Support Vector Machines

支持向量机导论英文版 English version - An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods by Nello Cristianini and John Shawe-Taylor ISBN: 0521780195. Abstract: This is the first comprehensive introduction to SVMs, a new generation learning system based on recent advances in statistical learning theory; it will help readers understand theory and its real-world applications. 前面上传了《支持向量机导论》（中文版），这次把其原版英文版也一并上传，供大家参考学习。一方面，中文版便于阅读，可以短时间内掌握知识；另一方面，中英对照，可以弥补翻译的不足，掌握专业术语，提高英文水平。祝大家学习愉快，祝论坛蒸蒸日上！ abbr_b5ee9907548f5956697c7b992b321790.rar 卷1 abbr_ddc7457ed36c167262fa61f961bed74a.rar 卷2

MySQL Cluster是一种高可用、高性能的分布式数据库系统，它允许数据在多台机器上分布并提供冗余，以确保服务的连续性和数据的完整性。在这个3台机器搭建的集群环境中，我们将探讨MySQL Cluster的关键组件、安装步骤、配置过程以及其工作原理。 MySQL Cluster由三个主要部分组成：数据节点（NDAs，Node Data Nodes）、管理节点（GMN，Management Node）和SQL节点（SQL Nodes）。数据节点负责存储和处理数据，管理节点用于集群的管理和监控，而SQL节点则提供传统的SQL接口供应用程序使用。在3台机器的设置中，通常会分配一台作为管理节点，两台作为数据节点，也可以根据需求添加SQL节点。以下是大致的搭建流程： 1. 环境准备：确保所有服务器都安装了相同版本的MySQL Server和MySQL Cluster软件。操作系统应支持MySQL，并进行必要的网络配置，使节点间可以相互通信。 2. 安装MySQL Cluster：在每台机器上按照MySQL的官方指南安装MySQL Cluster软件。这通常包括下载安装包，运行安装程序，并设置环境变量。 3. 配置管理节点：在管理节点上，创建一个配置文件（如config.ini），定义集群的拓扑结构，包括数据节点、SQL节点和管理节点的IP地址。同时，设置每个节点的角色和通信端口。 4. 启动管理节点：使用ndb_mgmd命令启动管理节点，它将管理整个集群的状态和配置。 5. 配置数据节点：在数据节点上，也需要创建配置文件，但只需要包含数据节点的相关设置。然后，使用ndbd命令启动数据节点。 6. 连接SQL节点：在SQL节点上，配置MySQL Server以连接到集群。设置[mysqld]配置段中的ndbcluster选项，指定管理节点的IP和端口。 7. 启动SQL节点：启动MySQL Server服务，SQL节点现在可以与集群通信，执行SQL查询和事务。 8. 测试集群：通过SQL客户端连接到SQL节点，创建表并插入数据，验证数据是否在两个数据节点之间正确分布和同步。在实际操作中，还需要考虑一些高级配置，例如数据分区策略、故障切换机制、内存和磁盘资源的分配等。

向量表示法 对于连续时间信号f(t)，我们可以用两个行向量f和t来表示，其中向量t是行如t = t1:p:t2的MATLAB命令定义的时间范围向量，t1为信号起始时间，t2为中止时间，p为时间间隔。向量f为连续信号f(t)在向量t所定义的时间点上的样值。

help里的英文读不懂，这个可以一定程度帮助你了解matlab。

MATLAB开发 - 特征向量选择。基于特征向量中心的MATLAB特征选择 - 2016年更新。

MATLAB Arduino官方支持包，通过官方离线下载得到的安装包，可以离线安装MATLAB Support Package for Arduino Hardware，官方下载。

本篇介绍了K-support方法的Matlab实现代码。K-support是一种用于稀疏优化和特征选择的有效方法。下面是实现该方法的基本代码： % 定义参数 X = rand(100, 50); % 数据矩阵 Y = rand(100, 1); % 标签 K = 5; % 支持集合的大小 % 计算相关性 R = corr(X, Y); % 特征与标签的相关性 [~, idx] = sort(abs(R), 'descend'); % 按照相关性排序 % 选择前K个特征 selected_features = idx(1:K); % 选择前K个特征 % 输出结果 disp('选中的特征索引:'); disp(selected_features); 此代码通过计算数据矩阵与标签的相关性，选择前K个特征。您可以根据需要调整参数以适应不同的数据集。

永磁同步电机 矢量控制仿真模型，MATLAB R2007版本。电机模型为M文件编写，具备速度和电流的双闭环控制功能。

Since May 2006, I have served as a principal technical support engineer in the Bugs Verification Group of MySQL Support at MySQL AB, later Sun, and now Oracle. In my role, I frequently encounter users grappling with issues without clear solutions. Despite the wealth of information available, navigating through it to pinpoint and resolve problems effectively remains a challenge. While numerous resources detail aspects of the MySQL server, they often focus on its typical functioning rather than troubleshooting methods for identifying failures and anomalies.

Oracle免安装客户端 64位支持 PL/SQL 9、PL/SQL 10、PL/SQL 11 的64位客户端。