Sequential Locking Method Continuation-Database Courseware

【标题】ACCP4[1].0课件-Y2+Oracle数据库课件.rar 提供的是一套针对 ACCP4.1版本 的第二阶段（Y2） Oracle数据库 相关的学习资料，这个压缩包包含了深入学习 Oracle数据库技术 的核心课程内容。 【描述】ACCP4[1].0课件-Y2+Oracle数据库课件 暗示这是一组教程或教学材料，专为那些希望提升 Oracle数据库管理技能 的学习者设计。 Oracle数据库 是全球广泛使用的数据库管理系统，尤其在企业级应用中占据重要地位。通过这个课件，学员可以学习到如何有效地管理和操作 Oracle数据库 系统。 【标签】数据库课件 表明内容聚焦于数据库的学习，涵盖了数据库的基本概念、 SQL语言、数据库设计、性能优化、备份恢复等多个关键领域。 【压缩包子文件的文件名称列表】ORACLE 通常代表压缩包内可能包含了一系列与 Oracle数据库 相关的文件，如PPT演示文稿、PDF文档、练习案例、视频教程等，用于辅助学习者逐步掌握 Oracle数据库 的各个方面。 Oracle数据库系统详解 Oracle简介： Oracle 是关系型数据库管理系统（RDBMS）的领导者，提供全面的数据管理解决方案，支持各种操作系统和硬件平台。其特性包括高性能、高可用性、安全性以及跨平台支持。 SQL基础：学习 Oracle 首先需要掌握 SQL（结构化查询语言），包括数据查询、插入、更新和删除，以及复杂的联接、子查询和聚合函数。 Oracle架构：理解 Oracle 的物理和逻辑结构，如表空间、数据文件、控制文件、重做日志文件、实例和数据库的关系，对于数据库管理至关重要。 PL/SQL： Oracle 的编程语言，用于编写存储过程、触发器、游标等，是提高数据库效率和安全性的关键工具。 数据库设计：学习如何进行需求分析、ER图设计、范式理论，以及如何在 Oracle 中创建和管理表、索引、视图和约束。 数据库管理：包括用户管理、权限控制、性能监控、备份与恢复策略，以及故障排查。 数据库性能优化：涉及SQL调优、索引优化、内存结构调整和数据库架构优化等技巧。 高可用性：了解RAC（Real Application Clusters）等技术，确保数据库在高负载或故障情况下的可用性和稳定性。

《信息论与编码原理》系统地讲述了信息论与编码的基本理论，共11章，内容包括：信息的基本概念、信源及其信息量、信道及其容量、信息率失真函数、信源编码和信道编码定理、网络信息论以及信源编码和信道编码的理论与方法。除第1、5、7、11章外，每章后面都提供了相应内容的matlab仿真源程序，供教学使用。该教材力求内容精练、易读，强调掌握信息论与编码理论的基本理论与方法，以及在通信系统中的应用，在不影响内容完整性的前提下省略了部分烦琐的定理证明。

关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法。它模拟人类思考模式，以粒为基本计算单位，以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标。针对具有多粒度标记的不完备序信息系统的知识获取问题，首先介绍了不完备多粒度序信息系统的概念，并在不完备多粒度序信息系统中定义了优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势类。进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似的概念，并讨论了它们性质。

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = min(tableau(end, 1:n)); if tableau(end, pivot_col) >= 0 break; end % 选择出基变量 ratios = tableau(1:m, end) ./ tableau(1:m, pivot_col); [~, pivot_row] = min(ratios(ratios > 0)); tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col); end x = tableau(1:m, end); fval = -tableau(end, end); end function new_tableau = pivot(tableau, pivot_row, pivot_col) new_tableau = tableau; pivot_value = tableau(pivot_row, pivot_col); new_tableau(pivot_row, :) = tableau(pivot_row, :) / pivot_value; for i = 1:size(tableau, 1) if i ~= pivot_row new_tableau(i, :) = tableau(i, :) - tableau(i, pivot_col) * new_tableau(pivot_row, :); end end end 此程序演示了单纯形法的迭代过程，其中pivot函数用于执行每次单纯形迭代中的枢轴操作。输入参数c为目标函数系数，A为约束条件矩阵，b为约束右侧常数。

开关结构

牛顿法实现 使用牛顿法进行优化，能有效提高收敛速度。 MATLAB实现 在MATLAB中实现该算法，通过自定义函数进行优化。 绘图与跟踪 绘制优化过程中的图形，直观展示结果。 记录结点位置 对每一步的结点位置进行记录，便于分析。 耗时对比 进行耗时对比，评估算法性能。

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