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模糊查询与聚合函数压缩包。

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简介：
C#编程语言与SQL Server数据库技术，在第十章中，提供了关于模糊查询和聚合函数的教学演示案例，并附带了上机练习的参考答案以及课后作业的参考答案。这些示例旨在为学习者提供实践指导和巩固知识的有效途径。

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  • SQL分组查询与聚合函数
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    简介：本教程深入讲解了如何在SQL中使用GROUP BY进行数据分组及应用各种聚合函数（如SUM, COUNT等）来分析和总结数据集。 本段落简洁地介绍了SQL基础中的分组查询和聚合函数的语法及规则，并通过列举实例来帮助读者更好地理解这些概念。
     
  • 模糊搜索与聚合函数.zip
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    本资料深入探讨了模糊搜索引擎优化技术及数据库中常用的聚合函数应用，旨在帮助开发者提升信息检索准确性和数据处理效率。 C#语言和SQL Server数据库技术第十章模糊查询和聚合函数的教学演示案例、上机练习参考答案及课后作业参考答案相关示例提供。
     
  • LFM_P4.rar_LFM脉冲压缩_P4_lfm调制_p4模糊函数_码模糊函数
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    本资源包包含LFM（线性频率调制）信号P4版本的脉冲压缩技术资料，探讨了LFM调制在P4场景下的应用及其模糊函数特性分析。 LFM信号与P4码组合调制波形的脉冲压缩及模糊函数分析。
     
  • MySQL 数据操作与查询笔记 —— 第6章 聚合函数和分组查询
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    本笔记专注于讲解《MySQL数据操作与查询》第六章内容，深入剖析聚合函数及分组查询的应用技巧，助力读者掌握高效的数据分析方法。 全部章节 6.1 聚合函数介绍 6.1.1 sum、max 和 min 函数 6.1.2 sum 函数详解 6.1.3 max/min 函数解析 6.2 平均值和计数函数 6.2.1 avg 函数讲解 6.2.2 count 函数介绍 6.3 分组查询与 group by 子句 6.3.1 group by 子句概述 6.3.2 创建分组的方法 6.3.3 order by 与 group by 的比较 6.3.4 使用 where 子句在分组前过滤数据 6.3.5 分组函数中的非聚合列 6.4 多字段分组和 having 子句的应用 6.4.1 多字段分组技术 6.4.2 having 子句的使用
     
  • UnityPackage 模糊查询
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    UnityPackage模糊查询是一款针对Unity开发者的实用工具或插件，它允许用户通过关键词进行不完全匹配搜索，快速定位与项目需求相关的资源包。 /// /// 查询内容 /// private InputField queries; /// /// 所有内容 /// private List allStr = new List(); /// /// 当前查询内容 /// private List currentStr = new List(); /// /// 存储目标 /// private Transform OSTObj; /// /// 实例化物体 /// public GameObject InstantObj; /// /// 下拉框 /// private GameObject dropDownBox;
     
  • 分页模糊查询
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    分页模糊查询是一种数据库检索技术，结合了分页显示和模糊匹配功能，允许用户高效地浏览大量数据，并通过不精确的关键字搜索来查找相关信息。 可以很好地实现页面的模糊查询和分页功能，在前台简单地实现了增删改查操作，从而较好地完成了页面的功能需求。
     
  • MySQL数据表的模糊查询
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    简介：本文介绍了如何在MySQL数据库中使用LIKE或REGEXP语句进行模糊查询，帮助开发者高效地搜索包含特定模式的数据行。 MySQL数据表模糊查询是指在数据库搜索过程中使用通配符或其他方法来查找包含特定模式的数据记录。这种技术允许用户根据部分匹配条件检索大量复杂的信息集合中的相关行。例如，可以通过指定一个字符串前缀或后缀以及使用“%”等特殊字符作为占位符来进行灵活的文本匹配查询。
     
  • Java中MongoDB的模糊查询与精准查询操作
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    本篇文章主要介绍了在Java开发环境下如何针对MongoDB进行数据的模糊查询和精确查询操作，帮助开发者更高效地管理和检索数据库信息。 本段落主要介绍了如何使用Java进行MongoDB的模糊查询和精确查询，并通过regex关键字实现模糊查询操作。具体的实现代码大家可以参考文档中的示例。
     
  • Web分页与模糊查询示例
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    本示例展示如何实现网页数据的分页显示及复杂条件下的模糊查询功能，帮助用户高效检索和浏览大量信息。 如何使用JSP和Servlet实现MySQL数据库的简单分页模糊查询，并展示数据？这里提到的.sql文件是用来创建数据表的。
     
  • FuzzyCMeans-master.zip_模糊算法_fuzzy_c_模糊聚类_隶属度函数
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    FuzzyCMeans-master是一个包含模糊C均值算法实现的代码库。该算法用于模糊聚类分析，通过计算数据点对各个簇的隶属度来确定每个数据点属于各簇的程度。适用于需要处理数据间界限不清晰情况的研究和应用。 模糊C-均值聚类算法（FCM）在众多模糊聚类方法中应用最为广泛且成功。该算法通过优化目标函数来确定每个样本点对所有类别中心的隶属度，从而实现自动分类的目的。