局部适用性

NoSQL 的诞生是为了应对大规模数据集和多样化数据结构带来的挑战。然而，随着技术的不断发展，NoSQL 也逐渐显露出一些问题。作者 Rick Negrin，曾在微软 SQL Server 团队工作多年，他认为，NoSQL 或许已不再是现代应用程序的最佳选择，并呼吁重新审视其在当今数据环境下的适用性。

针对32位机器的MySQL 6.0.11版本进行了适用性评估。

SQL公司内部培训方案，特别设计为新手快速入门，仅需一周即可从初学者到精通者。

MATLAB 7引入了UITABLE作为二维图形uitable的新解决方案，特别适用于不支持JAVA模式的MATLAB 6.5版本。该工具基于Joaquim Luis和Morris Maynard的开发成果，可以从MATLAB Central File Exchange获取。

MongoDB 3.0 版本不再支持 32 位 Linux 系统。如果您需要在 32 位 Linux 系统上使用 MongoDB，可以考虑使用 MongoDB 的早期版本。

如果迭代过程对任意初始值都收敛于同一点，则该迭代格式在该点附近具有局部收敛性。通过判定迭代函数在根附近的连续性和导数性质，可以确定迭代格式的局部收敛性。

当方程中收敛因子p等于1时，可推出迭代公式具有局部收敛性。

这篇论文介绍了麻省理工学院在NeurIPS（以前是NIPS）2018年会议上提出的逆卷积生成网络，它展示了如何从部分测量数据中恢复图像，该技术具有重要的可逆性质。如果您在工作中使用他们的代码或方法，请引用以下内容： @inproceedings{ma2018invertibility, title={Invertibility of convolutional generative networks from partial measurements}, author={Ma, Fangchang and Ayaz, Ulas and Karaman, Sertac}, booktitle={Advances in Neu

Newton迭代法的收敛性受初值选取方式限制，为解决此问题，提出改进方案称为下山因子。该因子保证迭代过程单调递减，有效确保方法的收敛性。探讨了Newton下山法的局部收敛性及其应用。

Chataigner，Cousin，Crepey，Dixon和Gueye共同开发了名为DupireNN的Matlab代码。如需用于研究，请引用Chataigner，A. Cousin，S. Crepey，MF Dixon和D. Gueye的工作文件（2020）。此外，笔记本dupireNN.ipynb基于Dupire公式实现了神经网络局部波动性模型。为遵循GitHub文件大小限制，笔记本输出已删除，仅保留代码。另一笔记本MCBacktests.ipynb使用Gatheral和Jacquier（2014）开发的方法进行SVI波动率表面校准。SSVI校准受Matlab代码Philipp Rindler（2020）启发。