阶跃序列

Matlab提供了封装的阶跃序列函数，可生成离散阶跃信号。

此文件说明系统响应如何随ω和j的微小变化而改变。

BCI Buffer是一个跨平台、语言无关的框架，用于构建脑-计算机接口实验。它采用客户端-服务器架构，多个客户端可将数据发送至中心服务器进行集中管理和存储。支持的编程语言包括Matlab、Octave、Java、Python、C#和C。Matlab和Octave版本还提供信号分析、分类和示例演示。

pyFDA是基于Python / Qt的GUI工具，用于分析和设计离散时间过滤器的系统阶跃响应。安装migen模块后，可以模拟定点实现（适用于某些过滤器类型），并将其导出为可综合的Verilog网表。当前版本支持64位Win 7至10和64位Ubuntu（截至2020.04）。无需安装其他软件/库即可使用。pyFDA的源代码基于MIT许可发布，二进制文件/捆绑软件带有GPLv3许可。详细信息请参考pyFDA文档。

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。

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。