代码实践

内包含 Flink 开发的示例源码，可用于学习和参考。

将分享一些 SQL 代码优化经验，帮助读者提升代码效率： 1. 数据库环境认知 在接触新的数据库环境时，首先需要了解工作用户的表空间情况，包括默认表空间、数据表空间和索引表空间。 2. 索引与表空间 建立索引时，建议指定索引表空间，避免将索引和数据存放在同一个表空间内，以优化查询性能。 3. 高效建表语句 使用 CREATE TABLE_NAME AS SELECT... 语句创建表时，建议添加 NOLOGGING 关键字，可以提高建表速度并避免生成重做日志，同样适用于创建索引。 4. 专业资源推荐 建议访问专业的技术网站获取更多数据库和 SQL 优化知识，例如 ITPUB 网站（http://www.itpub.net）。

通过 Eclipse 构建的 SQLite 测试代码，助力新手入门数据库操作。

Redis 实践指南及代码示例 探索 Redis 的强大功能，通过实际操作深入理解其应用。 实践指南: 了解 Redis 的核心概念、数据结构和常用命令。 Java 代码示例: 学习如何使用 Java 代码与 Redis 进行交互，实现数据存储和检索。 相关工具: 获取必要的 Redis 库文件，以便在 Java 项目中集成 Redis 功能。 通过本指南和代码示例，您将能够快速上手 Redis，并在实际项目中应用其优势。

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

优化代码生成设置，生成易读且可重用代码，适用于单处理器单任务实时嵌入式系统。步骤：1. 使用合适的模型结构和命名约定2. 应用代码优化技术，如Inlining3. 调整仿真设置，包括采样时间和Solver选项4. 使用代码生成器工具，如Embedded Coder或Simulink Coder5. 检查生成的代码，进行必要的手动调整

HBase是一种高度可扩展的NoSQL数据库，专门用于存储大量结构化和半结构化数据。本案例聚焦于如何通过Java编程语言实践HBase应用。HBase建立在Apache Hadoop文件系统（HDFS）之上，支持实时读写和水平扩展，能够处理PB级别数据。HBase的表由行和列族组成，行由行键唯一标识，列族包含相关列。每个单元格带有时间戳，支持不同时间点的多版本数据，适合实时查询和历史数据分析。与HBase合作时，通常需要Zookeeper，用于监控节点、管理配置和选举，确保集群高可用性和一致性。操作HBase需引入Java的HBase客户端库，包括配置、表管理、数据插入、获取和扫描等操作。

本培训教材全面深入介绍 Oracle Database 10g，涵盖其架构、功能和管理实践。教材提供了大量的代码示例，有助于学员理解和应用 Oracle 10g 的知识。

数据挖掘：预测与可视化 数据挖掘技术通过代码实现，赋予我们预测未来趋势和将数据转化为直观图像的能力。 预测： 利用历史数据建立模型，预测未来趋势和行为。 例如，根据过去的销售数据预测未来产品需求，或根据用户行为预测其下一步操作。 可视化： 将复杂数据转化为图表、图形等易于理解的形式。 例如，绘制销售趋势图，或创建用户画像以展现其特征。 通过数据挖掘，我们可以更深入地理解数据，并将其转化为可操作的洞察，助力决策制定。

在大学期间，我参与了几个项目，虽然代码已丢失，但我保留了项目成果的视频链接。其中，我们与大学合作完成了一款自动创建未知空间2D地图并检测PM2.5数据的自行驾驶汽车。另外，我们使用SLAM技术的Rplidar在未知空间中创建了2D地图。此外，还报告了一个使用verilog的项目。我们还完成了一个检测铜板偏移角度的项目，并与Symtek自动化亚洲公司合作使用PLC控制传感器。与台湾I-Link社区服务协会的合作使我们找到了减少办公楼电费的方法。