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解决navicat连接oracle报错ORA-12737 unsupported server character set CHS16GBK
在完成Oracle Instant Client的安装后,解压文件夹,打开Navicat for Oracle。转到【工具】—【选项】—【OCI】,在OCI library文本框中选择解压目录下的oci.dll文件,确认设置。这样可以解决连接中出现的ORA-12737错误。
MATLAB_Guess_Character_Game
在这个猜字小游戏中,用户将通过MATLAB进行字母猜测,以找出隐藏的单词。游戏的核心在于用户输入字母,程序会根据输入反馈是否猜对。
Julia Set,Mandelbrot Set,Fractal Tree in MATLAB Code
展示了如何使用 MATLAB 编写 Julia 集合、Mandelbrot 集合 和 分形树 的程序。通过编程实现这些分形图形,用户可以直观地观察到分形的自相似性质及其无限细节。以下是每个程序的简要实现方法: Julia 集合:通过迭代函数 ( z_{n+1} = z_n^2 + c ),生成 Julia 集合 图像,选择不同的常数 ( c ) 会影响结果的形状。 Mandelbrot 集合:此集合由公式 ( z_{n+1} = z_n^2 + c ) 定义,测试每个复数 ( c ) 是否属于该集合,生成独特的图形。 分形树:使用递归算法绘制树形结构,调整角度和分支长度可以得到不同形态的分形树。 每个分形的代码都包括必要的注释,便于理解和修改。 详细代码和解释可参考下文。
Redis set 操作
set(): 添加或更新键值对 get(): 获取键对应的值 setAndGet(): 设置键值对并返回旧值 setAndExpire(): 设置键值对并指定过期时间 delete(): 删除指定的键
MATLAB_Cigarette_Character_Recognition_GUI_Project
本项目是自己做的设计,具有GUI界面,完美运行,适合小白及有能力的同学进阶学习。大家可以下载使用,整体有非常高的借鉴价值。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现不同的功能。
SAS编程 SET使用总结
本总结阐述了SAS编程中SET的使用,涵盖其功能、类型和使用方法。
Introduction to Massive Data Set Mining
Course PDF on mining of massive datasets, Chapter 1, introduces the concept of big data and its applications in various fields.
Oracle SET Commands for SQL*Plus
在Oracle中,常用的SET命令包括: SET VERIFY OFF:关闭提示确认信息的显示。 SET COLSEP:设置域输出分隔符。 SET LINESIZE:控制每行输出字符个数,默认80。 SET PAGESIZE:设置每页输出行数,默认24。 SET NUM:设置number类型域的长度,默认10。 SET TRIMPOOL ON:去除重定向输出每行的拖尾空格。 SET FEEDBACK OFF:关闭SQL命令处理的记录条数显示。 SET TERMOUT OFF:关闭命令执行结果的显示。 SET TIMING OFF:关闭每条SQL命令的耗时显示。 SET TRIMOUT ON:去除标准输出每行的拖尾空格。 SET ECHO OFF:关闭启动脚本中每个SQL命令的显示。这些命令能够提高脚本的执行效率,帮助开发者更有效地控制输出结果。
Set2Struct从DaVis*.set文件生成结构体的MATLAB函数
该 set2struct 函数通过文件路径读取 DaVis的*.set文件,并将其内容以结构体的形式返回。这个过程有效简化了数据的读取操作,为用户提供了更为直观的数据结构。 主要流程 文件读取:输入文件路径,打开并读取指定的 .set文件。 数据写入:将读取的内容写入结构体格式,便于后续操作。 结果返回:以结构体形式返回所有内容,以便后续直接访问相关数据字段。 函数优点 便于集成:作为MATLAB中的结构体,可以轻松访问和操作数据。 提高效率:减少文件读取和数据解析的步骤,简化后续的数据处理流程。 格式统一:将复杂的.set文件内容结构化,方便进一步的数据分析和应用。
MATLAB KNN Loan Default Prediction Model with 10-Fold Cross Validation
MATLAB 10折交叉验证知识代码贷款违约模型基于ML的贷款违约预测模型。该项目使用了不同的机器学习技术:1. Logistic回归,2. KNN,3. 分类树,4. 合奏(分类方法),5. 套索(正则化技术),6. 10折交叉验证(ML技术,有效训练分类器,将总体分为训练和测试样本)。 1. 初步要求:为利用该项目,用户需在其PC上安装Matlab R2016b以编译和运行本代码。 2. 入门:用户需遵循以下步骤:将信息从名为LCloanbook.rar的文件移动到本地目录(确保所有文件保存在同一位置),然后打开并运行名为loan_Default_Model.m的文件。所有测试结果应显示在屏幕左下角(工作区)享受! 3. 仓库组成:loan_Default_Model.m - Matlab代码,包含本模型中使用的不同机器学习技术的定义;LCloanbook.rar - 实际基础贷款数据及变量描述;README.md - 您当前正在阅读的文件。 5. 执照:MIT许可证涵盖本存储库中包含的文件。 6. 作者:斯韦特洛萨尔·斯托耶夫。