挖槽

一般挖槽：主体加工形式 边界再加工：用于挖槽边界 使用岛屿深度挖槽：在岛屿周围进行深度挖槽 残料清角：清除挖槽轮廓中的残料 开放式轮廓挖槽：处理开放式轮廓的挖槽

挖槽加工参数包括刀具参数、挖槽参数以及粗铣/精修参数。刀具参数选项卡与轮廓铣削的刀具参数选项相似。挖槽参数选项卡如图8-53所示，基本与外形铣削参数相同，下文详细介绍不同参数的用途。

启动第三个会话，探索如何在Oracle中优化事务槽（ITL）的查询，以提高性能和效率。

展示了带有电解槽负载的DC/DC升压转换器的Simulink模型，使用simscape/电源系统/专业技术工具箱进行开发。

超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。 前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。 准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。 文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少

在Oracle数据库中，当多个会话同时修改同一个数据块时，事务槽(ITL)的数量会增加。由于max_trans限制为255，因此发生ITL争用的可能性较低。总体而言，ITL对于update操作的影响可以控制在较小范围内。

WAP 总站的栏目推荐功能，属于那种看着简单但背后其实挺有技术含量的玩法。用上了数据挖掘里的产品关联性模型，精准锁定 3 个月内买过彩铃的用户去推音乐频道，命中率一下就上去了。数据也挺能打的，成功推荐率是随机用户的好几倍。 像这种精确营销的操作，不光是提升点击率那么简单，更关键是资源不白费，推广也有方向感。你要是平时搞 WAP 站、做内容分发或者移动端营销，这套逻辑值得研究一下。 而且他们还提前做了A/B 测试，验证了推广方案的有效性。这点蛮重要，省得拍脑袋乱投。对了，WAP 页面本身响应也快，页面轻量化做得比较好。 你要是想看点更细的实现方案，像怎么用MapReduce做歌曲推荐、建站源码选

金毛猎犬的 Ruby 库真挺方便，专门帮你做各种信息检索和数据挖掘实验。预也省事，能自动标记化、词干提取、去HTML 标签，用起来比较顺手。 安装就一行：gem 'golden_retriever'，$ bundle搞定。想单独装也行：$ gem install golden_retriever，都挺快。 定义文档也蛮简单，看下面例子：Mongoid.load!("mongoid.yml", "test") class Article < GoldenRetriever>想加自定义字段或规则也行，灵活得。 碰到要大段文本、搞搜索引擎原型、做机器学习前的数据准备，这玩意儿都还挺合适。用Mongo

纽约的 Airbnb 公开数据，蛮适合练手做数据挖掘项目的。数据量不小，字段也比较全，像room_type、price、neighbourhood这种都在。拿来做房价预测、热点区域挺方便的。配套的AB_NYC_2019.csv直接就能用，格式清晰，起来省心。 带图片的New_York_City_.png也还不错，用来可视化做个地图展示刚刚好。如果你想让结果更有说服力，可以结合这个图来做热力图啥的，效果还蛮直观的。 之前我用它配合pandas、matplotlib做了个房源分布图，钟搞定，响应也快。数据列里像minimum_nights这种字段，注意一下有些极端值，做前建议先一下。 另外它和其它

为了使挖孔桩设计由定值设计法过渡到概率极限状态设计法，适应基础规范改革的需要，对沈阳城区36根人工挖孔桩试桩的承载力特征值的无量纲随机变量进行统计分析。通过无量纲随机变量的极限状态方程和校准法，对人工挖孔桩的竖向承载力进行了可靠性研究。研究结果表明：挖孔桩承载力特征值的试计比服从对数正态分布，荷载效应比和荷载组合形式对可靠指标的影响较大。挖孔桩承载力特征值的目标可靠指标可根据不同荷载组合调整取值，抗力概型分布对可靠指标的影响相对较小。该研究成果对辽宁省地方地基基础规范中挖孔桩设计的改革提供了重要参考价值和指导意义。