自关联

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

这是一个常见的问题，需要高效解决。测试用表如下：DROP TABLE T PURGE; CREATE TABLE t AS SELECT '2' AS col1 ,'4' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '1' AS col1 ,'5' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '2' AS col1 ,'5' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '3' AS col1 ,'3' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '12' AS col1, '16' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '11' AS col1 ,'15' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '13' AS col1 ,'13' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '12' AS col1 ,'17' AS col2 FROM dual;目标是返回col1到col2之间的最大区间。原始查询如下： SELECT to_char(lengthb(col2), 'FM000') || chr(0) num_length, col1, col2 FROM t WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM t a WHERE a.col1 = t.col2 AND (t.col1 != a.col1 OR t.col2 != a.col2) AND lengthb(a.col1) = lengthb(t.col1)); 这种写法虽然常见，但执行速度较慢。执行计划如下：PLAN_TABLE_OUTPUT ----- Plan hash value: 366813129 --- | Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | --- | 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 6 | 12 (0)| 00:01 | |* 1 | FIL

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴变换外，还有其他的规范变换。 自伴变换 定理 n 维欧氏空间 V 的线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：A 在 V 的标准正交基下的方阵是对称方阵。 证明 设线性变换 A 在 V 的标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn} 下的方阵是 A，则 A 的伴随变换 A∗ 在这组基下的方阵是 AT。于是 A∗ = A 等价于 AT = A。∎ 定理表明，如果在 n 维欧氏空间 V 中取定一组标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn}，V 的自伴变换 A 便和它在这组基下的方阵相对应。这一对应是 V 的所有自伴变换集合到所有 n 阶实对称方阵集合上的一个双射。于是自伴变换即是是对称方阵的一种几何解释。 由于自伴变换是规范变换，因此关于规范变换的结论可以移到自伴变换上。当然，由于自伴变换是特殊类型的规范变换，所以相应的结论也带有某种特殊性。 由实对称方阵的特征值都是实数可知，自伴变换的特征值也都是实数。 定理 设实数 λ₁, λ₂, ..., λn 是 n 维欧氏空间 V 的自伴变换 A 的全部特征值，其中 λ₁ ≥ λ₂ ≥⋯ ≥ λn。则存在 V 的一组标准正交基，使得 A 在这组基下...

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

自底向上方法的特点包括：- 部门级数据集市专注于特定主题领域- 快速投资回报率，满足部门特定需求- 部门自主权和设计灵活性- 作为其他部门数据集市的参考- 可轻松复制到其他部门- 每个部门需要进行数据重建- 存在一定程度的冗余和不一致性- 可行的方法，目标是扩展到企业数据仓库 (EDB) 部门级数据集市- 操作型数据（局部） 企业数据仓库 (EDB)- 外部数据- 操作型数据（全部） 其他- 操作型数据（局部）

在数据库查询中，自连接查询是一种特殊的内连接方法。它通过使用表的别名来实现表与其自身的连接，常用于处理自反关系或递归关系的数据抽取需求。这种查询方式可以在逻辑上将同一张数据库表视作两张不同的表，通过比较表中不同字段的值来实现数据关联。自连接查询在Oracle数据库中具有广泛的应用场景，特别适用于需要处理同一表中相关数据的复杂查询操作。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

ruoyi框架与postgresql整合，通过设置序列实现自增功能。具体操作步骤包括： 创建表时指定序列： CREATE TABLE example ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) ); 修改现有表以增加序列： ALTER TABLE existing_table ADD COLUMN id SERIAL PRIMARY KEY; 自定义序列并应用到表中： CREATE SEQUENCE custom_seq START 1; ALTER TABLE example ALTER COLUMN id SET DEFAULT nextval('custom_seq');

在Oracle数据库中，当向表中插入数据时，主键值会自动加一。实现这种功能的一种常见方法是使用序列。以下是创建自增长序列的SQL语句： CREATE SEQUENCE 序列名 INCREMENT BY 1 START WITH 1 NOMAXVALUE NOCYCLE; 其中：- INCREMENT BY 1：表示序列每次自增1- START WITH 1：表示序列从1开始- NOMAXVALUE：表示序列没有最大值- NOCYCLE：表示序列不会循环 通过该方法，主键值会在插入数据时自动生成并加一。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树