物理启发

介绍了启发式算法的应用，以遗传算法为例，包括交叉互换和遗传变异过程。

本篇深入分析 SQLite 内部物理结构，包括页结构和字段类型，以助于理解 SQLite 的底层存储机制。

利用深度递归神经网络，持续改进元启发式算法推荐系统，提升其性能和效率。

传统IT企业的项目，无论内部多么复杂，其物理结构都可以概括为“前台”和“后台”两部分。 前台并非等同于“前端”，它不仅包括与用户直接交互的界面，如网页、手机应用等，还涵盖了服务端实时响应用户请求的业务逻辑，例如商品查询、订单系统等。 后台不直接面向用户，而是面向运营人员，提供配置管理系统，例如商品管理、物流管理、结算管理等，为前台提供基础配置。

详细阐述了生成逆向工程报告的方法。

《磷虾群算法：一种生物启发式优化方法》磷虾群算法（Krill Herd Algorithm, KHA）是一种基于生物行为的优化算法，源于南极磷虾的群体行为。这种算法在工程、科学计算、机器学习等领域中广泛应用。在\"Krill herd.rar\"压缩包中，包含了磷虾群算法的原始PDF文章和相关代码实现。磷虾群算法模拟了磷虾在海洋中的集体运动，包括觅食、避敌和保持群体凝聚力等行为，通过数学模型转化为搜索策略。KHA的特点包括群体动态、觅食行为、避敌行为、随机游动和群体凝聚力，这些特性使其在多维度的解空间中表现出优异的性能。文章详细阐述了磷虾群算法的数学模型、算法流程、参数设置和应用案例，代码示例

这是一张关于 HBase 物理模型的思维导图，它以可视化方式呈现了 HBase 的底层数据存储结构。

《数据挖掘：一种启发式方法》是由Hussein A. Abbass、Ruhul A. Sarker与Charles S. Newton合作编写的专业著作，于2002年由Idea Group Publishing出版。本书探讨了如何运用启发式技术解决数据挖掘中的挑战，涵盖了启发式算法的理论基础、数据预处理、特征选择与降维、分类与聚类算法、关联规则挖掘以及异常检测与预测等内容。作者通过多个实践案例展示了理论如何应用于实际项目，为读者提供了宝贵的方法论和见解。

DB2中永久表分为系统编目表和用户表。系统编目表存储数据库所有对象的详细信息，例如表定义、数据类型、约束和特权。执行SQL数据定义语言时，系统编目表将被更新。系统编目表位于SYSCATSPACE表空间，可通过对系统编目表执行SELECT语句或使用模式为SYSCAT的视图来访问信息。

在CentOS 4操作系统上，配置Oracle 10.2.0.1.0的物理备份库是一个重要且复杂的任务。