摘要 ? ? ? ? 設計時的自動化加快了編碼，并保證所有過程都用相同的命名規范和結構來生成。為了在大型 SQL 項目中盡量提高編碼的效率，作者編寫了一系列的設計時（design-time）存儲過程，用它們來生成運行時（run-time）存儲過程，并一直在工程中使用。最近，作者更新了其存儲過程以便使用 SQL Server 2000 的特性，其中包括用戶定義函數。本文所及內容涵蓋創建并執行這些動態 T-SQL 腳本以使普通的數據庫存儲過程編碼自動化。
上傳時間： 2014-01-11
上傳用戶：遠遠ssad
This Unix C code monitors a web server every few minutes by trying to retrieve its home page. It sends you email when it can t connect, and every so often while the server is still down. It sends a final message when it comes back up. If you have email paging, just direct the email to your pager address.
標簽： monitors retrieve minutes server
上傳時間： 2015-01-11
上傳用戶：pompey
正弦波，T行波，方波設計報告
標簽： 正弦波
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：linlin
Linux下，硬盤S.M.A.R.T相關工具
標簽： Linux
上傳時間： 2015-01-13
上傳用戶：笨小孩
Library of C functions that allows a program to use WinSock 2 functionality if it is available or fall back to WinSock 1.1 if it isn t.
標簽： functionality functions available Library
上傳時間： 2015-01-18
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The project demonstrates many Windows common controls, including the extensive use of image lists. The project was used in the book "The Revolutionary Guide To MFC 4 Programming With Visual C++", published by Wrox Press.
標簽： demonstrates including extensive controls
上傳時間： 2015-01-30
上傳用戶：zhengjian
matlab，vb下的snake算法
標簽： matlab
上傳時間： 2014-12-09
上傳用戶：壞天使kk
The book presents the entire Java programming language and essential parts of the class libraries: the collection classes and the input-output classes.
標簽： programming essential libraries the
上傳時間： 2015-03-02
上傳用戶：yulg
數 據 結 構 大型 作業3.1輸入一個數列L，生成一棵二叉排序樹T；3.2對二叉排序樹T作中序遍歷，輸出結果；3.3計算二叉排序樹T的平均查找長度, 輸出結果；3.4判斷二叉排序樹T是否為平衡二叉樹，輸出信息“OK！”/“NO！”；3.5再使用上述數列L，生成平衡的二叉排序樹BT，每當插入新元素，發現當前的二叉排序樹BT不是平衡的二叉排序樹，則立即將它轉換成新的平衡的二叉排序樹BT；3.6計算平衡的二叉排序樹BT的平均查找長度，輸出結果。3.6分析對比未平衡化的二叉排序樹和平衡的二叉排序樹的查找效率(最好、最壞平均比較關鍵字數)
上傳時間： 2014-11-22
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最新的支持向量機工具箱，有了它會很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, "The Nature of Statistical Learning Theory", Springer-Verlag, New York, ISBN 0-387-94559-8, 1995. [2] J. C. Platt, "Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization", in Advances in Kernel Methods - Support Vector Learning, (Eds) B. Scholkopf, C. Burges, and A. J. Smola, MIT Press, Cambridge, Massachusetts, chapter 12, pp 185-208, 1999. [3] T. Joachims, "Estimating the Generalization Performance of a SVM Efficiently", LS-8 Report 25, Universitat Dortmund, Fachbereich Informatik, 1999.
上傳時間： 2013-12-16
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