这是我自己学习oracle的时候，写的代码案例和笔记，基本上每一个知识点都写的很清楚！大家可以作为参考！该有的知识点都有!基本的sql语法，触发器，存储过程，存储函数，流程控制，游标，异常处理，记录类型，视图，控制用户权限，高级子查询，set运算符，基本的sql_Select语句运算符，多表联查，排序，组函数，序列，索引，同义词，约束，创建和管理表，单行函数，过滤数据等等

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。
LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
§1LINGO快速入门当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。
在主窗口内的标题为LINGOModel–LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。
下面举两个例子。
例1.1如何在LINGO中求解如下的LP问题：在模型窗口中输入如下代码：min=2*x1+3*x2;x1+x2＞=350;x1＞=100;2*x1+x2＜=600;然后点击工具条上的按钮即可。
例1.2使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。
产销单位运价如下表。
单位销地运价产地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量A1 6 2 6 7 4 2 5 9 60A2 4 9 5 3 8 5 8 2 55A3 5 2 1 9 7 4 3 3 51A4 7 6 7 3 9 2 7 1 43A5 2 3 9 5 7 2 6 5 41A6 5 5 2 2 8 1 4 3 52销量 35 37 22 32 41 32 43 38 使用LINGO软件，编制程序如下：model:!6发点8收点运输问题;sets:warehouses/wh1..wh6/:capacity;vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume;endsets!目标函数;min=@sum(links:cost*volume);!需求约束;@for(vendors(J):@sum(warehouses(I):volume(I,J))=demand(J));!产量约束;@for(warehouses(I):@sum(vendors(J):volume(I,J))＜=capacity(I));!这里是数据;data:capacity=605551434152;demand=3537223241324338;cost=626742954953858252197433767392712395726555228143;enddataend然后点击工具条上的按钮即可。
为了能够使用LINGO的强大功能，接着第二节的学习吧。
§2LINGO中的集对实际问题建模的时候，总会遇到一群或多群相联系的对象，比如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。
LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集（sets）。
一旦把对象聚合成集，就可以利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。
现在我们将深入介绍如何创建集，并用数据初始化集的属性。
学完本节后，你对基于建模技术的集如何引入模型会有一个基本的理解。
2.1为什么使用集集是LINGO建模语言的基础，是程序设计最强有力的基本构件。
借助于集，能够用一个单一的、长的、简明的复合公式表示一系列相似的约束，从而可以快速方便地表达规模较大的模型。
2.2什么是集集是一群相联系的对象，这些对象也称为集的成员。
一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。
每个集成员可能有一个或多个与之有关联的特征，我们把这些特征称为属性。
属性值可以预先给定，也可以是未知的，有待于LINGO求解。
例如，产品集中的每个产品可以有一个价格属性；
卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力属性；
雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性，也可以有一个生日属性等等。
LINGO有两种类型的集：原始集(primitive　set)和派生集(derivedset)。
一个原始集是由一些最基本的对象组成的。
一个派生集是用一个或多个其它集来定义的，也就是说，它的成员来自于其它已存在的集。
2.3模型的集部分集部分是LINGO模型的一个可选部分。
在LINGO模型中使用集之前，必须在集部分事先定义。
集部分以关键字“sets:”开始，以“endsets”结束。
一个模型可以没有集部分，或有一个简单的集部分，或有多个集部分。
一个集部分可以放置于模型的任何地方，但是一个集及其属性

内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

专用集成电路设计实用教程（第1版）》讲究实用性，希望其中的内容能帮助ASIC设计工程师清楚明了IC设计的基本概念，IC设计的流程，逻辑综合的基本概念和设计方法，解决进行IC设计时和工具使用时所遇到的问题。
　　《专用集成电路设计实用教程（第1版）》共分九章，第一章概述IC设计的趋势和流程；
第二章介绍用RTL代码进行电路的高级设计和数字电路的逻辑综合；
第三章陈述了IC系统的层次化设计和模块划分；
第四章详细地说明如何设置电路的设计目标和约束；
第五章介绍综合库和静态时序分析；
第六章深入地阐述了电路的优化和优化策略；
第七章陈述物理综合和简介逻辑综合的拓扑技术；
第八章介绍可测性设计；
第九章介绍低功耗设计和分析。
　　本书的主要对象是IC设计工程师，帮助他们解决IC设计和综合过程中遇到的实际问题。
也可作为高等院校相关专业的高年级学生和研究生的参考书。

