局部相互 BLAST 搜索：双数据库互惠 BLAST 识别 RBH 直系同源物

选择局部应用（续） 例：由于学籍管理、课程管理等都不太复杂，因此可以它们入手设计学生管理子系统的分E-R图。如果局部应用比较复杂，则可以从更下层的数据流图入手。

在数据库优化过程中，硬件之间的相互影响至关重要。例如，高磁盘I/O会直接影响到CPU的利用率，导致系统负载升高。此外，内存占用过高可能引起swap分区的使用，进而影响系统的稳定性。尽管网卡一般不容易成为瓶颈，但在其他硬件资源已经极限支持时，仍需留意其流量问题。

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数据抽象是指定义某一类概念作为现实世界中的一组对象的类型，抽象了对象值和类型之间的语义。局部视图设计则是聚焦于某一类型的组成成分，抽象了对象内部类型和成分之间的语义。概括定义了类型之间的子集联系，抽象了类型之间的语义关系。例如，本科生和研究生是学生的子集，将学生作为超类，本科生、研究生是子类。数据抽象和局部视图设计通过对实际实体进行抽象处理，描述其共同特性，构建出各种精确的概念模型。

压缩包主要包括如下文件： 迁移表的导出：生成备份文件；重命名迁移表。 创建表空间：为准备分区创建相应的表空间。 新表创建与分区：创建新的迁移结果表，将最大的业务表按组织级别分成5个子表，以提高搜索性能。 存储过程创建与执行：创建迁移工作的存储过程；逐步执行，将数据迁移到新的表中。 存储过程清理：删除存储过程，清理临时过程。 旧表清理：删除第一步重命名的表，确保数据库清洁。 表统计信息生成：分析新创建的表，生成所需的统计信息以优化查询。 分区表删除：删除临时分区表以释放空间。 数据恢复与验证：创建临时表，用于还原原存储过程的功能；恢复重命名的表并重新导入备份数据。压缩包中包含相关恢复脚本以确保数据一致性。

当您手动从模型开发C代码时，您可能需要将Matlab工作区中的参数定义到C文件中。如果您处理大尺寸的二维数组，如10*20或更大，这可能会变得很复杂。这个脚本的作用是将Matlab中的1维或2维双数组转换为相应的C表示形式。

这个图形用户界面专为解决一组延迟微分方程(DDE)并通过局部搜索获取最佳解决方案而设计。它接受表示目标单元受限模型的延迟微分方程(DDE)以及包含实验数据的输入文件作为输入。界面展示了DDE的数值积分解及其与实验数据和模型解之间的残差平方和。另外，它还能够根据局部搜索程序计算一些模型参数的最佳拟合参数。