嵌入向量

利用fnn求解嵌入维度，非线性时间序列、混沌数据分析。

SQLite 嵌入式移植评估 移植过程: 将 SQLite 数据库引擎集成到嵌入式系统中。 评估内容: 基本数据库操作：涵盖数据的增删改查等基本功能测试。 原子性测试：验证数据库操作的原子性，确保数据的一致性。 稳定性测试：在长时间运行、高并发等场景下评估数据库的稳定性。 主要目标: 保证 SQLite 在嵌入式环境中的稳定运行和可靠性。

SQL嵌入式编程，将数据库操作融入应用程序，实现数据与逻辑的紧密结合。 核心思想： 将SQL语句作为宿主语言的一部分，直接在应用程序中执行数据库操作。 利用宿主语言的变量、函数等功能，实现更灵活的数据处理逻辑。 通过预编译和绑定技术，提升数据库访问效率。 学习路径： 掌握SQL语言基础，熟悉常用的数据操作语句。 选择合适的宿主语言，例如C/C++、Java、Python等。 学习数据库API，了解如何连接数据库、执行SQL语句、处理结果集等操作。 实践项目，将SQL嵌入式编程应用于实际场景，例如数据分析、Web开发等。 通过学习SQL嵌入式编程，开发者可以更高效地开发数据密集型应用，实

利用 MATLAB 根据向量的定义和 norm 函数，可以分别计算向量的范数。

SVM，挺牛的一个机器学习算法。简单来说，它通过寻找一个超平面来划分数据，目标是让两类数据的间隔最大化，最终提升模型的泛化能力。对于小样本数据集有用，常见于文本分类、图像识别这些领域。最有意思的部分是它的核技巧，能把非线性问题变成线性问题，这样就能更好地复杂的数据集。 SVM 有个核心原则叫做最大间隔，就是通过选取一个间隔最大的超平面来进行分类，这样能有效降低过拟合的风险。而且，支持向量离决策边界越近，它对分类结果的影响越大。所以，训练时找到合适的支持向量尤为重要。 说到核技巧，SVM 用得挺多的。最常用的包括线性核、多项式核和径向基函数核（RBF），每种核函数适应不同的数据情况，比如 RBF

李航老师的《统计学习方法》里的支持向量机部分，笔记整理得还蛮清楚的，适合你刚入门 SVM 或者想快速回顾重点的时候看看。内容不啰嗦，图示也挺直观，看起来不会头大。支持向量机（SVM）这种算法吧，虽然看着数学味儿挺浓，其实搞懂了核函数的核心逻辑，多分类任务都能用得上，比如文本分类、人脸识别这些场景就挺常见的。笔记作者整理了不少实用资源，比如Matlab的代码示例、粒子群优化（PSO）调参数的案例，还有经典的鸢尾花数据集实验，比较全也蛮接地气，配合起来看学习效率更高。哦对了，如果你平时用Python，虽然这些代码是 Matlab 写的，但思路是一通百通的，逻辑和参数选择都能参考。你要是准备搞个毕业

嵌入式设备的数据存储，Ouroboros 真的蛮好用的。用 C++写的，性能靠得住，集成也比较简单。它不是那种跑在服务端的大块头数据库，而是直接嵌进你应用里的库，像 SQLite 那样用起来灵活又轻巧。 键值对、文档型甚至是图模型都能搞定，适配不同的数据结构没啥压力。比如你要记录传感器数据、用户配置、甚至设备日志，都挺合适。 性能方面它比较猛，少了网络延迟，响应也快，资源占用也小。尤其在物联网设备、边缘计算场景里，用起来还挺舒服。你可以直接用 C++操作数据，利用好语言的类型系统和底层控制能力，效率拉满。 事务支持也有，不是那种“全量 ACID”的，但像断电场景下保数据一致，基本是稳的。如果你

支持向量机（SVM）二分类模型利用间隔最大的线性分类器定义于特征空间上，并以核技巧转化为非线性分类器。SVM学习策略的目标为间隔最大化，可转换为求解凸二次规划或最小化正则化合页损失函数。其学习算法则是求解凸二次规划的最优化算法。

快速相关算法在C语言中高效、稳定地计算两个向量之间的相关性。将其编译为fastcorr.dll后可供Matlab调用。另提供备用函数SLOWCORRELATION，仅供参考，实际计算中效率较低。

支持向量机学习系列渐进式教程，希望对学习者有帮助！