可串行化

图7.6展示了一个可串行化的调度的示例，通过B样条插值技术实现。在这个例子中，通过B样条插值方法，实现了对调度过程的优化。

在数据库事务管理中，可串行化问题指的是当两条指令是不同事务在相同数据项上的操作，并且其中至少有一个是写操作时，这两条指令被称为冲突的。非冲突指令的交换顺序不会影响调度的最终结果。如果调度S可以通过一系列非冲突指令的交换转换成调度S'，则称调度S与S'是冲突等价的。

数据库并发控制确保多个事务并发执行时，数据库的一致性。 考虑以下调度示例，其中 T1 和 T2 代表两个并发事务： T1:1. Slock B (对数据项 B 加共享锁)2. Y=R(B)=2 (读取数据项 B 的值为 2，赋值给变量 Y)3. Unlock B (释放对数据项 B 的共享锁)4. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)5. A=Y+1=3 (将变量 Y 的值加 1 后赋值给数据项 A)6. W(A) (写入数据项 A)7. Unlock A (释放对数据项 A 的排他锁) T2:1. Xlock A (对数据项 A 加排他锁)2. Unlock A (释放对数据项 A 的排他锁)3. Xlock B (对数据项 B 加排他锁)4. B=X+1=3 (将变量 X 的值加 1 后赋值给数据项 B)5. W(B) (写入数据项 B)6. Unlock B (释放对数据项 B 的排他锁) 上述调度并非串行化的。因为最终 A 和 B 的值都为 3，而无论是先执行 T1 还是先执行 T2，都不会得到这样的结果。 数据库系统需要采用并发控制机制，例如锁机制或时间戳机制，来避免非串行化调度的出现，从而保证数据库的一致性。

改进的Arduino串行绘图仪BetterSerialPlotter是arduino串行绘图仪的升级替代品。您可以以与串行绘图仪应用程序完全相同的方式使用代码，但可享有更多扩展功能。 Better Serial绘图仪的一些优点包括：支持多种波特率和波特率选择、变量名称和颜色的更改、自动滚动选项以及多个y轴和x vs y图的显示。此外，它还支持输出保存到文件和自动缩放图功能。您的arduino程序应该保持不变，只需在setup()函数中使用Serial.begin(BAUD_RATE)打开串行通信通道，并在loop()函数中每次迭代时输出变量，并在结束时输出换行符。

Matlab开发：可滚动、可缩放的多通道数据显示功能。

HeidiSQL是一款图形化界面，用于简化MySQL服务器和数据库管理。该软件允许用户浏览数据库、管理表格、浏览和编辑记录以及管理用户权限等功能。

利用可拓学的观点，对属性约简与数据挖掘进行了形式化，引入了计算算子和计算型变换，从而更加精炼地阐明了它们的本质。

SQLite数据库不仅可以打开*.db，还可以打开svn数据库。

业务问题可以映射到数据挖掘技术中。

隐马尔可夫模型分类实战 本篇记录使用隐马尔可夫模型 (HMM) 进行分类任务的实践过程。HMM 是一种强大的概率模型，特别适用于序列数据，例如语音识别、自然语言处理等领域。 核心步骤 数据预处理: 将原始数据转化为 HMM 可处理的序列格式。 模型训练: 使用训练数据学习 HMM 的参数，包括初始状态概率、状态转移概率和观测概率。 模型评估: 使用测试数据评估训练好的 HMM 模型的性能，例如准确率、召回率等指标。 分类预测: 利用训练好的 HMM 模型对新的序列数据进行分类。 代码实现 (此处省略具体代码，可根据实际情况选择 Python 或其他编程语言实现) 结果分析 通过实验结果，可以分析 HMM 模型在分类任务上的表现，并根据需要进行模型优化和参数调整。