人工管理
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人工管理阶段 (50 年代中期)
20 世纪 50 年代中期，计算机主要用于科学计算，数据处理以人工方式进行。这种方式存在两个弊端：
应用程序之间存在强依赖性，缺乏独立性。
不同应用程序的数据组之间可能存在大量重复数据，导致数据冗余。
Oracle
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2024-05-21
数据库系统在人工管理阶段的演进
20世纪40年代中至50年代中，数据库系统在人工管理阶段的应用逐渐显现出来。在科学计算需求推动下，硬件水平尚未具备直接存取存储设备，软件水平缺乏操作系统支持，处理方式以批处理为主。数据管理主要由用户（程序员）负责，数据不进行长期保存。数据主要服务于特定应用程序，共享程度低且存在大量冗余数据。数据不具备独立性，完全依赖于程序控制，结构化程度极低，数据控制能力由应用程序自行管理。
SQLServer
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2024-08-05
数据库系统原理教程续-人工管理探索
人工管理继续探讨数据库系统原理教程中的特点之一：数据由应用程序管理，不进行持久化存储。
Access
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2024-10-03
人工管理阶段的应用程序与数据对应关系概述
人工管理阶段下，应用程序与数据之间呈一对一对应关系。
例如：- 应用程序 1 对应于数据集 1- 应用程序 2 对应于数据集 2- 应用程序 n 对应于数据集 n
SQLServer
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2024-04-30
人工蜂群算法ABC简介
人工蜂群算法（ABC）是受蜜蜂行为启发的优化算法，无需了解问题具体信息，通过人工蜂个体的局部寻优，让群体中全局最优值逐渐显现，具有较快的收敛速度。
算法与数据结构
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2024-05-25
KDD：人工智能研究热点
KDD 已成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。
数据挖掘
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2024-05-25
人工智能算法演示
有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。
算法与数据结构
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2024-05-26
人工鱼群算法的Matlab实现
以下是关于人工鱼群算法在Matlab中的详细实现代码。人工鱼群算法是一种模拟鱼群行为的优化算法，适用于解决复杂的优化问题。在Matlab环境中，我们可以通过编写相应的代码来模拟和测试该算法的效果。这种算法通过模拟鱼群的觅食行为，通过相互之间的交流和调整来找到最优解。以下代码展示了如何实现人工鱼群算法，并通过Matlab进行测试和优化。
Matlab
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2024-09-27
Matlab人工耳蜗感知测试平台CITest
CITest是一个基于Matlab的程序，用于控制Advanced Bionics人工耳蜗植入者的心理物理听力实验。它最初是为华盛顿大学的耳蜗植入物心理物理实验室开发的，现在可以通过GitHub存储库获取。
系统要求:* Matlab R2017B (Windows 7/10)* 版本 1.18 的仿生耳朵数据收集系统 (BEDCS) (Advanced Bionics Corporation)
主要功能:* 控制人工耳蜗植入者的电刺激参数。* 收集和分析听力实验数据。* 提供模块化设计，方便研究人员进行自定义实验。
Matlab
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2024-05-23
MATLAB人工生成2维数据点
MATLAB程序用于生成2D数据点，用于聚类测试，简单易用，且有注释。
Matlab
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2024-05-28