美国国家标准与技术研究院的数据库

根据标准参考数据计划，NIST的各实验室正在将他们的数据库产品不断加入到在线访问的数据库行列，建立了一系列的科学数值数据库。通过更新现有的数据库及开发新数据库，NIST不断地丰富它的评价数值数据集，为社会提供可靠的、经过评价的数值数据。社会各界的工程师和科学家依靠 NIST的标准参考数据对许多关键技术进行决策。

NIST的标准参考数据库系列包括50多个数据库，其中大部分是建在微机上的多用途数据包，根据学科可分为以下几类：分析化学（包括谱学），原子和分子物理，生物技术，化学与晶体结构，化学动力学，工业流体与化工，材料性能，热力学与热化学，以及NIST的其它数据库。

分析化学类包括质谱库、红外谱、光电子能谱等数据库；原子与分子物理类包括光谱性能、c-射线衰减系数及交叉截面、原子光谱等数据库；生物技术类包括生物大分子结晶库等数据库；化学与晶体结构类有电子衍射等数据库；化学动力学类包括化学动力学、溶液动力学等数据库；工业流体与化工类有物质的热力学性能数据库；材料性能类包括结构陶瓷、腐蚀性能、摩擦材料、高温超导等数据库；表面数据类包括表面结构、d性电子散射交叉截面等数据库；热化学类包括化学热力学、有机化合物热力学性能估算、JANAF热化学表等数据库。

NIST提供科学数值数据服务的方式主要有：①将数据与分析仪器连在一起出售，如质谱库中有近10万个化合物数据，附在质谱仪中出售的有常用的几万个化合物；②以PC数据包方式出售；③联机数据服务；④作为其它大的软件包的一部分；⑤直接装入用户的计算机。

具体的在线科学数据库名单如下：

儿童人体测量数据库（AnthroKids - Anthropometric Data of Children），

铂/氖阴极管灯泡的光谱图（Atlas of the Spectrum of a Platinum/Neon Hollow-Cathode Lamp in the Region 1130-4330 Å），

用于电子结构计算的原子参考数据库（Atomic Reference Data for Electronic Structure Calculations），

原子光谱数据库（Atomic Spectra Database，ASD），

原子谱线加宽目录数据库（Atomic Spectral Line Broadening Bibliographic Database），

原子跃迁概率数据库（Atomic Transition Probability Bibliographic Database），

原子重量及同位素成分数据库（Atomic Weights and Isotopic Compositions），

光子总交叉截面（衰减系数）测量目录（Bibliography of Photon Total Cross Section (Attenuation Coefficient) Measurements），

生物高分子结晶数据库（Biological Macromolecule Crystallization Database），

陶瓷互联网手册（Ceramics WebBook），

化学动力学数据库（CKMech，Chemical Kinetic Mechanisms），

化学互联网手册（Chemistry WebBook），

单分子反应计算数据库（ChemRate: A Calculational Database for Unimolecular Reaction），

视觉协同测试床（CIS2 Visual Interoperability Testbed），

化学动力学机理（CKMech，Chemical Kinetic Mechanisms），

计算化学比较和基准数据库（Computational Chemistry Comparison and Benchmark Database），

计算机辨认工具测试项目网站（Computer Forensics Tool Testing (CFTT) Project Web Site），

二阶光谱数据库（Diatomic Spectral Database），

运算法则和数据结构字典（Dictionary of Algorithms and Data Structures），

电子与等离子体加工用气体相互作用数据 (Electron Interactions with Plasma Processing Gases），

元素数据索引（Elemental Data Index），

工程统计学手册（Engineering Statistics Handbook），

火灾研究信息服务（Fire Research Information Services ，FRIS），

基本物理常数（Fundamental Physical Constants），

中性原子的基本水平和电离能量（Ground Levels and Ionization Energies for the Neutral Atoms），

数学软件指南（Guide to Available Mathematical Software），

NIST计量结果不确定性的评估与表达指南（Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results），

基础原子光谱数据手册（Handbook of Basic Atomic Spectroscopic Data），

绝缘体和建筑材料的热传递性质（Heat Transmission Properties of Insulating and Building Materials），

高温超导材料数据库（High Temperature Superconducting Materials Database），

HIV蛋白酶数据库（HIV Protease Database），

人线粒体蛋白数据库（Human Mitochondrial Protein Database），

烃类光谱数据库（Hydrocarbon Spectral Database），

二氧化碳同位素测定的交互规则（Interactive Algorithm for Isotopic CO2 Measurements），

国际比较数据库（International Comparisions Database），

ITS-90热电偶数据库（ITS-90 Thermocouple Database），

自动数据分析工具（MassSpectator Automated Data Analysis Tool），

矩阵市场数据库（Matrix Market Database），

相位图和计算热动力学―焊接系统（Phase Diagrams and Computational Thermodynamics - Solder Systems），

