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概述 本篇文章主要介绍SQL DELTA的简单使用。为了能够更加明了的说明其功能，本文将通过实际项目中的案例加以介绍。 主要容 Ÿ SQL DELTA 简介 Ÿ 创建SQL DELTA项目 Ÿ 使用SQLDELTA 进行数据库结构同步 Ÿ 使用SQLDELTA进行数据库数据同步 Ÿ 生成数据报表 Ÿ 待续 SQLDELTA 简介 SQLDELTA是一款便捷实用的数据库管理工具。使用它可以找到现在数据库项目与过去数据库的异同点。并可以使你的产品数据库与你的开发数据库同步，减少你因为同步数据库而进行复杂的工作。还有一个好处是你可以使用它的对比和同步功能来为你目前的项目创建一个供测试使用的数据库。可以批量的转移你的数据。 你可以从www.sqldelta.com上下载SQLDELTA工具。目前最新版本是SQL DELTA Version5.0。本文将采用SQL DELTA4 来做演示。 创建SQL DELTA 项目 打开”SQL DELTA 4”程序，在”Projects”选项卡中，选择”New”，”Add New Project”，新建一个项目，为“JJKQ”。 通过右键新建的项目“Edit Project”，或者通过点击右边的向下箭头，可以编辑项目。 在项目中，源数据库和目标数据库配置如下图所示： 图 1 SQLDELTA 新建项目 注意 : 在设置源数据库连接与目标数据库连接时

目录 日记 回顾 数学 英语 专业课 健身 书法 191015 日记 这几天学下来，非常感谢以前英语老师每天中午对单词没默过同学的鞭打，每周五晚上初中班主任对学生的留学教育，高中班主任对数学公式的严格要求默写。年轻人能懂什么，啥都不懂，就是应该对其严格，而不是让他成为一个于社会而言的浊玉。没有他们的严格，现在学起来也不会特别轻松。11：11 记得以前高中班主任让我们默写三角公式，死记硬背也不是很熟悉，应为那是种强迫行为，所以记忆不会深刻，如今自己想去习得这些东西，很多公式自然而然也记得很深刻。如我现在在看的一本书《如何高效记忆》中所说：后面的章节教你如何去更搞笑的记忆，但是前提就是，你自己想去记忆这些东西，否则一切的方法都是在0的基础上往上增加，就算他能提高1倍、10倍、100倍，依然是0。11：11 梦：大学同学齐聚初中，老师是高中班主任，告知我们可以直接考研，高中班主任的妻子临产，所以提前下课，事后应该放假。 大家各自做地铁回杭州东高铁站，有两个女孩——白衣服，我跟着她们后面，没有一句招呼，如那次西湖之行，只是现在跟随的只有我一人。 转公交，转地铁，都差点跟丢了，每次我都可以去攀谈，去尝试，但我却放弃了。最后，进入一个超市下的地铁，我担心她们发现我在尾随他们，特地等了一会再下去，然后下去发现另一个“她”，长的很像，以为是前面的两个女孩，然而这个女孩回头发现这个她应该是…

CentOS查看CPU、内存、网络流量和磁盘 I/O 安装 yum install -y sysstat sar -d 1 1 rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 delta(rmerge)/s wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 delta(wmerge)/s r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 delta(rio)/s w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 delta(wio)/s rsec/s: 每秒读扇区数。即 delta(rsect)/s wsec/s: 每秒写扇区数。即 delta(wsect)/s rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算) wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(需要计算) avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio) avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒)。 await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio) svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 delta(use

题目传送门 这道题还记得是我当年学广搜的时候做过。 如今再做，做了一个$dfs$版本的，比较简单，直接搞就可以了。 广搜的话，用结构体保存，然后塞到$queue$里面就可以了。 1 /* 2 ID: Starry21 3 LANG: C++ 4 TASK: ariprog 5 */ 6 #include<iostream> 7 #include<string> 8 #include<cstdio> 9 #include<cstring> 10 #include<vector> 11 #include<algorithm> 12 using namespace std; 13 #define N 25 14 #define ll long long 15 #define INF 0x3f3f3f3f 16 int a,b,c; 17 bool vis[25]; 18 bool pd[N][N][N]; 19 void dfs(int A,int B,int C) 20 { 21 if(pd[A][B][C]) return ; 22 pd[A][B][C]=1; 23 if(A!=0) 24 { 25 int delta=min(A,b-B); 26 if(delta!=0) dfs(A-delta,B+delta,C); 27 delta=min(A,c-C); 28 if

密度峰值聚类算法MATLAB程序 凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 密度峰值聚类算法简介见： [转] 密度峰值聚类算法(DPC) 数据见： MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法 ，保存为gauss_data.txt文件，数据最后一列是类标签。 1. MATLAB程序 clear all close all data_load=dlmread('gauss_data.txt'); [num,dim]=size(data_load); %数据最后一列是类标签 data=data_load(:,1:dim-1); %去掉标签的数据 mdist=pdist(data); %两两行之间距离 A=tril(ones(num))-eye(num); [x,y]=find(A~=0); % Column 1: id of element i, Column 2: id of element j', Column 3: dist(i,j)' xx=[x y mdist']; ND=max(xx(:,2)); NL=max(xx(:,1)); if (NL>ND) ND=NL; end N=size(xx,1); for i=1:ND for j=1:ND dist(i,j)=0; end end for i=1:N ii

