代码基础

随着数据库技术的普及，了解数据库基础代码是新学习者的首要任务。

详细介绍了SQL的基础操作，包括数据库的创建与管理、表的设计与维护、数据查询与处理函数的应用、变量与循环语句的运用、存储过程与子查询的优化、事务与触发器的实现。

本人是学生，自行编写此代码，愿意免费分享。代码涉及JavaBean与数据库的连接，执行基本数据操作，包括使用Servlet实现删除功能，并在新闻查看中实现了分页功能。建议有基础的开发者使用。

掌握MATLAB的基础命令和各类代码，提升MATLAB的应用能力。

下面提供了上机作业的参考示例代码。

教师布置的作业可参考数据库基础代码。

在本课程中，将向您介绍线性代数中使用的基本数学实体。我们还将研究如何使用NumPy在Python中创建（和稍后操纵）这些实体。 目标:- 比较标量、向量、矩阵和张量- 使用Numpy和Python创建向量和矩阵- 使用转置方法转置Numpy矩阵 背景:让我们首先定义一些数学实体，数据科学家在处理机器学习和深度学习算法时会经常遇到这些数学实体。这些实体用于存储、处理和表示我们的数据，而分析活动主要集中在操纵这些代数实体以为未知数据实体提供解决方案。 标量:标量是一个数字，与其他对象（通常是多个数字的数组）相比，标量是线性代数中最简单的实体。在文献中，您会发现标量表示为小写斜体字符。标量需要根据其携带的数字类型进行定义。例如：- 实值标量：令 $ S \in \mathbb{R} $ 为个人的薪水- 自然数标量：假设 $ n \in \mathbb{N} $ 为建筑物的楼层数 向量:向量是与单个标量相反的以某种顺序排列的数字数组。向量中包含的数字称为向量的标量分量。向量是从本质上是数字的各个组成部分构建的。

Matlab自学者必备的60个基础小程序代码，涵盖了从入门到精通所需的核心技能。

代码用于复制和调查自我与他人道德判断的差异，并评估其背后的神经差异。包含实验脚本、任务代码和分析数据集。

基础蚁群聚类算法及其改进方法，包含Matlab源代码，解决了收敛速度慢的问题，聚类效果显著（效果见附件图片）。优化后的算法基于遗传算法，增加了变异因子以加速收敛。程序特点包括详细注释和调试过的可直接运行代码，支持调用data.txt文件中的数据。附件提供基础遗传算法和改进遗传算法的Matlab代码示例及演示文稿。