关系匹配任务

该存储库包含用于关系样本匹配任务的代码和文件，具体示例来源于Kmiecik、Perez和Krawczyk（2021年）。该任务是在德克萨斯大学开发的，提高导航关系复杂性的感知和类比能力。有关方法的详细信息，请参见上述引用的出版物。实验1和2中使用的类似分形的图像是根据描述的算法生成的，该算法源自我之前的MATLAB脚本（Miyashita1991.m）。运行时，该脚本将询问您要创建多少个图像，生成的图像将在当前工作目录中保存。请注意，脚本利用随机数生成形状，每次生成的新集合若不希望随机生成，可以使用rng函数设置种子。实验1和2包含在各自的文件夹中，除了实验2中的单行指令外，它们是相同的，包含e-Prime 2.0 Studio和Run文件。

对象－关系数据库匹配是指如何将面向对象编程中的对象模型与关系数据库中的表模型进行有效映射和匹配。在Hibernate教程中，学习如何定义实体类属性，以及如何通过映射文件配置实体类与数据库表的映射关系。讨论了一对多、多对一关系的映射方法，以及如何处理多对多关系和继承关系。同时介绍了数据库设计范式，包括第一范式（1NF）、第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念和应用。

此脚本实现了左右匹配算法。

因果匹配策略 利用因果分析匹配技术，消除因果关系不确定性，从而做出科学决策。 核心原理： 基于因果关系和相关关系匹配样本组，建立对照组，通过比较对照组和干预组之间的差异来衡量因果效应。

图形匹配问题的简要介绍和入门经验很好

任务状态包括以下几种： 就绪 休眠 等待或挂起 运行中 中断服务 删除任务 中断中 中断结束 创建任务 任务调度 任务被占先 等待消息挂起 收到消息挂起 挂起时间到

TDDownLoad已成为一个关键的任务，尤其是在当前技术飞速发展的背景下。

每天任务统计：- 10TB 压缩数据新增- 135TB 扫描数据总量- 7500+ 任务- 80K 计算小时- 95% Hadoop 任务使用 Hive1GB 机架内连接，100MB 机架间连接所有磁盘均为 7200 SATA

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

MATLAB 代码用于执行匹配滤波