C语言工业数据分析框架

C 语言写的工业数据系统，核心模块用的都是原生实现，性能方面没得说，稳定、高效。支持的数据导入格式也蛮丰富的，适合那种上 G 的大型工业数据。嗯，操作起来也不复杂，图形化的界面能直接看图表，柱状图、折线图这些一应俱全，对设备状态一眼就能看出来点啥。 核心的数据部分挺给力的，从数据清洗到格式转换，再到统计，一条龙服务。你可以用它做异常检测，也可以跑点预测模型，像什么聚类、回归都能整，功能上确实比较全了。 还有一点蛮实用的，统计模块自带的函数挺多，标准差、方差、假设检验这些常用的方法都有，精准度也还不错。你要是干制造、设备管理、甚至能源效率优化的活，用它准没错。 如果你是搞底层开发的，或者对C 语

算法与数据结构 0 2025-06-17

K-Means聚类算法示例-数据挖掘原理与实践第五章PPT

K-means 聚类算法的例子讲得挺直观的，两个维度：X 和 Y，6 组数据，不复杂，但刚刚好能聚类的基本过程。嗯，如果你刚开始接触 数据挖掘，看完这个例子，基本就能明白 K-means 怎么一步步找中心点的。 数据列得规整，从 t1 到 t6，每个实例都有 X 和 Y 两个属性。这种二维数据，用来练手聚类算法挺合适，画图也直观。再配合下边几个参考链接，不管你是用 Python，Matlab，还是想了解下原理，资源都安排上了。 比如用 Python 的话，可以看看这个Python 实现 K-Means 聚类算法，代码比较清晰，逻辑也不绕；喜欢用 Matlab 的话，这篇Matlab 实现 K-

算法与数据结构 0 2025-06-17

智慧旅游大数据后台管理Vue.js

黑色简洁风格的后台界面，搭配清晰的数据面板，用起来还挺顺手的。智慧旅游后台管理系统是搞旅游大数据项目时比较实用的一套系统，页面结构清爽，逻辑也不绕，用来跑数据、票务统计都还不错。 模块划分得挺细，像数据概览、用户管理、票务这些都有，点开响应也快。你用过element-ui或者Ant Design的话，上手会更轻松，毕竟套路差不多。 我自己接旅游行业项目的时候用它来跑OTA 票务数据，大数据量也挺稳的。你要是搞接口接入，建议提前规划好接口缓存，不然数据量一上来会有点压力。 另外系统文档也比较全，像OTA 购票数旅游大数据、旅游大数据应用概览这些都能帮你快速理解业务背景，节省不少踩坑时间。 如果你

算法与数据结构 0 2025-06-17

YOLO vs SSD实时检测对决

实时检测界的两大热门选手——YOLO和SSD，你用过哪个？YOLO的思路比较简单粗暴，把整个图像当一坨，一次性回归出位置和分类，速度快、准确率还挺高，适合那种需要立马响应的应用，比如自动驾驶、监控系统啥的。YOLOv5、YOLOv8这些版本也挺全，基本能应付大部分任务。你要是刚入门，推荐从YOLOv3或者YOLOv5玩起，社区资源多，教程丰富，容易上手。比如这个基于 Maixduino 的车辆检测项目，就挺有代表性，硬件资源紧张也能跑得动。如果你用Matlab，也有不少对接的方案，像把图像标注格式转成 YOLO 格式，或者直接跑 ONNX 模型，节省不少折腾时间。甚至老牌的libsvm也有人拿

算法与数据结构 0 2025-06-17

数据集面试题全流程知识梳理

数据集相关的面试题不少人都在找，但多资源只有题目没答案，看着挺干干的。不过这篇文章就不一样，内容还挺全的，覆盖了从数据集的基本到模型训练的整套流程。是像批次归一化、类别嵌入这些概念，说得不绕、也不枯燥，算是对初学者和准备面试的人蛮友好的一个梳理。 而且里面还列了不少经典数据集的实际应用场景，比如MNIST、IMDB、Iris这些老朋友。如果你之前刷题刷得有点头大，不妨看看这个总结，会帮你把知识串起来。顺便还贴了十几个相关资源的下载链接，找数据练手不用再到处翻了。 如果你是准备跳槽面试，或者刚入门想系统梳理一下数据预和模型训练的流程，这篇文章还是挺值得收藏的。

