VUS-Voiced/Unvoiced/Silence_Training_Bayesian_Classifier_MATLAB

二抽取代码MATLAB面向PhysioNet / CinC Challenge 2020的示例预测代码包含两个主要脚本来训练模型和对数据进行分类：train_model.m训练模型，您需要将模型代码添加到train_12ECG_model函数。此脚本执行所有文件的输入和输出，请勿编辑。driver.m是分类器，从train_model调用输出并执行文件输入输出，请勿编辑。请检查这些文件中的代码以获取输入输出格式。要创建和保存模型，编辑train_12ECG_classifier.m脚本，注意不要更改函数的输入参数或添加输出参数。所需模型和参数应保存在单独的文件中。示例中附加脚本get_12ECG_features.m用于提取特征。运行分类器需编辑run_12ECG_classifier.m脚本，该脚本以单个记录作为输入并输出预测结果。

本教程简要介绍了基于梯度下降和delta规则的反向传播算法下多层神经网络的训练及其数值实现。在MATLAB环境中模拟网络，训练它解决字符识别问题和著名的XOR问题。获得的结果非常有趣，表现出优异的性能。由于该算法是函数的近似，它适用于许多需要系统识别和模式分类的问题。关键词：神经网络，多层感知器，训练，模式识别，反向传播，delta规则，梯度下降。

以下是适合Oracle初学者的一些相关的培训资料： Oracle官方文档 在线课程平台（如Coursera、Udemy）提供的Oracle入门课程 相关的书籍推荐（如《Oracle Database 12c: The Complete Reference》） 社区论坛和用户组的Oracle讨论区 这些资源将帮助您更好地理解Oracle的基本概念和操作。

Oracle是全球最大的企业级数据库管理系统提供商之一，以其稳定、高效和功能强大著称。这份“Oracle_ppt培训讲义”将深入浅出地介绍Oracle的相关知识，帮助学习者更好地理解和掌握这一关键的技术。首先，Oracle数据库系统的核心在于其关系型数据库模型。在Oracle中，数据以表格的形式存储，每个表格由行和列组成，通过键值来关联不同表格，实现数据的一致性和完整性。了解并熟练掌握SQL（结构化查询语言）是操作Oracle数据库的基础，包括数据的增删改查、表的创建与管理、索引的使用等。讲义中可能会详细介绍Oracle的体系架构，包括服务器进程、后台进程、内存结构以及磁盘存储结构。其中，服务器进程负责处理客户端请求，后台进程则执行数据库的维护工作；SGA（System Global Area）是共享内存区域，包含数据缓冲区、PGA（Program Global Area）、重做日志缓冲区等；而表空间和数据文件则是数据的实际存储形式。Oracle提供了多种高可用性和灾难恢复方案，如RAC（Real Application Clusters）实现多节点共享同一数据库，提供高并发性和故障切换能力；Data Guard用于物理备份和灾难恢复，通过standby数据库实现数据保护；闪回技术（Flashback）允许用户回溯到某个时间点的数据状态。此外，Oracle的性能优化是另一个重要主题。这涉及到索引策略、查询优化器、物化视图、分区技术和数据库调优工具的使用。通过理解执行计划、监控性能指标、调整初始化参数，可以有效地提升数据库运行效率。在安全性方面，Oracle提供用户权限管理、角色、审计、透明数据加密等机制，确保数据安全。理解并正确设置这些安全特性对保护企业数据至关重要。最后，Oracle的PL/SQL是一种强大的过程式编程语言，结合SQL语句，可以编写复杂的业务逻辑和存储过程，增强数据库的功能。总的来说，“Oracle_ppt培训讲义”将涵盖Oracle的基本概念、安装配置、数据库管理、性能优化、安全性以及开发工具等多个方面，是一份全面学习Oracle的宝贵资料。通过深入学习，你可以提升自己的数据库管理技能，为职业发展奠定坚实基础。

