稀疏重构

定义了一个数据访问类对象，并初始化密码和数据库连接。根据用户输入的用户名进行查询，判断是否存在该用户。如果存在，则获取用户密码和权限信息。根据密码验证用户身份，若验证通过则显示主窗口并关闭登录窗口。

稀疏表达的程序代码，使用Matlab验证实现，可供下载使用！

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

使用此代码直接将重构数据粘贴到 Matlab 中并运行，即可完成相空间重构。重构后可继续进行其他分析。

Sparseclean清除范围内小或NaN值或值的双稀疏矩阵。

利用Matlab验证实现稀疏表达的编程代码，可供下载使用！

当数据库性能无法满足预期时，你是否考虑过进行SQL应用重构？在考虑昂贵的硬件升级之前，通过《SQL应用重构》了解如何评估和发现需要改进的代码。本书教授快速修复方法，如减少对数据库的存储函数和过程调用，优化SQL语句以提高数据访问效率，以及通过存储过程和全面SQL语句取代重复的过程性代码。学习并行重构策略，以及使用模式扩展、视图优化等技术，最终加速应用性能。

毕业设计的 MATLAB 算法库，内容还挺实在的。都是稀疏表示方向的经典算法，源码整理得蛮清楚，变量命名不乱，注释也到位，直接跑没啥坑。适合那种时间紧任务急的时候用，能帮你省不少调试时间。 MATLAB 的工具类源码，整理得还挺全，像OMP、K-SVD这些稀疏编码的经典算法都有，关键是配套函数都封好了，不用自己搭一堆框架，拿来即用，挺省事。 每个函数都能独立运行，调用关系不复杂。比如你要做一个图像压缩实验，直接改下路径，喂进去数据就行。测试也比较充分，能跑通。哪怕对 MATLAB 不太熟，也能快上手。 文件结构简单清晰，main.m就是入口脚本，运行逻辑都串好了。不需要翻半天逻辑才能找到主函数

稀疏建模里的神器——SLEP 工具包，你如果常在搞信号、图像识别或者搞机器学习模型压缩，那它你得试试。它其实就是一堆高效的稀疏表示算法，封装得比较利索，直接在 MATLAB 里就能跑，省事还省心。 L1 最小化、LASSO、岭回归这些常见操作它都搞定了，还有IHT那类迭代算法也能跑。甚至连高斯过程回归这种非参数方法也打包在内了，功能算是比较全的。 要用也不难，几行代码就能起飞： %加载数据 data = load('your_data.mat'); %定义模型 model = 'l1'; %设置参数 param.lambda = 0.1; %运行 SLEP 求解 solution = slep

MySQL基础知识及其安装，详细介绍了基本数据类型。