罗世文研究

罗世文数据库是一项重要的资源，收录了罗世文的多种研究和作品，适合学术研究者和历史爱好者查阅。数据库内容详尽，结构清晰，便于用户快速获取所需信息。

本研究探讨了杜阿拉沿海地区由盐水入侵引起的淡水资源时空污染水平。共收集了19个站点的水样，其中包括从红树林区域选取的3个站点和其余地区的16个站点，划分为沿海、内部1、内部2和内部3四个样带。研究跨潮湿和干燥季节进行多次采样，并采用美国公共卫生协会的方法对水样的理化参数进行分析。地统计分析显示，在湿季和干季，电导率分别为208.91至660.63μS/cm和45至7540μS/cm；钙含量分别为0.06至85 mg/L和4至256 mg/L；硫酸盐含量分别为0至103 mg/L和0至99 mg/L；总溶解固体含量分别为15.79至1467 mg/L和20至3750 mg/L。研究区域表明东南部存在淡水入侵的迹象，电导率在干湿季节均较高，分别为1790和820μS/cm。中部地区在干季和湿季均表现出高钙水平，分别为140和16 mg/L。

尚学堂马世兵的Oracle课堂笔记第一部分，详细记录了Oracle数据库基础知识和应用技巧。

这个 MATLAB 项目提供了一种高效的算法，用于计算任意大小的全矩阵和稀疏矩阵的克罗内克积矩阵乘法。它避免了显式构造庞大的克罗内克积矩阵，从而节省内存和计算时间。 该算法的核心思想是将向量 x 视为多维数组，并利用克罗内克积的性质，逐维应用线性变换 Q{i}。 特别地，当只涉及两个矩阵 (Q{1}, Q{2}) 和一个向量 x 时，利用恒等式 (Q{2} ⊗ Q{1}) * vec(x) = vec(Q{1} * x * Q{2}') 进行高效计算，其中 vec(x) 表示将向量 x 转换为列向量的操作。 该算法扩展了此恒等式以适应包含两个以上矩阵或具有多列的 x 的情况，提供了一种通用的快速克罗内克积矩阵乘法解决方案。

在Zalo AI挑战中的问答中，使用常见的算法解决问题，包括推理和Bidaf。特别是使用预训练的BERT多语言模型。数据分为85%的训练集和15%的测试集，测试集包括2,200个样本，根据标签分布进行划分。使用越南语预训练的ELMo从句子中提取特征。模型在公共测试集中表现超过55%的准确度，但可能存在过拟合现象。第二个方向是使用预训练的BERT多语言模型，火车测试数据表现出色，测试集准确度约为75-76%，提交时为73-74%。结果显示训练集和测试集结果相似。

随着计算机科学的进步，数据库技术在Internet上的广泛应用为用户提供了更周到和个性化的服务。研究了一种基于数据关联规则的网上书店系统，相比现有方案，此方案操作简便，界面直观。我国的网上书店市场尚处起步阶段，但随着互联网普及和网店成熟，市场潜力巨大。详细介绍了个性化页面的设计背景及服务器+IIS+ASP系统原理，阐述了系统结构和工作原理，分析了实施过程中的关键技术问题和解决方案。最终建立并测试了完整的网上书店，得出了积极的市场应用结果。

柯罗波夫序列 尼德雷特序列

这份指南展示了如何利用GUI绘制曼德勃罗图。默认情况下，它通过执行20次迭代计算Z=Z^2+C，其中Z初始为0，C由meshgrid函数生成的每个像素值确定。尽管基本方程为Z=Z^2+C，您可以在1至50之间调整迭代次数。更多的迭代次数不仅增加计算时间，还能提供更精确的图像结果。要调整图形区域的缩放，选择一个感兴趣的点，并更新中心值，然后点击“显示图形”按钮。这是初版，可能存在一些使用上的不足。

罗贝科提供了三个Jupyter书签，包括ERC_CDaR和HRP C_DaR的回测分析。ERC_CDaR采用标准差、风险标准价值和风险条件性提款等不同风险度量，与同等加权和最小方差策略进行比较。HRP C_DaR利用层次聚类机器学习方法进行回溯测试。统计分析显示它们的锐化率在p_val = 0.023和p_val = 0.02水平上显著异于基准策略。此外，还介绍了一款名为《Hearts of Fire》的网格世界游戏，玩家需收集心脏以避免触发炸弹，尝试使用强化学习优化游戏代理人的策略。

这份代码展示了如何用Tensorflow创建对抗样本，以Matlab实现罗吉特模型。虽然这是原始代码，无法再更新，但对初学者非常有帮助。这个仓库包含了Tensorflow实现的算法，符合tensor-in，tensor-out的原则。快速梯度法（FGM）和目标快速梯度法（FGMT）是该实现的核心方法。