Implicit and Explicit Methods

数据类型的隐式转换: NUMBER, VARCHAR2, CHAR, DATE. VARCHAR2 or CHAR to/from NUMBER. VARCHAR2 or CHAR to/from DATE. 示例：- WHERE hire_date > '01-JAN-90'- WHERE name_varchar > 2345 不建议使用隐式转换，可能导致SQL的性能下降。

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。

%% 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。

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.

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

介绍了两种MPS参数优化方法的程序代码，基于GLCM的方法主程序是“GLCM_Method.m”，依赖于“GrayCoMatrix.m”和“HsimSimilarity.m”。此外，使用的第三方代码包括“sort_nat.m”和“rotateticklabel.m”。基于深度学习的方法主程序为“Program.cs”，相关文件有“Preprocessing_ImageFolder”、“ImageNetData.cs”及“MyDataTable.cs”。使用前需解压缩“demo data.rar”与“ML_Assets.rar”。

This method can solve various partial differential equations and represents the latest numerical solution techniques. It is based on MATLAB programming, making it easier to understand and implement. By utilizing MATLAB, complex mathematical models become more accessible and the process of solving PDEs is streamlined for better clarity and efficiency.