回来了，雨也没了，本想赞美一翻今夜暴风雨，谁想回来只剩毛毛细雨，天气还是如此之热，身上流的一粒一粒的都不知是汗水还是雨水，但肯定不是泪水。 前几天就频频预报要下雨，结果一直都没下，这预报明天下雨的，今夜突然来个大暴雨，让我这做IT的防不慎防，结果在最后一站下车后久久矗立在站点，任凭暴风雨它来袭，回来了，还是那句话：那些赞美暴风雨的都是已经回
SQL 日期 当我们处理日期时，最难的任务恐怕是确保所插入的日期的格式，与数据库中日期列的格式相匹配。 只要数据包含的只是日期部分，运行查询就不会出问题。但是，如果涉及时间，情况就有点复杂了。 在讨论日期查询的复杂性之前，我们先来看看最重要的内建日期处理函数。 MySQL Date 函数 下面的表格列出了 MySQL 中最重要的内建日期函数：
SQL UNIQUE 约束 UNIQUE 约束唯一标识数据库表中的每条记录。 UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束均为列或列集合提供了唯一性的保证。 PRIMARY KEY 拥有自动定义的 UNIQUE 约束。 请注意，每个表可以有多个 UNIQUE 约束，但是每个表只能有一个 PRIMARY KEY 约束。 SQL UNIQUE Constraint on CRE
虽然11点20了，还是写下最近学习MySQL的一个总结吧，总算有点底了，不过连皮毛都算不上，因为PDL数据库建模还没见过。 Sql分为两个部分，数据操作语言（DML）和数据定义语言（DDL）。 &nb
function [M] = after_method(a,b,c,g,tolerance) %% 追赶法求解三对角矩阵 % a为三对角矩阵左下对角线上的值 % b为三对角矩阵中间对角线上的值 % c为三对角矩阵右上对角线上的值 % g为方程组右端常数项的值 %% % M为求解的结果 %% [m,n] = size(g); if abs(b(1)) < tol
function [X_reality,n_reality] = SOR(A,b,X_start,w,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % w为松弛因子 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最
function [X_reality,n_reality ] = GaussSeidel( A,b,X_start,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最后结
function [X_reality,n_reality] = Jacobi(A,b,X_start,n_limit,tolerance) %% % A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项（列向量） % X_start为迭代的初始向量 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最后结果 % n_
我们先看一个问题：病人因严重的胸痛被送到医院。医生怀疑他是急性缺血性心脏疾病，需要迅速做出决定：是把病人安排到冠心病监护病房，还是把他安排到常规护理病房以监测病人的情况？ 在医院，一个关键的决策可以决定一个人的生命；在商界，一个关键的决策可以决定事业的成败；在人生路上，一个关键的决策可以决定人生的方向。分析发现，成功的决策者都是应用启发式来决策的，为什么启发式能成功？ 在我看来，启发式思维成功
甲袋中有N-1只黑球和1只白球，乙袋中有N只黑球，每次从甲、乙两袋中分别取出一只球交换放入另一袋中，这样经过了n次。问白球出现在甲袋中的概率是多少？ 解：设A（n) = {经过n次试验后，白球出现在甲袋中}，A（n）的对立事件 = {经过n次试验后，白球出现在乙袋中}，C（n) = {第n次从白球所在的袋中取出一只黑球}，记p(n) = p(A(n)),q(n) = P(A(n)
很久没有认真做过一道数学题了，今天就先拿概率论下下手，把之前的伯努利欧拉错装信封问题做一遍。 题目：某人写了n封信，并在n个信封上写下了对应的地址和收信人姓名，把所有的信笺装错的情况有多少种？ 为了表示方便我设信笺为a1，a2，a3，…，an对应的信封为A1，A2，…，An，伯努利欧拉错装信封问题等价于：“求n个不同元素a1，a2，a3，&helli
这是我老婆的公司曾经的一个技术牛人王克伟的博文，感觉很不错。听老婆同事说他也有一个技术博客，经营的挺不错。百度了出来，翻看了他的好多篇文章，虽然很多看不懂，但是给我的直接感觉就是文章虽然很少，但是都很精，很细致，很有条理，思路清晰，而且图文并茂，引用很多的外部链接力图构建面向更多读者群的完整知识网络，显然经过了精雕细琢。这些都是我的博客需要借鉴的长处，或者叫做一种优秀的习惯。 这篇文章不谈技术，
大家千万不要错过这篇文章，毕业三年多了，能看到这篇文章也是一种幸运，真的受益匪浅，对我有很大启迪，这篇文章将会改变我的一生，真的太好了，希望与有缘人分享，也希望对有缘人有所帮助！看完之后有种“相见恨晚”的感觉，特别激动，希望大家好好的珍藏这篇文章，相信多年以后，再来看这篇文章，一定有不同的感觉 正如"打工皇帝"唐骏说："我觉得
function [x] = LMain_elimination(A,b,prec,n) %% % 列主消元法求解线性代数方程组 Ax = b的MATLAB实现 % A为待求解方程组的系数矩阵（要求A为非奇异系数矩阵） % b为方程组右端常数项（列向量） % prec为计算过程中的控制常数，当某个选主元或完成消元后的系数小于prec时就停止计算 % n为计算过程中的有效数字长度(用vp
function [x] = Gauss(A,b,n) %% % 高斯消元（顺序消元）法求解线性代数方程组 Ax = b的MATLAB实现 % A为待求解方程组的系数矩阵（要求A为非奇异系数矩阵） % b为方程组右端常数项（列向量） % n为计算过程中的有效数字长度(用vpa函数保留) %% % x为求解的结果 %% fprintf('高斯消元法求解线性方程组 Ax = b');
function [x_reality,n_reality] = Simple_stepit( f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% % 简单迭代法（也叫不动点迭代法）求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函
function [y_start,y_end,x_reality,n_reality] = arccut(f_name,x_start,x_end,tolerance,n_limit) %% % 弦割法求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为函数名 % x_start为弦割区间的左端点 % x_end为弦割区间的右端点 % tolerance为所求的精度要
function [y_start,z_start,x_reality,n_reality] = Aitken(f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% %艾特肯加速法求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函数的
function [x_reality,n_reality] = Newt( f_name,x_start,tolerance,n_limit) %% %牛顿迭代法（切线法）求解方程f_name = 0根的MATLAB实现 % f_name为迭代函数 % x_start为开始迭代的初始坐标 % tolerance为函数迭代的精度要求 % n_limit为函数的最大迭代次数 %% %
二分法求方程根的MATLAB详细程序
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