混合多指标决策是一种通过结合不同指标、时序数据和决策树模型来优化决策过程的技术。你可以利用这种方法一些复杂的多变量决策问题。其实，相关的资料和代码资源都挺好用的，比如有关于决策树属性选择的度量、时序数据异常检测等方面的内容。如果你对这些技术感兴趣，pyculiarity就能你时序数据异常检测，而tinyxml则是时序模式的中文指南。你可以参考这些资源来进一步深化对时序数据和多指标决策的理解。此外，还有一些实际的应用实例，比如城市轨道客流的时序数据，也可以你在实际项目中应用这些技术。如果你在时序数据或多指标决策模型时遇到困难，参考一下这些文章和代码，会给你带来一些新的思路哦。

优化SQL查询条件的30条原则，确保SQL查询的效率和系统的稳定性。

这篇文章总结了一些MySQL开发设计的实用规范，适合开发人员参考和应用。

数据库设计规范，以保持一致的风格和便于管理为目标。

在Transact-SQL编程中，遵循一套严谨的编码准则至关重要，这不仅有助于代码的可读性和可维护性，还能提升应用程序的性能和安全性。

随着技术的进步，自适应MMSE准则在Matlab程序中的应用逐渐显现出其重要性。

选择主键的准则是在数据库设计中非常关键的一部分。应该尽量选择单一键作为主键，以确保稳定性和最小化更新频率。

哈工大的数学建模资料，整理得还挺细的，尤其是关于各种距离定义的部分，适合拿来做聚类、分类那类。你要是平时用 MATLAB 或者 Excel 做模型，这套资料直接上手也没啥门槛，代码也比较直白。 数据里的距离准则说起来不少，像欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度这些，用起来有区别，但不难理解。这里面的资料还给了几个小例子，结合建模赛题讲的，挺实战的。 要是你用 MATLAB 做竞赛项目，可以看看这份MATLAB 数学建模竞赛数据代码库，不少函数都封装好了，比如pdist、linkage这种，直接拿来跑聚类。 做表格的用 Excel 也没落下，Excel 数据功能与数学建模应用里讲了用数据工具库做回归

利用ABAQUS分析复合材料的冲击力学响应，VUMAT子程序通过Fortran编程实现了对复合材料单元删除、冲击行为和损伤的精准预测。

DB2 的性能优化一直是开发者比较头疼的领域，但其实只要抓住几个核心点，优化并没有那么复杂。DB2 数据库的性能调优主要集中在查询效率、索引策略和资源利用这几个方面。如果你对数据库调优感兴趣，这里有几个资源可以你快速上手，比如《DB2 调优十招》和《SQL 调优数据库索引优化指南》。这些文章内容实用，阅读门槛不高，挺适合有一点基础的开发者去啃一啃。