摘要：
1. 引入 最近在參加學校的計算機仿真大賽，時間好像有點不夠，所以只完成了前面的一部分最基礎的功能，中途還是選擇了放棄。但是之前的部分的確覺得完成得還不錯，在這里分享一下。題目是要完成一個宇宙飛船加油點的分配調度系統。完成的部分是給定坐標附近點的搜索。 2. 算法使用原因 我們要完成的一個是二維附近 閱讀全文
posted @ 2016-04-19 22:46 蘇白 閱讀(7054) 評論(5) 推薦(1)
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那就從k means開始吧 對于機器學習的新手小白來說，k means算法應該都會接觸到吧。傳統的k means算法是一個硬聚類（因為要指定k這個參數啦）算法。這里利用百度的解釋 它是數據點到原型的某種距離作為優化的目標函數，利用函數求極值的方法得到迭代運算的調整規則。K means算法以歐式距離作 閱讀全文
posted @ 2017-01-10 23:40 蘇白 閱讀(12174) 評論(0) 推薦(2)
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引出 最近在學習使用C++，另外對建站有點興趣，所以就找到了WT。對于WT的詳細介紹，這里不講，直接看官網就好。 此文為本人原創，轉載請注明出處。 先丟出官網上的干貨： WT官方網站： https://www.webtoolkit.eu/wt/ WT的下載頁面： https://www.webtoo 閱讀全文
posted @ 2016-08-10 20:48 蘇白 閱讀(1241) 評論(0) 推薦(0)
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7 1 表的加減法 集合運算 集合運算就是對滿足同一規則的記錄，進行的加減等四則運算。 1.1 表的加法—— 表之間進行并集運算。 語法： 等集合運算符，通常都會出去重復的記錄。 重復的記錄 如果對應列內容 完全相同，而其他列有所不同，那也算是重復的記錄。也就是說，如果SELECT之后的結果，完全相 閱讀全文
posted @ 2016-05-14 10:48 蘇白 閱讀(387) 評論(0) 推薦(0)
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6 1. 各種各樣的函數 函數的種類 算數函數 字符串函數 日期函數 轉換函數 聚合函數 1.1算術函數 數據類型： 是大多數DBMS都支持的一種數據類型。 通過 （全體位數，小數位數） 1.1.1 ROUND函數 ROUND函數只能使用NUMERIC類型的數據。 四舍五入 1.1.2 絕對值ABS 閱讀全文
posted @ 2016-05-13 21:16 蘇白 閱讀(365) 評論(0) 推薦(0)
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5 1 視圖 視圖和表 視圖和表的區別只有一個 是否保存了實際的數據 使用INSERT和SELECT實際上就是從存儲設備中讀取數據，各種計算后，將數據呈現給用戶。 視圖不會將數據保存在存儲設備中。實際上，視圖保存的是 語句視圖會在內部執行該 并創建出一張臨時表。 視圖的優點 1. 無需保存數據，節省 閱讀全文
posted @ 2016-05-11 14:29 蘇白 閱讀(412) 評論(0) 推薦(0)
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4 1 數據的插入（INSERT語句的使用方法） 使用INSERT語句可以向表中插入數據（行）。原則上，INSERT語句背刺執行一行數據插入。 CREATE TABLE 和INSERT 語句，都可以設置默認值。使用DEFAULT 關鍵字，后面加一個常數。 語法： 注意 表名后面的列清單要與VALUE 閱讀全文
posted @ 2016-04-20 22:03 蘇白 閱讀(176) 評論(0) 推薦(0)
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3 1 對表進行聚合查詢 聚合函數 所謂聚合，就是將多行匯總為一行。 |函數名|功能| | | | |COUNT|計算表中的記錄數（行數）| |SUM|計算表中數值列的數據合計值| |AVG|計算表中數值列的數據平均值| |MAX|求出表中任意列中數據的最大值| |MIN|求出表中任意列中數據的最小 閱讀全文
posted @ 2016-04-20 00:58 蘇白 閱讀(724) 評論(0) 推薦(0)
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2 1 SELECT語句基礎 SELECT語句作用 SELECT 語句用于從表中選取數據。 結果被存儲在一個結果表中（稱為結果集）。 重點 使用SELECT語句從表中選取數據。 為列設定顯示用的別名 SELECT語句中可以使用常數或者表達式。 通過制定DISTINCT可以刪除重復的行 SQL語句使用 閱讀全文
posted @ 2016-04-17 10:19 蘇白 閱讀(376) 評論(0) 推薦(0)
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1.1 DBMS DatabaseManagermentSystem 數據庫管理系統 DBMS種類 層次型數據庫（HDB） 最古老的數據庫之一，把數據通過層次結構的方式表現。 關系型數據庫（RDB） 和EXCEL工作表一樣，同樣采用行列為二維表結構來管理數據。 面向對象數據庫 XML數據庫 鍵值存儲 閱讀全文
posted @ 2016-04-14 14:39 蘇白 閱讀(474) 評論(0) 推薦(0)
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