Prüfer序列

Prüfer编码和解码是一种简单的组合数学算法，用于生成与树相关的唯一序列，称为Prüfer序列或Prüfer数。这种序列长度为n − 2，可以通过迭代生成，于1918年由Heinz Prüfer首次引入，用于证明Cayley公式。详细信息可参阅维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Prüfer_sequence。

单相电流滞环控制逆变器基于PR调节，为学习逆变器提供参考。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

这个实现是基于SF Frisken和RN Perry在图形工具杂志2002年发表的论文《简单有效的四叉树和八叉树遍历方法》。Quadtree类在创建树和进行k近邻搜索时，速度显著优于MATLAB的KDTree类。这个包装器提供了一个快速最近邻搜索的点区域四叉树(PR四叉树)的高效实现。值得注意的是，此代码可以轻松扩展到八叉树。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

在 Oracle 表中创建序列以生成唯一 ID 或其他值。

使用 permdata 函数创建随机置换，用于处理海量数据序列。

Oracle 序列用于生成唯一且有序的数字序列。它常用于主键和时间戳等需要递增数字字段的场景。