T-SNE

Java7的微笑Smile（统计机器智能和学习引擎）是一个为Java和Scala设计的快速、全面的机器学习、NLP、线性代数、图形、插值和可视化系统。利用先进的数据结构和算法，Smile能够提供顶级的性能。Smile覆盖了机器学习的各个方面，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、流形学习、多维缩放（t-SNE）、遗传算法、缺失值插补、有效的最近邻搜索等。可以通过Maven中央存储库使用以下代码集成： Git 克隆： git clone https://github.com/takun2s/smile_1.5.0_java7.git cd smile_1.5.0_java7 sbt clean package publishM2 在项目的 pom.xml 文件中添加以下依赖： com.github.haifengl smile-core 1.5.0 T-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种常用的降维技术，尤其适用于高维数据的可视化。以下是使用Matlab实现t-SNE的详细代码： % 假设数据X为N行M列的矩阵，N为样本数，M为特征数 % 第一步：计算相似度矩阵 distanceMatrix = pdist2(X, X); % 欧氏距离 sigma = median(distanceMatrix(:)); % 使用中位数作为sigma P = exp(-distanceMatrix.^2 / (2*sigma^2)); P = P - diag(diag(P)); % 去除对角线元素 P = P ./ sum(P, 2); % 归一化 % 第二步：初始化低维嵌入Y Y = randn(N, 2); % 2维嵌入 % 第三步：优化过程 for iter = 1:1000 % 计算低维嵌入Y的相似度 distanceMatrixLow = pdist2(Y, Y); PLow = exp(-distanceMatrixLow.^2 / 2); PLow = PLow - diag(diag(PLow)); PLow = PLow ./ sum(PLow, 2); % 计算梯度 grad = 4 * (P - PLow) .* (Y - Y'); % 计算每个样本的梯度 grad = sum(grad, 2); % 更新Y Y = Y - 0.01 * grad; % 梯度下降 end 在这段代码中，我们首先计算了高维数据的相似度矩阵，然后将其转化为低维空间中的相似度矩阵，最终通过梯度下降算法优化低维嵌入结果。 该方法不仅适用于高维数据的可视化，还可以在数据科学领域中广泛应用。使用Smile库和t-SNE算法，我们能够更好地对数据进行降维分析，并通过可视化探索数据的结构和关系。

清洗类- 数据类型检查- 外键约束- 主键约束- 缺值处理- 空值域约束- 去重 转换类- Casewhent- 计数区间化- 字段类型转换- 数值区间化- 归一化- 属性交换- 关联规则数据生成- PCA 主成分分析 集成类- Delete 组件- Join 组件- Sort 组件- Where 组件 计算类- 计算生成列- Groupby 组件- 统计 抽样类- 分层抽样- 采样 集合类- 集合差- 集合交并 更新类- Update 组件- Insertupdate 组件 其他类- 数据集分割

MongoDB可视化工具，提供数据库内容管理与代码编辑，内置代码编辑器，可将数据库文件转换为分布式存储方式。支持查找数据库对象、利用数据生成器，导入Excel文件数据，方便制作数据文件。

尽管这份试题库发布于 1999 年前，但仍被一些公司用作 T-SQL 面试考题。

Robo3T与Studio3T组合工具包，操作便捷高效，满足多种需求。

Robo 3T，现为 3T 软件实验室所有，与 MongoDB GUI 并行开发，并免费向所有用户提供。

读A=16 A←A-3写回A=13 ①读A=16 ② ③ A←A-1写回A=15 ④ T2 T1的修改被T2覆盖了！

《T-SQL处方》是专为SQL Server数据库管理员与开发者设计的技术书籍，作者Joseph Sack深入浅出地介绍如何利用SQL Server 2008中强大的Transact-SQL（T-SQL）语言完成日常工作任务。本书包括29章内容，涵盖了从基本的SELECT语句到复杂的存储过程、触发器、XML处理和服务代理等多方面内容，帮助读者全面掌握T-SQL在SQL Server 2008中的应用。

MATLAB的s2t和t2s函数已经扩展，现在支持复杂的M×N×P和M×M×P阵列的参数转换。这些方程的基础是J. Frei、XD Cai和S. Muller在IEEE微波理论与技术汇刊上发表的研究。

用于数据开发和接口制作，便于查询各数据库字段名称及其功能。