分析方法数据库

你想了解数据库中不同联系类型的表示方法吗？这份资源挺适合你的，了如何表示实体之间的不同关系，比如 1:1、m:n 等。通过示例，让你更清楚这些联系如何在数据库中体现，适用于多种场景。是对于数据库设计来说，掌握这些表示方法至关重要，避免让模型结构变得混乱。要注意，正确表示关系可以你在后续查询和数据管理时节省不少麻烦。如果你是初学者或者已经有些经验，看看这篇文章都会有收获哦！

JDBC 的数据库访问方法，真的是老牌经典了，配置清晰、使用简单，拿来就能跑。像Class.forName加载驱动、DriverManager.getConnection建立连接这些操作，基本就是 JDBC 的基本盘。你要做查询用executeQuery，要改数据就executeUpdate，直观。JDBC 的Statement对象也蛮好上手的，不过如果你经常拼 SQL，还是建议用PreparedStatement，安全性和性能都更好，能防注入。响应也快，逻辑也清晰，适合入门或者写点轻量级的后台服务。哦对了，MySQL、Oracle、SQL Server 这些数据库都有自己的 JDBC 驱动，

基于 E-R 模型的数据库设计方法，最早是 P.P.S. Chen 在 1976 年提出来的，听起来老派，但现在用起来还挺香的。它就是把现实生活中的人啊、事啊、物啊这些搞清楚，画成E-R 图，再转成能用在数据库里的结构。嗯，前期脑子要清楚，画图也要准，后面转模型就顺多了。 画 E-R 图的时候，重点在搞清楚实体和联系，比如“学生”和“课程”之间的“选课”关系。你画得越清楚，后续建表越轻松。配合几个工具，用关系模式转换那一块也不难，上手快。 还有一种方法，叫基于 3NF 的数据库设计，是 S·Atre 搞的。思路也蛮清楚，先把所有属性列出来，再按函数依赖去分组，把不符合第三范式的拆掉，搞成多个表

非线性方程组的求解，是在数值中的应用，挺有挑战性的。如果你正在研究类似的课题，是涉及迭代方法或者精确度要求较高的情况，这个资源应该挺有的。它详细了如何通过数值解非线性方程组，还结合了实例来，理解起来不难。比如，它通过课后题的方式让你能更好地掌握解法，给你实践经验和操作技巧，挺适合学习和参考的。

Pietto等人（2018年）的数据和分析代码已经在PloS ONE上发布。他们使用Matlab进行分析，并使用了趋势去波动分析（DFA）和小波去噪。该研究由阿根廷Uniplid de Neurobiología Aplicada（CEMIC-CONICET）和Inteligencia Artificial Aplicada实验室（Instituto de Cs。de la Computación，Fac。de Cs。Exactas y Naturales，UBA-CONICET）合作进行，探索不利环境对大脑结构和功能的影响。

矿工应急能力的量化，挺新鲜的一个角度。用生理参数配合实验系统来评估应急处置水平，说实话还蛮有想法的。系统搭建那块儿虽然偏科研，但方法比较接地气，比如用数据挖掘去挖员工状态，这种组合在前端数据可视化里也有用武之地。 生理指标和应急水平的对应关系，说白了就像用页面加载时间来判断用户体验质量。他们筛了 7 个比较关键的指标，你要是搞类似的安全监测项目，可以参考这个思路来挑指标。尤其是你要做煤矿、工业方向的数据可视化，这资料还挺有参考价值的。 还有个小亮点是他们搞了个评估指数模型，虽然是煤矿行业的，但这种建模思路和Tableau或者Power BI配合，用在用户行为、设备监控都合适。感兴趣的话可以顺手

Sketch算法使用的数据包，是通过真实值计算得出的。然后，利用Sketch算法对这些数据包进行估计，以获得测量精度。经测试验证，这些真实值是准确的。

服务器运行一天后，开始频繁报错：试图获取锁时发生死锁；尝试重新启动事务。死锁的主要原因包括未为外键添加索引和并发修改位图索引。

基于属性闭包的模式分解法，是数据库范式分解里一个挺实用的方案。它能把关系模式拆分得更合理，既保持函数依赖，又不丢数据结构，还能控制拆分数量——简单点说，代码写起来省心，维护也不头疼。这套方法的思路挺清晰的：先对依赖做极小化，再按闭包分组，一步步搞定属性集和依赖集，检查是不是还缺主码的覆盖。整个过程不会太绕，掌握之后用在大项目里顺手。比如文章里那个例子，7 个属性、6 个依赖，码是KL。按步骤分组之后，有一个属性集是别的子集，直接砍掉，分解后还补了个R_5保证无损连接。整下来，结果也满足 3NF 甚至 BCNF，算是标准教科书级的流程。你要是平时做数据库建模经常碰到关系模式设计的问题，用这个方法

计算电磁学、统计学方法，获取随机介质电磁统计特性。