一. 连续时间信号分析 1. 基本连续信号 抽样信号$Sa(t)=\frac{sin(t)}{t}=sinc(\frac{t}{\pi}), sinc(t)=Sa(\pi t)$ $\int_{0}^\infty Sa(t)dt = \frac{\pi}{2}$ 单位阶跃信号 $u(t)$ 单位冲激信号 $\delta(t)$ $\delta(t)=\frac{du(t)}{dt}$ 抽样特性$\int_{-\infty}^\infty x(t)\delta(t-t_0)=x(t_0)$ 加权特性$x(t)\delta(t)=x(0)\delta(t)$ 尺度变换$\delta(at)=\frac{1}{|a|}\delta(t)$ 二次冲激函数(冲激偶函数)$\int_{-\infty}^\infty x(t)\delta'(t-t_0)dt=-x'(t_0)$ $x(t)\delta'(t-t_0)=x(t_0)\delta'(t-t_0)-x'(t_0)\delta(t-t_0)$ 2. 卷积 定义:$y(t)=x_1(t)*x_2(t)=\int_{-\infty}^\infty x_1(\tau)x_2(t-\tau)d\tau$ 微积分性质$y^{(i+j)}(t)=x_1^{(i)}(t)x_2^{(j)}(t)$ 单位冲激函数为卷积的幺元$x(t)*\delta(t

线性对流方程： ∂ u ( x ⃗ , t ) ∂ t + ∇ ⋅ ( a ⃗ ) ⋅ u ( x ⃗ , t ) = 0 , x ⃗ ∈ ω \frac{\partial u(\vec{x} ,t)}{\partial t} + \nabla \cdot (\vec{a}) \cdot u(\vec{x}, t) = 0, \quad \vec{x} \in \omega ∂ t ∂ u ( x , t ) ​ + ∇ ⋅ ( a ) ⋅ u ( x , t ) = 0 , x ∈ ω （ 其 中 ， 对 流 速 度 a ⃗ > = 0 , 为 常 量 ） （其中，对流速度 \vec{a} >= 0, 为常量） （ 其 中 ， 对 流 速 度 a > = 0 , 为 常 量 ） 初始条件： u ( x ⃗ , 0 ) = u 0 ( x ⃗ ) , x ⃗ ∈ ω u(\vec{x}, 0) = u_0(\vec{x}), \quad \vec{x} \in \omega u ( x , 0 ) = u 0 ​ ( x ) , x ∈ ω 边界条件： u ( x ⃗ , t ) = u Γ ( t ) , x ⃗ ∈ Γ ( ω ) u(\vec{x}, t) = u_{\Gamma}(t), \quad \vec{x} \in \Gamma_(\omega) u ( x , t

/* Shengjin's Formulas Univariate cubic equation aX ^ 3 + bX ^ 2 + cX + d = 0, (a, b, c, d < R, and a!= 0). Multiple root discriminant: delta1 = b^2-3*a*c; delta2 = b*c-9*a*d; delta3 = c^2-3*b*d, The total discriminant is delta=delta2^2-4*delta1*delta3. When delta1 = delta2 = 0, Shengjin Formula (1): X1=X2=X3=-b/(3*a)=-c/b=-3d/c. When delta=B^2-4*A*C>0, Shengjin Formula II: Y1= delta1*b + 3*a *((-B + (delta)^1/2))/ 2. Y2= delta1*b + 3*a *((-B - (delta)^1/2))/ 2. x1=(-b-Y1^(1/3) - Y1^(1/3)/(3*a); X2=(-2*b+Y1^(1/3)+Y2^(1/3)/(6*a)+3^(1/2)* (Y1^(1/3)-Y2^(1/3)/(6a)i, X3=(-2*b+Y1^(1/3)+Y2^(1/3)/(6*a

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法？ ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性。当求好经过 \(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\) 共n+1个点的插值曲线时候，如果再增加一个点，由Lagrange插值法通式 \[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_n)}y_k\] 可以知道，当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数。 2.牛顿插值多项式 由线性代数的知识可以知道，任何n次多项式都可以表示成1, \((x-x_0)\) ， \((x-x_0)(x-x_1)\) ， \({\ldots}\) ， \((x-x_0)(x-x_1){\ldots}(x-x_{n-2})(x-x_{n-1})\) 的线性组合形式，牛顿插值多项式正是基于这一点。 \(N_n\) (x)= \(a_0\) + \(a_1\) ( \(x-x_0\) )+ \(a_2\) ( \(x-x_0\) )( \(x-x_1\) )+ \({\ldots}\) + \(a_n(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2){\ldots}(x-x_{n-1})\) ，其中 \(a_k\) 为插值多项式的待定系数。

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法？ ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性。当求好经过$({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})$共n+1个点的插值曲线时候，如果再增加一个点，由Lagrange插值法通式$$\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_n)}y_k$$可以知道，当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数。 2.牛顿插值多项式 由线性代数的知识可以知道，任何n次多项式都可以表示成1,$(x-x_0)$，$(x-x_0)(x-x_1)$，${\ldots}$，$(x-x_0)(x-x_1){\ldots}(x-x_{n-2})(x-x_{n-1})$ 的线性组合形式，牛顿插值多项式正是基于这一点。$N_n$(x)=$a_0$+$a_1$($x-x_0$)+$a_2$($x-x_0$)($x-x_1$)+${\ldots}$+$a_n(x-x_0)(x-x_1)(x-x_2){\ldots}(x-x_{n-1})$，其中$a_k$为插值多项式的待定系数。(一下关于牛顿插值多项式系数计算是基于各x结点的等距条件) 3.牛顿向前差分公式 假设$x=x_k,$则此时$y=y_k$，这样，若$a_0,a_1,a_2