不完全竞争

BJBANKS不完全竞争银行与宏观经济政策的Matlab集成C代码

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。

Matlab 13 2024-09-27

Oracle基于数据挖掘的不完全恢复技术

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。

数据挖掘 14 2024-07-13

Kohnen竞争学习神经网络MATLAB开发

执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。

Matlab 11 2024-08-22

解决oracle库缓存闩竞争的方法

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。

Oracle 10 2024-07-22

基于竞争学习的HMMs聚类方法研究论文

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。

统计分析 9 2024-07-14

基于粗集理论不完备数据的优化算法(2007年)

经典的粗糙集理论难以处理原始数据中的遗漏信息，必须通过数据预处理补全以支持知识获取。数据预处理在粗糙集理论应用中显得尤为重要，直接影响其效率和准确度。分析了当前主要的数据补齐算法特点和不足，针对基于粗糙集理论的不完备系统补齐算法ROUSTIDA的缺陷，提出了优化算法，致力于更全面地填补缺失数据，以避免可能导致的决策规则矛盾。

数据挖掘 17 2024-07-15

不完备数据分析方法_ROUSTIDA_的改进策略

在实际问题中，数据库的数据常受多种因素干扰，导致数据不完备。基于粗糙集理论，研究了不完备信息系统的完备化问题，并提出了改进的ROUSTIDA算法。新算法扩展了处理能力，解决了原算法对缺失数据处理的局限性。针对不一致信息的问题，本研究提出了相应的填充策略，为下一步的数据挖掘提供了充分的数据准备。

数据挖掘 11 2024-07-13

MySQL完全指南

MySQL完全指南为您提供了深入理解和掌握MySQL数据库的全面教程。涵盖了MySQL的基础概念、高级查询、存储过程和触发器等关键知识点。无论您是初学者还是希望提升技能的专业人士，本指南都能够满足您的学习需求。

MySQL 15 2024-08-22

ORACLE完全指南

ORACLE是一个广泛使用的数据库管理系统，被全球许多企业和组织所采用。它提供了强大的数据管理和分析功能，支持复杂的业务需求和大规模数据处理。学习ORACLE可以帮助用户掌握先进的数据库技能，应对现代企业的数据挑战。

Oracle 9 2024-09-23

Matlab代码人口增长模型中的竞争干扰

这是与通过垫料生产产生的竞争干扰理论相关的人口增长模型Matlab代码存储库。提供的代码包括：1. 用于连续时间模型及其变体分析、模拟和结果展示的工具；2. 用于离散时间年度-多年生模型及其变体分析、模拟和结果展示的代码；3. 用于准确重现图形的颜色映射。

Matlab 8 2024-09-28