赛灵思EGO1口袋实验开发板-全套包括：开发板使用手册、及配置实验共8个，都有原码和公司每个实验指导书的pdf还包括：EGO1板卡文件、引脚约束文件、及硬件手册

短基线约束条件下的整周模糊度二维搜索算法

《Netty权威指南（第2版）》是异步非阻塞通信领域的经典之作，基于最新版本的Netty5.0编写，是国内首本深入介绍Netty原理和架构的书籍，也是作者多年实战经验的总结和浓缩。
内容不仅包含JavaNIO入门知识、Netty的基础功能开发指导、编解码框架定制等，还包括私有协议栈定制和开发、Netty核心类库源码分析，以及Netty的架构剖析。
《Netty权威指南（第2版）》适合架构师、设计师、软件开发工程师、测试人员以及其他对JavaNIO框架、Netty感兴趣的相关人士阅读，通过《Netty权威指南（第2版）》的学习，读者不仅能够掌握Netty基础功能的使用和开发，更能够掌握Netty核心类库的原理和使用约束，从而在实际工作中更好地使用Netty。

某家具城进销存管理系统实现家具类型、供应商信息的管理；
实现客户信息、家具信息的管理；
实现家具入库管理；
实现家具的销售管理；
实现收款管理；
创建触发器，实现家具入库和销售时自动修改库存；
创建存储过程统计某段时间内各种商品的入库数量和销售数量；
建立数据库相关表之间的参照完整性约束。

《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》共九章。
第1章是化工模拟计算概述，主要叙述化工模拟的重要性、数值计算技术的发展现状、化工模拟计算文献综述等。
第2章介绍MATLAB的编程基础，帮助读者快速MATLAB入门。
第3章结合实例介绍常用的数值计算方法及相应MATLAB函数的使用方法，内容包括插值与拟合、数值积分与数值微分、线性和非线性代数方程（组）的数值解法、常微分方程初值问题和边值问题的解法等。
第4章专门介绍化工常微分方程初值问题和边值问题的应用实例，包括间歇反应器、边疆槽式搅拌反应器、管式反应器、半连续反应器、传质过程、伴有反应的扩散过程、传热过程、流体流动、生化反应和过程控制等。
第5章是化工中的偏微分方程及其求解，介绍有限差分法、正交配置法、MOL法和有限元法，其中有限元法主要介绍MATLAB的PDE求解器及其求解化学工程PDE问题的具体方法，例子包括一维动态方程组、二维稳态方程（组）、二维动态方程等问题。
第6章介绍最优化方法及其MATLAB常用算法，内容包单变量最优化问题、线性规划、无约束多变量问题最优化、二次规划、多变量有约束最优化（非线性规划）问题和最小二乘法等。
第7章结合实例详细介绍参数估计方法和模型辨识方法。
第8章介绍化工试验设计方法及化工数据处理。
第9章介绍神经网络（线性神经网络、BP神经网络和径向基神经网络）及其相应的MATLAB函数，并结合实例介绍神经网络的使用方法。
《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》可供化学工程、化工工艺、生化工程、环境工程、制药工程及相关专业的大学高年经本科生、硕士和博士研究生教材及参考书，也可供应用数学、过程控制等相关专业的科研人员参考。

Matlab实现了三角形板的有限元分析。
函数名：[x,strain,stress]=tri_fem()；
用于数据的录入和其他程序的调用；
数据录入程序inputpara（n）：录入材料、几何尺寸、单元编号和结点编号、位移约束和已知载荷等。
其中参数n表示在每条边上插入的结点数。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。