局部数据

选择局部应用（续） 例：由于学籍管理、课程管理等都不太复杂，因此可以它们入手设计学生管理子系统的分E-R图。如果局部应用比较复杂，则可以从更下层的数据流图入手。

MATLAB 函数中的局部变量在函数运行结束后会释放并清除。它们仅存在于函数的工作区间中，不能被其他文件访问。调用外部程序时，该程序产生的变量也会存储在函数空间中，而不是 MATLAB 的主空间中。

选择局部应用（续）例：由于学籍管理、课程管理等都不太复杂，因此可以从它们入手设计学生管理子系统的分E-R图。如果局部应用比较复杂，则可以从更下层的数据流图入手。

数据抽象是指定义某一类概念作为现实世界中的一组对象的类型，抽象了对象值和类型之间的语义。局部视图设计则是聚焦于某一类型的组成成分，抽象了对象内部类型和成分之间的语义。概括定义了类型之间的子集联系，抽象了类型之间的语义关系。例如，本科生和研究生是学生的子集，将学生作为超类，本科生、研究生是子类。数据抽象和局部视图设计通过对实际实体进行抽象处理，描述其共同特性，构建出各种精确的概念模型。

压缩包主要包括如下文件： 迁移表的导出：生成备份文件；重命名迁移表。 创建表空间：为准备分区创建相应的表空间。 新表创建与分区：创建新的迁移结果表，将最大的业务表按组织级别分成5个子表，以提高搜索性能。 存储过程创建与执行：创建迁移工作的存储过程；逐步执行，将数据迁移到新的表中。 存储过程清理：删除存储过程，清理临时过程。 旧表清理：删除第一步重命名的表，确保数据库清洁。 表统计信息生成：分析新创建的表，生成所需的统计信息以优化查询。 分区表删除：删除临时分区表以释放空间。 数据恢复与验证：创建临时表，用于还原原存储过程的功能；恢复重命名的表并重新导入备份数据。压缩包中包含相关恢复脚本以确保数据一致性。

局部空间自相关分析方法主要包括以下三种： 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。

局部变量使用 declare 命令定义，只在存储程序（函数、触发器、存储过程和事件）中有效。主要用于用户自定义变量、存储临时数据和传递参数。