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第一天上午数据仓库和商业决策的关系- 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色- 解释为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持系统的数据抽取流程- 使用数据仓库技术的原因- 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语- 通用的，被广泛接受的数据仓库定义- 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围- 数据仓库开发的主要方法介绍- 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法- 设计、分析和管理数据仓库项目- 解释开发和实现数据仓库的财政目的- 开发时间的控制概述- 数据仓库项目的关键任务- 讨论商业和用户需求的收集- 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务 第一天下午数据仓库建模- 讨论数据仓库环境下的数据结构- 定义商业模型- 定义维度模型- 定义物理模型- 介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型 中间休息十分钟 构建数据仓库:抽取数据- 简介构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述- ETL任务、重点和代价- 解释如何去检查数据源- Oracle的ETL流程解决方案- 答疑 第二天上午元数据简介- 数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色- 数据仓库元数据的类型- 开发元数据的策略 中间休息十分钟 数据仓库基本概念介绍- 数据仓库的基本元素- 数据仓库的基本形式- 数据仓库的特点- 数据仓库的开发特性- 数据仓库与决策支持系统- 数据仓库与数据集市定义- 数据仓库的商业和逻辑模型讨论- 企业级的策略分析工作定义- 商业模型的各个部分讨论- 数据仓库中元数据所扮演的角色，及追踪元数据的方法- 定义逻辑模型和实体关系模型 第二天下午创建维模型- 详细介绍星型模型- 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性（列）- 如何从商业应用中标识维表和它们的属性（列）- 讨论数据仓库中的层次- 讨论数据仓库的分析方法 中间休息十分钟 创建物理模型- 如何将维模型转换成物理模型- 讨论数据仓库对体系结构的需求- 介绍各种硬件体系结构的优缺点- 讨论数据仓库所需的数据库服务器特性- 物理模型的存储介绍- 数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取- 介绍数据仓库索引的类型和策略- 讨论数据仓库的表空间特性和策略- 讨论数据仓库中表和索引的分区方法

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MatCal: Radiocarbon (14C) Age Calibration Using Bayesian Statistics MatCal是一个基于贝叶斯统计量的工具，校准放射性碳（14C）年龄，并生成高质量的校准图。用户可以选择各种校准曲线，包括最新版本的IntCal。该工具提供的校准输出可以是cal BP或BCE/CE（BC/AD），并允许指定油藏年龄（如果适用）。 功能特点 生成出版物质量的校准图，支持1 sigma（68.27%）和2 sigma（95.45%）校准的年龄概率。 使用最高后验密度计算校准年龄，并提供概率密度函数，适用于年龄建模需求。 支持多种校准曲线选择，包括最新的IntCal版本。 快速下载与使用指南 您可以通过以下网址直接下载MatCal： GitHub链接。单击“克隆或下载”，然后选择“下载ZIP”来获取文件。 注：下载并解压后，按照说明即可快速进行安装和使用。

Oracle数据库是全球最广泛使用的商业关系型数据库管理系统之一，由美国甲骨文公司（Oracle Corporation）开发和维护。这份“清华大学计算机中心Oracle培训资料”涵盖了关于Oracle数据库的基础知识、安装配置、管理操作、SQL语言、数据备份恢复以及性能优化等多个方面的内容。下面，我们将深入探讨这些关键知识点。 一、Oracle数据库基础Oracle数据库采用客户-服务器架构，由服务器端（包括数据库实例、后台进程等）和客户端（包括SQL*Plus、Oracle Developer等工具）组成。数据库实例是由一系列后台进程和内存结构组成的，负责管理数据库的运行。 二、Oracle安装与配置安装Oracle涉及多个步骤，包括选择合适的安装类型（如企业版、标准版等）、规划文件系统布局、设置环境变量、配置监听器和网络服务等。配置过程中需注意合理分配系统资源，如内存、磁盘空间等。 三、Oracle数据库管理1. 数据库创建与启动：Oracle提供了DBCA（Database Configuration Assistant）工具来创建数据库，DBMS_STARTUP包用于启动数据库。 2. 表空间与数据文件：表空间是存储数据的逻辑单位，由一个或多个数据文件组成。管理表空间有助于资源分配和空间扩展。 3. 用户与权限：Oracle通过用户账户进行权限控制，每个用户有自己的模式，包含对象如表、视图等。 4. 实例与服务：实例是内存结构和后台进程的集合，服务定义了客户端如何连接到实例。 四、SQL语言SQL（Structured Query Language）是数据库查询和管理的标准语言。在Oracle中，SQL包括数据查询、数据插入、更新、删除，以及数据库对象的创建和管理。例如，SELECT语句用于查询，INSERT用于插入数据，UPDATE用于修改，DELETE用于删除，CREATE则用于创建表、视图等。 五、备份与恢复Oracle提供RMAN（Recovery Manager）工具进行数据库备份和恢复。备份策略包括完整备份、增量备份和差异备份。恢复过程中可能涉及到还原、恢复、归档日志切换等操作。 六、性能优化1. SQL优化：通过执行计划分析、索引设计、查询改写等方式提升SQL执行效率。 2. 体系结构优化：如分区技术可以提高大型表的查询速度，物化视图可以加速常见查询。 3. 分区统