[正则表达式数据抽取regularexpressionadvanceuse]以下是程序的输出：Aim String:buffer size1=0x1234 buffer size2=1024 buffer size3=9999[src pattern]:buffer size1=VAR{HEX_NUM=>N1} buffer size2=VAR{STRING=>N2} buf...+阅读
简单点实现可以在表中使用GUID，并自动生成，取数据时以此字段排序，使用完再更新此字段，10分钟的判断则通过加一个时间栏位就红了。基本保证是随机的。步骤如下：
1. 建个测试表，假定tData是你需要的字段，tGUID、tUseTime为必须字段且不可为空
CREATE TABLE [dbo].[tbaidu_t1](
[tGUID] [uniqueidentifier] NOT NULL,
[tUseTime] [datetime] NOT NULL,
[tData] [int] NOT NULL
) ON [PRIMARY]
GO
ALTER TABLE [dbo].[tbaidu_t1] ADD CONSTRAINT [DF_tbaidu_t1_tGUID] DEFAULT (newid()) FOR [tGUID]
GO
ALTER TABLE [dbo].[tbaidu_t1] ADD CONSTRAINT [DF_tbaidu_t1_tUseTime] DEFAULT (getdate()) FOR [tUseTime]
GO2. 新建一个存储过程
CREATE PROC usp_tbaidu_GetRandData
AS
-- 选取指定数据
SELECT TOP 3 * FROM tbaidu_t1
WHERE datediff(MI,tUsetime,GETDATE())>4
ORDER BY tGUID
-- 更新已选择数据的时间栏位
UPDATE tbaidu_t1 SET tUseTime = GETDATE()
WHERE tGUID IN(
SELECT TOP 3 tGUID FROM tbaidu_t1
WHERE datediff(MI,tUsetime,GETDATE())>4
ORDER BY tGUID
)
--更新所有数据对应的fGUID字段
UPDATE tbaidu_t1 SET tGUID = NEWID()
3.执行存储过程就好了
EXEC usp_tbaidu_GetRandData
数据挖掘规则提取的直接方法
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
7、Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。
java怎么使用随机抽取数组里的数据
package reptile;
import java.util.Random;
public class Test
{
public static void main(String[] args){
String[] b = {＂公共的＂， ＂私有的＂， ＂受保护的＂}；
Random rand = new Random();
int num = rand.nextInt(3);
System.out.println(b[num]);
}
1、Java是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
2、Java是由Sun Microsystems公司推出的Java面向对象程序设计语言（以下简称Java语言）和Java平台的总称。由James Gosling和同事们共同研发，并在1995年正式推出。Java最初被称为Oak，是1991年为消费类电子产品的嵌入式芯片而设计的。1995年更名为Java，并重新设计用于开发Internet应用程序。
3、用Java实现的HotJava浏览器（支持Java applet）显示了Java的魅力：跨平台、动态Web、Internet计算。从此，Java被广泛接受并推动了Web的迅速发展，常用的浏览器均支持Javaapplet。另一方面，Java技术也不断更新。Java自面世后就非常流行，发展迅速，对C++语言形成有力冲击。在全球云计算和移动互联网的产业环境下，Java更具备了显著优势和广阔前景。2010年Oracle公司收购Sun Microsystems。
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