替代方案

Oracle新版中不再支持WM_CONCAT函数，可创建自定义函数作为替代。

在升级所有旧脚本以适用于Matlab R2014b的过程中，我发现有时需要在使用R2012b时生成新的默认颜色图。这个函数返回一个蓝-绿-橙-黄颜色图，模仿但不完全匹配Matlab R2014b中引入的默认parula颜色图。

在SQL查询中，除了常见的LIKE子句外，还有其他实现模糊查询的方法：通过PATINDEX函数进行查询 select from table where patindex '%字符%' a > 0 或者使用CHARINDEX函数进行查询 select from table where charindex '字符' a > 0

Neurolab 是一个 Python 库，提供了神经网络算法的实现，可以作为 Matlab newff 函数的替代方案。 虽然 Neurolab 曾经托管在 code.google.com/p/neurolab 上，但该项目已经迁移。您可以在其他代码托管平台，例如 GitHub 上找到 Neurolab 的最新版本和相关文档。

提升效率的setdiff替代方案：这是一个在Matlab开发中提高效率的方法，用于计算两组正整数的差值，相比内置函数setdiff，这种方法速度更快。特别是在需要大量循环调用的情况下，其优势尤为明显。

PL/SQL Developer 9.0.2版本附带了一个破解文件，用于技术交流和测试目的。若需其他用途，请考虑支持正版软件。

matlab批量替换代码时尚MNIST目录Fashion-MNIST是的商品图片数据集-包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联。我们计划将Fashion-MNIST作为原始机器学习算法的直接替代品，以进行性能基准测试。它与MNIST具有相同的图像大小和训练/测试数据集结构。这是一个数据外观的示例（每个类占用三行）：我们为什么做Fashion-MNIST原稿包含很多手写数字。AI / ML /数据科学社区的成员喜欢此数据集，并将其作为验证其算法的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它在MNIST上不起作用，那么它将根本不起作用。”“好吧，如果它确实可以在MNIST上运行，那么在其他系统上仍然可能失败。”认真的机器学习研究人员认为，我们正在考虑用Fashion-MNIST替代MNIST的一些充分理由：MNIST过于简单，卷积网络在MNIST上可以达到99.7％，经典的机器学习算法也可以轻松达到97％。查看并阅读。

在MATLAB中，pwr(x, p) 等效于 x.^p，但对于标量、整数或半整数 p，pwr 更加高效（假设 x 不是稀疏矩阵）。这种替代方案提供了在特定情况下更高效的计算性能，尤其是当 p 是整数或半整数时，pwr 可以显著减少计算开销。

在SQL Server 2005中，分区视图被分区表取代。创建分区视图时，可以将表进行行分割，例如将emp表分解为emp1和emp2。可以使用以下SQL语句创建一个包含emp1和emp2的视图：SELECT * INTO emp1 FROM emp WHERE empno=7782; CREATE VIEW v_emp_with_1_and_2 AS SELECT * FROM emp1 UNION ALL SELECT * FROM emp2。

这些matlab文件支持基于相似性的TOPSIS方法。原文发表于P. Luukka, M. Collan，涉及基于广义相似度的TOPSIS直方图排名申请专利排名，收录于2016年的International Journal of Operational Research，第437-448页。主文件Script Mainfile.m提供了编码示例。topsissim.m函数为该方法的核心调用。simLP.m函数则计算备选方案之间的相似性。