Bind Variable

如果你正在 Oracle SQL 的性能优化，绑定变量优化肯定是不能忽视的。通过合理利用绑定变量，不仅能减少 SQL 重编译的次数，还能提升查询效率，尤其是在大量数据时。其实，绑定变量的优化方法有多，像是共享游标优化、使用绑定变量避免 SQL 重复编译等，都是实用的技巧。 这份 PPT 就详细了绑定变量的使用方法和性能优化的步骤，挺适合想深入了解 Oracle SQL 优化的小伙伴们。通过它，你可以快速了解不同的优化方法，掌握如何通过绑定变量来提升 SQL 的执行效率。嗯，毕竟性能的提升往往直接影响到系统的响应速度，谁不想让自己的系统跑得更快呢？ 如果你对Oracle SQL的优化有兴趣，可以

贝叶斯方法的变量选择，用来做时序预测还挺有一套的。Bayesian Variable Selection for Nowcasting Time这篇 KDD 2013 的论文，用的是稀疏贝叶斯回归那一挂的思路，高维数据时挺灵活。里面的数学有点硬核，但思路清晰，代码实现也不算复杂，能直接落地。 做短期预测或者临近预测（Nowcasting）的朋友，可以重点看看这篇。它的核心是：用贝叶斯框架动态选择哪些变量有用，哪些该踢掉，跟特征选择那套有点像，但更智能。适合数据量大但信息稀疏的场景，比如社交媒体、金融时间序列之类的。 如果你熟 Matlab 或者有用过贝叶斯工具包的经验，那上手这套会更快。Mat

MATLAB development - variable width histogram. This tool allows for the creation of flexible histograms that adjust based on the underlying data distribution, enhancing data visualisation and analysis.

SQL语句处理过程中，关键在于查找绑定变量并有效赋值，这是优化ORACLE数据库性能的重要步骤。

在SQL语句的处理过程中，绑定(BIND) 变量的查找是至关重要的。此过程包括在语句中查找绑定变量，并为其进行赋值或重新赋值。这一机制可以显著提高SQL的执行效率。

Simple Template Matching with Variable Image Template Ratio: In this process, we aim to locate the template Itm (binary image) within the Is (grayscale image) using a canny edge-detected version of Is. The template matching method accommodates scaling, meaning the template size doesn't have to match

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

W-kMeans算法详解 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。该算法通过引入新的步骤，自动计算变量权重，从而提高聚类的准确性和效率。 W-kMeans算法的基本原理 W-kMeans算法的核心思想是引入变量权重的概念，根据数据的分布情况动态调整变量的权重。该算法的基本步骤如下： 初始化中心点和变量权重 根据当前的聚类结果和变量权重，计算每个样本点所属的聚类 根据聚类结果，更新中心点和变量权重 重复步骤2-3，直到聚类结果收敛 变量权重的计算 在W-kMeans算法中，变量权重的计算基于当前的聚类结果和数据分布情况。具体来说，变量权重可以通过以下公式计算