改进的MatLab等待栏功能 Waitbar2

MultiWaitBar创建一个单个图形窗口中的一维或二维等待栏网格。标题和条形颜色可以独立调整。每个条形都是WaitBarAxes类的实例，可以通过传递给函数或对象进行更新，无需了解其在网格中的位置。下载包括MultiWaitBar.m、WaitBarAxes.m和两个演示程序。特别感谢Sviatoslav Danylenko的建议。

Matlab开发：多等待条功能。允许在单个图形界面中同时显示多个等待条。

Francois Nedelec最初的tiffread2函数仅支持读取前三层tiff图像，这一版本能够一次性读取所有图层。这对于需要处理多通道图像的遥感社区尤为实用。

printf是Matlab中fprintf的替代选择，专为轻松记录正在执行的进程而设计。除了支持格式化输出外，它还能够对复杂命令序列进行分组和层次化显示，自动显示状态百分比和单个进程及组的运行时间。printf与Matlab的日志功能完美兼容，还可以通过参数调整控制缩进、层次化输出深度和线条样式。所有这些功能都在附带的演示程序中有详细展示。

ORACLE数据库中，各类主要等待事件的等待时间和等待次数需要详细分析。空闲等待事件主要有如下：……（原文内容）

DB2常见问题汇总，包括经典的锁等待情况及其解决流程。

在SEQUENTIALFS函数中新增了以下参数：'groups'：一个单元向量，每个单元包含要作为单个变量处理的初始X矩阵列数，默认为空，即每列独立处理；'accelerate'：介于0到1之间的数字，用于加速选择过程，默认为0，不进行加速。每次迭代时，将加速参数乘以每个新特征的误差分数，与上一次迭代的最佳得分比较，高于最佳特征加权误差的特征将被排除或包含在最终选择中，无需额外评估。

Matlab工具栏现在已经优化，适用于西安建筑科技大学信控学院。新的M文件已经支持复制、剪切、粘贴、打开文件和撤销操作，同时提供Simulink功能。当前路径已更新。

Apache Spark 2.3 版本带来了多项重要功能改进，涵盖性能优化、SQL 语义增强以及 Structured Streaming 的持续发展等方面。 在性能方面，Spark 2.3 引入了新的基于成本的优化器，通过更精确地评估查询成本，进一步提升了查询执行效率。此外，针对数据倾斜问题，Spark 2.3 提供了更强大的数据倾斜连接策略，有效缓解了数据倾斜对查询性能的影响。 SQL 语义方面，Spark 2.3 增强了对 ANSI SQL 标准的支持，新增了多个内置函数和语法，提升了与其他数据处理工具的兼容性，方便用户进行数据迁移和分析。 Structured Streaming 方面，Spark 2.3 持续完善其功能和稳定性，新增了对流式数据去重的支持，并增强了对 Kafka 数据源的连接稳定性，为用户构建实时数据处理应用提供了更强大的支持。