目标库

数据库优化的目标，说白了就是让你的系统跑得更顺溜，响应更快，资源更省。Oracle 数据库的话，重点就是两个：减少等待、提高命中率。你写 SQL 时，能少扫点数据块就少扫，最好能让热数据都在内存缓存里，访问起来贼快。像命中率这些东西，多人一开始不太在意，其实挺关键的。命中率高了，IO 就少了，性能自然就上来了。想搞清楚命中率怎么计算、怎么调优，可以看看Oracle 命中率详解这篇文章，里面讲得还蛮实在的。除了数据库本身优化，缓存系统也别忘了，比如memcache。有时候你数据库调得再好，前端求量一大，没缓存还是顶不住。推荐你看看memcache 命中率计算工具，用起来挺方便的。还有就是吞吐量这

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

探索数据库管理技术的发展趋势 深入掌握数据库系统基本概念 培养数据库应用系统设计开发基础能力

掌握设计数据库的基本步骤 熟练使用 T-SQL 实现建库、建表和约束 掌握 T-SQL 编程，实现强大的查询 掌握创建索引和视图，快速访问数据库 掌握创建存储过程，实现复杂的业务规则 理解触发器的原理，实现高级约束

培养学生综合运用数据库知识解决实际问题的能力，包括数据库设计、规划、应用程序开发和调试。深入理解客户机/服务器体系结构，掌握大型数据库工作模式。通过实践项目，学生将设计和实现一个完整的数据库应用系统，锻炼综合运用数据库知识的能力和熟练使用流行软件开发工具。

查询优化的目标思路蛮清晰的，主要是搞清楚怎么把一个查询表达式转成执行效率高的形式。像语法树、等价变换这些听着挺玄，其实就是一步步把 SQL 拆开重组，让数据库少做无用功。这个课件把流程讲得还挺系统的，适合想吃透优化机制的同学。从语法树的构建到标准形式的转化，每一步都有点门道。比如常见的投影下推，多人光知道名词，不知道啥时候该用，这里面就有讲。你要是平时写查询语句还靠猜，强烈建议看一下。顺便推荐几个相关资源：关系代数语法树这篇文章配合本课件看，理解更快；还有表达式优化技巧，讲比较运算符怎么用得更高效。如果你正在学数据库，或者写 SQL 经常卡在性能瓶颈上，不妨把这个课件过一遍，理解了查询优化思路

本课程介绍数据库的基本概念、原理和技术，探讨数据库系统的发展趋势。同时，深入讨论DBMS的构成和功能，包括查询处理、事务处理和存储管理优化策略。课程还涵盖关系代数、SQL以及面向对象建模语言ODL/UML的语法。另外，探索数据库设计的规范化方法和理论，重点讨论如何构建高效的数据库。最后，课程还包括数据库编程的基础和高级操作，以及利用DBMS的事务和触发程序功能。

随着项目的推进，要熟练地创建、修改和删除SQL Server数据库。

Matlab 的图像功能真不是盖的，做目标跟踪这种活儿还挺顺手。利用它视频帧、提取目标特征、跟踪移动轨迹，整个流程跑起来还挺流畅，适合用来做个 demo 或小项目练练手。哦对了，像那种交通监控、行人识别场景也完全能用上。 图像那块，matlab 自带的工具箱挺齐全，啥vision.ForegroundDetector、blobAnalysis都有，结合 UI 做点交互也不是难事。比如你想让用户点一下选目标，用个imshow加ginput就行，响应也快，代码也简单。 我还挖了几个不错的参考，像Matlab 图像目标跟踪这篇就挺直白，基本能跑通。还有个交通视频目标跟踪系统，场景接地气，推荐你看看。

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。