C++预处理器

如果MATLAB是您的首选编程语言或主力工具，您可能不会错过预处理器。但如果您是从C编程转到MATLAB，您可能会好奇MATLAB的预处理器去哪了。实际上，MATLAB并不自带预处理器，而MPP则填补了这一空白。相比之下，C预处理器不太方便地保存行号，这在MATLAB中查找和修复错误时特别不便。MPP则保留了行号，并提供其他许多功能，极大地方便了MATLAB程序员。举例来说，如何利用MPP改进MatLab GUI应用程序的可读性和可维护性。MPP与各种MATLAB版本兼容，从3.0到最新的7.0版本，适用于Microsoft Windows平台。

InputPreprocessor 工具为 MATLAB 函数和方法的输入参数处理提供了便捷的方式，它整合了 inputParser 和 validateattributes 的功能，并允许用户自定义验证规则。 主要优势：* 减少输入错误，提升代码健壮性。* 增强代码可读性和可维护性，便于理解和修改。* 清晰记录输入参数信息，充当代码文档的一部分。 使用方法：1. 创建 InputPreprocessor 对象，传入元胞数组描述每个输入参数的约束条件。2. 使用 parse 方法解析输入参数并进行验证。 适用场景：InputPreprocessor 适用于大多数函数和方法，但对于对

随着多核处理器的功率密度和温度增加，其性能和可靠性正在受到影响，因此在早期准确快速地分析多核处理器的温度和性能变得至关重要。提出了一种基于工作负载变化考虑的概率方法来分析多核处理器的温度和最大频率。首先，将动态功耗建模为IPC（每周期指令数）的线性函数，并将漏电功耗近似为温度的线性函数。其次，推导出活动核和非活动核的热点温度，这些温度被视为IPC的线性函数。最后，基于所有核心IPC遵循相同正态分布的假设，推导出热点温度的正态概率分布，并确定一组离散频率的概率分布。

DB2 的命令行器（CLP）算是个老朋友了，挺适合喜欢折腾终端的你。它不光能查数据，还能搞表结构、执行批量脚本，连连接数据库都能一句话搞定，省事不少。脚本写起来也比较顺手，比如常用的CONNECT TO、EXPORT、RUNSTATS命令，直接塞到.sql文件里，交给 CLP 去跑，效率还挺高。搭配其他数据库工具用也不错。像你要是对比操作习惯，可以看看MySQL、PostgreSQL、Oracle的命令行工具，风格各有不同，但都能互补着用。命令多的时候建议写成批脚本，跑大批量任务会省不少力。记得加TERMINATE结尾，不然残留连接。对了，Windows 下建议用db2cmd启动，不然环境变量

我曾分享过如何在Matlab中实现多线程运算，今天将介绍如何优化Matlab在多核处理器上的运算效率。现今许多计算机已经配备双核甚至四核处理器。在C或Java中实现多核运算相对简单，而在Matlab中也能轻松实现。以下是一个示例代码： Matlab_multicore.zip 提供了Matlab多核并行运算的详细实现。

Oracle 预编译器，听起来是不是有点高大上？其实，它就是个帮你把高级语言里的 SQL 语句变成可以直接执行的工具。这种技术能让你的代码在和 Oracle 数据库打交道时更高效、简洁。比如，想在 C 代码里直接写 SQL 语句，没问题，Oracle 预编译器会帮你转换成能运行的代码。能节省不少开发时间，也避免了繁琐的数据库操作。如果你在开发和 Oracle 数据库交互的应用，或者有性能要求比较高的系统，这个预编译器工具绝对值得了解。尤其是 Oracle 的 Pro*C/C++，它支持静态和动态 SQL，甚至可以事务和存储过程。如果你也在为如何优化性能发愁，试试这个吧，效果蛮不错的。需要注意的

该 MATLAB 源码包含光谱读入、降噪和去背景一体化功能，适用于多种光谱处理任务，例如拉曼光谱分析。

Oracle的高级功能涵盖了并行处理和多处理器计算机架构，涉及串行处理和并行处理，同时详述了并行服务器和并行查询选项。

两台1RU高度的x86服务器，每台配备两颗12核Intel Xeon E5-2697 2.7GHz处理器和256GB内存（16 x 16 GB）。系统盘为2块600GB（镜像），配备内部和外部SAS HBA卡，以及冗余的10GbE节点间心跳互联。外部网络支持4个1/10GbE Base-T接口。存储阵列为一台2RU高度的DAS直连设备，包含4块2.5” 200 GB SSD用于数据库Redo logs，以及20块2.5” 900 GB HDD用于数据库数据。支持存储扩展柜，同样采用DAS直连，配备4块2.5” 200 GB SSD和20块2.5” 900 GB HDD。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大