多轮烃结构索引（Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Structure Index），

聚合物方法数据库（Polymer MALDI MS Methods Database），

高级材料的性质数据总结（Property Data Summaries for Advanced Materials），

断裂韧度性质数据总结（Property Data Summaries for Fracture Toughness），

氧化玻璃的性质数据总结（Property Data Summaries for Oxide Glasses），

蛋白质数据银行（Protein Data Bank (PDB) ( in collaboration with RCSB )

放射性核半衰期计量（Radionuclide Half-Life Measurements），

用于观测星际分子微波跃迁的雷达技术扫描频率（Recommended Rest Frequencies for Observed Interstellar Molecular Microwave Transitions - 1991 Revision），

加强渗透性数值数据库（Database on Reinforcement Permeability Values），

短暂前后重复的DNA数据库（Short Tandem Repeat DNA Internet Database），

无铅焊料的焊接特性数据库（Database for Solder Properties with Emphasis on New Lead-free Solders），

可溶性数据库（IUPAC-NIST Solubility Database），

溶解动力学数据库（NDRL/NIST Solution Kinetics Database on the Web），

坎德拉X-射线天文台光谱数据库（Spectral Data for the Chandra X-ray Observatory），

统计参考数据库（Statistical Reference Datasets），

电子、质子和氦离子的静止能与行程表（Stopping-Power and Range Tables for Electrons,Protons,and Helium Ions），

NIST结构陶瓷学数据库（NIST Structural Ceramics Database），

合成聚合物质谱项目（Synthetic Polymer Mass Spectrometry Project），

X-射线质量衰减系数和能量吸收系数表（Tables of X-Ray Mass Attenuation Coefficients and Mass Energy - Absorption Coefficients），

酶催化反应的热力学数据库（Thermodynamics of Enzyme-Catalyzed Reactions Database），

半导体器件加工用的气体的热物理特性数据库（Database of the Thermophysical Properties of Gases Used in the Semiconductor Industry），

三原子光谱数据库（Triatomic Spectral Database），

Vibrational branching ratios and asymmetry parameters in the photoionization of CO2 in the region between 650 Å and 840 Å

可见物粘合剂数据集（NIST Visible Cement Dataset），

Wavenumber Calibration Tables from Heterodyne Frequency Measurements

用于剂量测定的X-射线衰减与吸收表（X-Ray Attenuation and Absorption for Materials of Dosimetric Interest），

X-射线波型系数、衰减与散射表（X-Ray Form Factor,Attenuation and Scattering Tables），

X-射线电光子分光光谱数据库（NIST X-ray Photoelectron Spectroscopy Database），

X-射线跃迁能量数据库（X-Ray Transition Energies Database），

光子交叉截面数据库（XCOM: Photon Cross Sections Database）。

两个根本不是一个类型的东西啊，虽然都是库。

MFC是微软的基本类库，封装了非常多的底层API，包括窗口 *** 作、文件 *** 作、SOCKET等以及一些辅助类例如CString和一些模板类CList、CArray等。

同时提供了DOC/VIEW的程序框架，并构造了消息的处理线路。

以下内容来自百度百科：

而STL是Standard Template Library，标准模板库。

从根本上说，STL是一些“容器”的集合，这些“容器”有list,vector,set,map等，STL也是算法和其他一些组件的集合。这里的“容器”和算法的集合指的是世界上很多聪明人很多年的杰作。STL的目的是标准化组件，这样就不用重新开发，可以使用现成的组件。STL现在是C++的一部分，因此不用额外安装什么。

STL被内建在你的编译系统之内。

在C++标准中，STL被组织为下面的13个头文件：<algorithm>、<deque>、<functional>、<iterator>、<vector>、<list>、<map>、<memory>、<numeric>、<queue>、<set>、<stack>和<utility>。

SQL2005中显示无法对 用户 'user1' 执行 查找，因为它不存在，或者您没有所需的权限。是设置错误造成的，解决方法为：

1、在面板左上方点击“新建查询”。

2、在界面上，将当前数据库，切换到“Master”下面。点击下拉选框，选中“Master”。

3、然后在右侧空白区域，输入如下代码：DECLARE @SQL VARCHAR(MAX); SET @SQL='' SELECT @SQL=@SQL+'; KILL '+RTRIM(SPID) FROM mastersysprocesses WHERE dbid=DB_ID('数据库名'); EXEC(@SQL)。

4、执行之后，可以观察下方执行成功。然后再修改数据库的名称。

5、现在再回到数据库看，已经正常了。

注意事项：

SQL的核心部分相当于关系代数，但又具有关系代数所没有的许多特点，如聚集、数据库更新等。它是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言。

DBLE是一种分布式数据库。

DBLE官方网站：>

DBLE官方项目：>

DBLE下载地址：>

A搜寻算法

俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法

一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound

分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩

数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商

Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法

迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划

动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。 动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较著名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法

在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。

快速傅里叶变换(FFT)

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数

HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序

Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序

Merge sort是建立在归并 *** 作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法

RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密演算法

这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find

并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm

寻找最可能的隐藏状态序列

等等这些，算法很多。

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