training methods

本书提供了用Matlab进行数值计算的丰富资料，内容可读性、知识性和实用性都非常强。

以下是适合Oracle初学者的一些相关的培训资料： Oracle官方文档 在线课程平台（如Coursera、Udemy）提供的Oracle入门课程 相关的书籍推荐（如《Oracle Database 12c: The Complete Reference》） 社区论坛和用户组的Oracle讨论区 这些资源将帮助您更好地理解Oracle的基本概念和操作。

Oracle是全球最大的企业级数据库管理系统提供商之一，以其稳定、高效和功能强大著称。这份“Oracle_ppt培训讲义”将深入浅出地介绍Oracle的相关知识，帮助学习者更好地理解和掌握这一关键的技术。首先，Oracle数据库系统的核心在于其关系型数据库模型。在Oracle中，数据以表格的形式存储，每个表格由行和列组成，通过键值来关联不同表格，实现数据的一致性和完整性。了解并熟练掌握SQL（结构化查询语言）是操作Oracle数据库的基础，包括数据的增删改查、表的创建与管理、索引的使用等。讲义中可能会详细介绍Oracle的体系架构，包括服务器进程、后台进程、内存结构以及磁盘存储结构。其中，服务器进程负责处理客户端请求，后台进程则执行数据库的维护工作；SGA（System Global Area）是共享内存区域，包含数据缓冲区、PGA（Program Global Area）、重做日志缓冲区等；而表空间和数据文件则是数据的实际存储形式。Oracle提供了多种高可用性和灾难恢复方案，如RAC（Real Application Clusters）实现多节点共享同一数据库，提供高并发性和故障切换能力；Data Guard用于物理备份和灾难恢复，通过standby数据库实现数据保护；闪回技术（Flashback）允许用户回溯到某个时间点的数据状态。此外，Oracle的性能优化是另一个重要主题。这涉及到索引策略、查询优化器、物化视图、分区技术和数据库调优工具的使用。通过理解执行计划、监控性能指标、调整初始化参数，可以有效地提升数据库运行效率。在安全性方面，Oracle提供用户权限管理、角色、审计、透明数据加密等机制，确保数据安全。理解并正确设置这些安全特性对保护企业数据至关重要。最后，Oracle的PL/SQL是一种强大的过程式编程语言，结合SQL语句，可以编写复杂的业务逻辑和存储过程，增强数据库的功能。总的来说，“Oracle_ppt培训讲义”将涵盖Oracle的基本概念、安装配置、数据库管理、性能优化、安全性以及开发工具等多个方面，是一份全面学习Oracle的宝贵资料。通过深入学习，你可以提升自己的数据库管理技能，为职业发展奠定坚实基础。

%% PVTOL系统中等距路径的跟踪方法，根据Hauser, J.和Hindman, R. 轨迹跟踪的机动调节：反馈线性化系统。% 在进程中。 IFAC症状。非线性控制系统。设计，638-643。加利福尼亚州太浩市（1995年）。%% 作者：F. Diaz-del-Rio。% 大学塞维利亚（西班牙）。 2014年4月阅读另一个提交文件'PVTOL_tracking_methods.zip'的readme_first.txt文件然后是readme_second.txt

数值方法(MATLAB版)(第四版)中文版.pdf

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

该文档介绍了各种谱分析方法，并对其进行了MATLAB仿真、比较。内容涵盖了谱分析的理论基础、常用方法，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等。每种方法都配有详细的MATLAB仿真步骤，并对比了各方法在不同应用场景中的效果。此外，文档还深入探讨了谱分析方法在信号处理和特征提取中的实际应用场景，使读者可以直观理解各种方法的优缺点。

Oracle Reports 培训教程 将帮助您了解 Oracle Reports 的基本使用和操作。通过本教程，您将掌握如何创建、设计以及优化报表。 主要内容 Oracle Reports 的基础概念 报表设计工具的使用 如何使用 Oracle Reports 生成动态报表 高级报表功能和优化技巧 学习这些内容将使您能够高效利用 Oracle Reports 完成数据报表的设计与展示。课程内容循序渐进，确保您从初学者成长为熟练用户。

第一天上午数据仓库和商业决策的关系- 描述当今商业领域BI和数据仓库的角色- 解释为什么在线联机系统（OLTP）不能满足决策支持系统的数据抽取流程- 使用数据仓库技术的原因- 如何使用数据仓库来加速商业决策和提高决策质量 中间休息十分钟 数据仓库的概念和术语- 通用的，被广泛接受的数据仓库定义- 独立和非独立的数据集市的不同，适用范围- 数据仓库开发的主要方法介绍- 介绍一种常用的模型：螺旋模型方法- 设计、分析和管理数据仓库项目- 解释开发和实现数据仓库的财政目的- 开发时间的控制概述- 数据仓库项目的关键任务- 讨论商业和用户需求的收集- 如何标识用户的主要业务，并在短时间实现这一主要业务 第一天下午数据仓库建模- 讨论数据仓库环境下的数据结构- 定义商业模型- 定义维度模型- 定义物理模型- 介绍星型模型，简介雪花模型和星座模型 中间休息十分钟 构建数据仓库:抽取数据- 简介构建数据仓库的ETL (Extraction, Transformation, and Loading)概述- ETL任务、重点和代价- 解释如何去检查数据源- Oracle的ETL流程解决方案- 答疑 第二天上午元数据简介- 数据仓库元数据定义、类型以及在数据仓库环境中的角色- 数据仓库元数据的类型- 开发元数据的策略 中间休息十分钟 数据仓库基本概念介绍- 数据仓库的基本元素- 数据仓库的基本形式- 数据仓库的特点- 数据仓库的开发特性- 数据仓库与决策支持系统- 数据仓库与数据集市定义- 数据仓库的商业和逻辑模型讨论- 企业级的策略分析工作定义- 商业模型的各个部分讨论- 数据仓库中元数据所扮演的角色，及追踪元数据的方法- 定义逻辑模型和实体关系模型 第二天下午创建维模型- 详细介绍星型模型- 如何从商业应用中标识事实表和它们的属性（列）- 如何从商业应用中标识维表和它们的属性（列）- 讨论数据仓库中的层次- 讨论数据仓库的分析方法 中间休息十分钟 创建物理模型- 如何将维模型转换成物理模型- 讨论数据仓库对体系结构的需求- 介绍各种硬件体系结构的优缺点- 讨论数据仓库所需的数据库服务器特性- 物理模型的存储介绍- 数据仓库大小的测试技术和测试样品的选取- 介绍数据仓库索引的类型和策略- 讨论数据仓库的表空间特性和策略- 讨论数据仓库中表和索引的分区方法

In this article, we explore the optimization of PID parameters using BAS (Beetle Antennae Search) and SOA (Swarm Optimization Algorithm) methods in MATLAB. By leveraging MATLAB's built-in BAS optimization and SOA optimization functions, users can enhance PID controller performance effectively. Key Methods BAS Optimization: The BAS algorithm simulates beetle behavior to locate optimal solutions efficiently, minimizing error in PID control. SOA Optimization: The SOA algorithm, inspired by swarm intelligence, is another powerful method to refine PID parameters, enabling improved control accuracy. Steps to Implement Setup MATLAB: Open MATLAB and access the BAS and SOA programs, adjusting parameters as needed for optimal PID performance. Run Simulink Models: Simulate the systems using provided Simulink diagrams for BAS and SOA to observe and compare optimization results. The use of BAS and SOA provides flexible, efficient paths to tuning PID controllers, beneficial across various applications requiring precise control mechanisms.