算法与数据结构 0 2025-06-17

深入理解大数据处理与编程实践Part 2

523 页的大部头，内容够厚实，讲的大数据编程也挺接地气的。里面从 Hadoop、Spark 到 PySpark、MongoDB，算是把主流的大数据工具都撸了一遍，例子也比较贴近实战。看完之后，不说你成专家，起码打个样板系统是没啥问题的。 523 页的大部头，内容够厚实，讲的大数据编程也挺接地气的。里面从 Hadoop、Spark 到 PySpark、MongoDB，算是把主流的大数据工具都撸了一遍，例子也比较贴近实战。看完之后，不说你成专家，起码打个样板系统是没啥问题的。 RDD操作讲得蛮细的，像map、reduceByKey这些基本操作都有案例，顺手还能练练Spark SQL。对了，Hiv

算法与数据结构 0 2025-06-17

大数据治理全流程实用指南

大数据治理的全套流程梳理得还挺细的，尤其适合正在摸索数据治理方法的你。内容从元数据管理讲到生命周期监管，一步步拆解，实用。像你做前端或者搞数据集成，看到这类结构化清晰的模型文档，真是省心不少。

算法与数据结构 0 2025-06-17

视频智能分析大数据应用

视频监控的数据太杂，传统的大数据工具一上来就傻眼了。非结构化数据，尤其是视频内容，没法像表格那样直接，起来确实挺麻烦的。不过现在不一样了，有人已经琢磨出一套基于大数据的视频智能系统，专门拿来搞这些‘难啃的骨头’。 系统的核心是把原始视频先结构化，比如识别出人、车、动作之类的元素，再用大数据技术去跑，比如行为识别、事件预警，甚至还能支持平安城市建设这种大场景。 数据结构化之后，你就能把它和其他业务数据打通了，比如监控画面中出现的人员和门禁系统的数据做比对，抓异常就快多了。想象一下，某人进了大楼但没刷卡？这种事，系统能秒级识别。 想深入了解的话，推荐几个蛮实用的资源： 非结构化大数据深度解析

算法与数据结构 0 2025-06-17

NSGA-II多目标进化算法

多目标优化里头，NSGA-II 算法还挺经典的，属于进化算法中的老大哥级别。它是在老版 NSGA 的基础上做了不少优化，比如非支配排序快了不少，速度快，代码也不臃肿。精英策略的引入也让好个体不容易被淘汰，结果更稳，收敛也更快。 精英策略的引入挺关键，防止了“好苗子”在迭代中被随机干掉的尴尬。举个例子，如果你在做路径规划、多目标调度这类事儿，这点能帮你节省不少调参时间。 拥挤度比较这块也蛮有意思。以前的 NSGA 要手动设置共享半径，麻烦还容易出锅。NSGA-II 直接上密度排序，你不用再关心那些参数细节，个体分布也更均匀，结果看起来就舒服多了。 资源是打包好的NSGA-II.zip，里面代码结

算法与数据结构 0 2025-06-17

抖音大数据分析报告2018-2019

面向年轻人的短视频平台，用户行为和内容生态这块讲得细。像什么用户参与度啊、原创音乐占比这些，都给了挺多数据。你如果是做用户增长、产品设计或者内容推荐的，看看这个报告，肯定能摸出点门道来。尤其是它了头部内容的影响力，帮你理解什么样的内容更有传播力。整体报告比较接地气，不枯燥，适合想快速上手做短视频方向数据的人。

算法与数据结构 0 2025-06-17