不完全竞争

涉及Matlab集成的C代码，探讨了北京银行在不完全竞争条件下的宏观经济政策影响。作者包括艾伦·海德（Allen Head）、金Tim（Timothy Kam）、吴孟满（Ieng-Man Ng）和潘（Isaac Pan），并提供了针对货币、信贷和平衡的相关计算代码和笔记本。对于不熟悉Python和Jupyter Notebook的用户，提供了详细的使用说明。

当数据库发生误操作时，通常使用rman进行恢复，但这种方法会还原到备份时的状态，而非误操作发生时的状态，这种恢复称为不完全恢复。不完全恢复需要关闭数据库，并且在误操作前必须有备份。以下是模拟数据误操作后的不完全恢复过程：1.备份数据库。

模糊容商空间的不完全数据挖掘在缺失数据时挺有一套，尤其适合你在面对半结构化数据或带噪声的采集结果时用。它的核心是模糊容差关系，能把“不确定”转化成“可操作”。不管是分区、覆盖还是距离定义，它都搞得挺细，逻辑清晰，适合搞点复杂数据建模的时候参考。 模糊容差商空间的粒度层次还蛮有意思，从粗到细分得挺细，像在做数据的“层层包围”。而且还内置了一套最优近似算法，能帮你把一堆“含糊数据”提纯成一个相对靠谱的模型。你只需要关注它怎么覆盖关系，基本就能掌握精髓了。 算法实现上也不难，逻辑走得比较明了，适合你用在数据清洗或模型预环节。比如你拿到一批用户行为日志，字段缺失一堆，用它就能快速补全逻辑关系，效果还不

Matlab 的布线竞赛项目，还挺有意思的，涉及 GUI、并行计算、优化算法一整套流程，玩法多样，练手也不错。wiringGUI.m 是前端操作的主界面，按钮滑块一应俱全，配置布线方便；solver.m 是参赛选手的主力代码，可以试着加点算法优化，比如用动态规划或者遗传算法提升得分。runcontest.m 就像比赛的调度器，把各种流程都串起来了，读数据、算结果、评估性能一步到位。visualize.m 也别忽视，能把结果图形化展示出来，调试的时候一眼就能看出哪里出问题。测试套件用的是.mat格式，结构清晰，适合反复调试，蛮实用的。

执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。

临床预测模型里的竞争风险模型，是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了，直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的，这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况，比如病人会因为不同原因住院，搞清楚谁的影响大，靠它就挺稳。 数据过程中，经常不是只看一个结果，比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因，这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致，能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂，关键是搞清楚哪个事件算“终点”。 如果你想再深入一点，推荐几个关联内容：像R 语言的可视化优化，这篇讲得比较通俗，还有NRI 评估方法，可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目

不完备信息系统的数据挖掘，听起来挺学术，但这篇论文用了一种还蛮实用的思路，直接在不完备数据上做。分层的多层知识表示法，说白了就是把完整属性和不完整属性拆开，逻辑更清晰，效率也更高。尤其在心脏病诊断系统上的落地测试，效果还不错，挺有说服力。如果你在做医疗数据、教育数据这种常带缺失值的项目，值得一看。

确定系统运行缓慢的原因：从v$session_wait视图中选择等待事件不是'client message'且不包含'%NET%'的会话，等待时间为0且会话ID大于5。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。

生态类实验的 R 资源里，ecology_plant_competition_analysis这个还挺实用的。是 BIOL Ecology 2300 的项目数据，用来植物之间的竞争关系——比如小麦和萝卜种得多密、生长怎么样，挺贴近农业实际的。 数据清洗用的是tidyverse，脚本能直接跑在R Studio 3.4.4上。图像文件也都用PNG/JPG格式保存，打开方便。实验设计也比较清晰，比如怎么分组、怎么模拟种内和种间竞争，逻辑挺顺的。 可视化方面也有图，像是比较不同密度下的小麦生物量，用ggplot2就能轻松画出来。对搞生态建模或农业系统研究的你来说，能帮你快速上手流程，省不少事。 建议你