常用方法

微软SqlHelper类常用方法解析 SqlHelper类是.NET框架中用于简化数据库操作的实用工具类，提供了执行存储过程、SQL语句等便捷方法。以下是SqlHelper类常用方法及说明： 1. ExecuteNonQuery执行不返回结果集的SQL语句或存储过程，例如INSERT、UPDATE、DELETE操作。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。

了解 Oracle 表空间信息、参数表信息等相关常用维护方法和命令。

常用统计方法的SAS程序 本资源包含以下SAS程序： 两因素析因分析程序 两样本t检验 二项式分布 交叉设计资料 交叉配对 半数抑制浓度 单向有序联表资料检验 单因素K水平设计资料的多元方差分析 单样本t检验 单组设计资料的多元方差分析 卡方检验 双向无序联表资料检验 双向有序资料线性趋势检验 多个样本比较的秩和检验 完全随机分组两因素析因设计方差分析 完全随机化 完全随机设计资料方差分析 建立数据集（文本） 建立数据集 成组设计两样本比较秩和检验 成组设计资料的多元方差分析 析因设计资料的多元方差分析 标准差程序 正交设计 等级资料秩和检验 简单标准差计算 配伍组设计资料的多元方差分析 配

本次讲座将深入探讨大学生数学建模中常用的几种方法，包括： 主成分分析 模糊综合评价 战略决策模型 AHP 分形几何与R/S分析 GM(1,1)模型 ARMA模型 BP神经网络模型 此外，人资环学院的学生还需要掌握空间分析技术，其中包括空间插值和空间统计分析，并熟练运用ARCGIS软件。

常用的确定空间权重矩阵的规则（补充）：在空间统计分析中，确定空间权重矩阵时需要考虑地理空间中距离与相关性的变化关系。线性递减关系较为常见，但当相关性随距离呈现非线性递减关系时，可引入参数 \(\alpha\) 进行调整，以适应不同的地理现象。常用公式的调整形式为： \[\text{非线性递减关系公式}: \quad W_{ij} = f(d_{ij}, \alpha)\] 其中，\(\alpha = 2\) 时广泛适用于许多地理现象，为更加精准地体现距离对相关性的影响，需根据实际需求选择适当的 \(\alpha\) 值。

六种常见排序算法的 PDF，思路清晰、内容全、讲得透。插入、选择、冒泡这些基础的讲得比较细，归并、快速、堆排序也都配了图解和伪代码，比较友好。像冒泡排序，就是每次把最大的“冒”到，看着像气泡上浮，还挺形象的。 详细对比了几种排序的时间复杂度和空间复杂度，适合入门也适合复习。每种算法都带了伪代码、流程图和对应语言的实现，有Java、Python、MATLAB等版本，基本上不挑技术栈。 比如你在用Python刷 LeetCode，直接拿快速排序算法的 Python 实现详解那篇对照着就方便。或者想看堆排序和快速排序的性能对比，也有性能对比的文章可以参考，数据也挺有意思的。 如果你写前端但基础不太牢

数据挖掘技术功能 数据挖掘技术能够帮助我们从海量数据中发现隐藏的模式、提取有价值的信息，并将其应用于预测未来趋势、优化业务流程、辅助决策等方面。 常用数据挖掘技术 分类: 根据已有数据的特征，将新数据划分到不同的类别中，例如客户分类、垃圾邮件识别等。 聚类: 将具有相似特征的数据分组，发现数据中的自然结构，例如市场细分、异常检测等。 关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系，例如购物篮分析、推荐系统等。 回归分析: 建立数据变量之间的关系模型，用于预测和趋势分析，例如销售预测、风险评估等。 数据挖掘工具 一些常用的数据挖掘工具包括： Python: 拥有丰富的机器学习和数据挖掘库

C#编程语言中常用于操作数据库的类和方法详细介绍，包括数据的增删改查以及便捷地获取不同类型的SQL返回值。

统计分析工具，如流程图、散布图、直方图、排列图和控制图，对帐单（检查表）以及因果分析图等，是书业公司解决经营问题的重要工具。这些工具帮助收集和分析数据，为决策提供必要依据。

黑色封面的《常用建模方法与初等模型.zip》挺实用的，尤其是你要在 MATLAB 里整点建模的活儿。资料内容比较全，从系统建模、数据建模到控制系统、信号都讲得明明白白。Simulink 建模、机器学习回归、优化求解这些也都有，基本把 MATLAB 那一套用法带着走一遍。适合平时要搞点仿真或者控制策略设计的你，翻一翻会有不少灵感。