大数据技术领域数据分析与挖掘刘鹏《大数据、云计算与移动应用》第1讲

大数据的与挖掘领域挺有意思的，尤其是现在多工具都已经成熟了，像SAS、R、Mahout这些工具都挺强大的。你要是想深入了解大数据的相关技术，刘鹏的《大数据、云计算与移动应用》第一讲就了多相关的技术和工具，挺适合入门的。 如果你正在接触或者想了解数据挖掘，Rhive/Rhadoop和Mahout这些工具还不错，能你在分布式环境下做大规模数据。再比如，如果你对Hadoop有兴趣，这篇《Hadoop 大数据与挖掘实战》教程挺适合做入门学习的。 说到大数据，Spark也是一个不可忽视的技术，Spark 快速大数据入门这篇文章能够你快速入门，不妨试试看。 ，如果你对大数据的挖掘有兴趣，学习和了解这些技术

算法与数据结构 0 2025-07-02

Keras中文手册深度学习框架

Keras 中文手册是一个挺实用的资源，适合深度学习入门或者想快速上手的人。它的设计比较简洁，操作也直观，适合快速原型设计。无论是卷积神经网络（CNN）还是循环神经网络（RNN），都可以轻松搞定。而且，Keras 是开源的，支持多平台，Python 集成也让操作更灵活。手册里包含了从基础到进阶的内容，甚至有中文文档项目“Keras-cn”进行本地化翻译和更新，你可以随时获得最新的技术支持。最棒的是，它还鼓励社区贡献，参与感挺强的。如果你想用 Keras 快速搭建深度学习模型，肯定不会错过这个手册。

算法与数据结构 0 2025-07-02

素数之恋——黎曼假设与数学中的最大未解之谜

黎曼假设，嗯，这个名字对于大多数人来说并不陌生。它跟素数的分布密切相关，而且可不仅仅是个数学问题哦，它的会对现代密码学产生巨大的影响。想象一下，密码破解、信息安全等领域，依赖的技术背后，都潜藏着黎曼假设的影子。其实，黎曼提出的猜测至今还没有被证明，已成为数学界的‘圣杯’之一。对了，有兴趣了解素数计算吗？这几篇资料能帮到你：MATLAB的黎曼求解器、Python输出素数的代码等等。如果你对这些感兴趣，不妨深入看看。这些资源能给你一些启发，别忘了，数学的奥秘等你来揭开！

算法与数据结构 0 2025-07-02

服务率或到达率依赖状态的排队模型Ansys Workbench工程实例详解

这个排队模型的 Ansys Workbench 工程实例，挺适合对排队论有兴趣的开发者，尤其是你如果想理解如何模拟和计算系统中的各类排队情况。文中详细了服务率、到达率如何依赖于不同的状态，尤其是机器的维修和等待时间。你可以通过实际的 Lingo 代码来模拟这些流程，从而更好地理解修理系统的运作。挺直观，代码部分也清晰，适合刚接触的朋友。对于复杂的排队问题，学会这种模拟方法，能你更好地调整系统参数，提高效率哦！

算法与数据结构 0 2025-07-02

北京大学数据结构课件第四讲栈

北京大学的数据结构课件第四讲，讲的是栈这个经典又实用的数据结构。资料里从概念讲起，啥是栈，怎么用，怎么实现，讲得都挺细。栈的操作那部分，用ADT抽象得清楚，像push、pop、top这些方法你一看就懂，学完就能写。接下来两种实现方式也都讲到了：一个是顺序存储，数组+指针搞定；一个是链式存储，用链表灵活不少，内存管理上更节省。每个操作也都有对应的函数名，比如createEmptyStack_seq、push_link这些，照着写代码就行。最妙的是，还给你列了一堆实际应用：函数调用栈、括号匹配、表达式计算、撤销操作等等，场景挺全的，听完一讲你就能立刻用上。如果你刚好在学栈，或者要手撸数据结构，这份

算法与数据结构 0 2025-07-02

DWA动态避障算法MATLAB实现

基于 DWA 的动态避障代码是用 MATLAB 写的，适合搞机器人路径规划的朋友参考。算法挺经典的，重点在于实时性强、调参灵活。里面的dwa文件夹基本覆盖了从地图、速度设置到路径规划和动态调整的全过程。代码结构也算清晰，不复杂，适合动手实验或做二次开发。你要是对避障策略感兴趣，拿来跑一跑还是挺有收获的。

算法与数据结构 0 2025-07-02

能耗分解能源与设备物联网数据平台

能耗分解的能耗占比功能，挺适合做建筑节能管理的初步切入点。能把总能耗拆成按用户、按系统的明细，还能把高能耗设备直接拎出来看——像是空调、照明这些，一眼就知道谁最费电。你要是做能源监控前端，拿这些数据做图表展示，逻辑清晰、响应也快，体验还不错。 总能耗的分户分项拆解，属于那种看起来复杂但用起来还蛮直观的功能。你只需要配合好后端接口，像energy/device/list这类接口返回的数据结构别太乱，前端展示基本就是饼图、柱状图那一套，ECharts或者AntV配合Vue、React都挺方便。 而且支路能耗排名这块还蛮实用的，尤其是有分时段数据的时候，能做出那种“昨日高耗能 TOP5”或者“本月节

算法与数据结构 0 2025-07-02

北京大学数据结构课件第10讲生成树与最小生成树

北京大学数据结构课件的第十讲，讲的是生成树和最小生成树，内容挺系统的，适合你想快速掌握图论基础的场景。连通图的生成树，简单来说，就是从一个点出发，能走遍所有顶点，而且不走重复路线。DFS和BFS都能搞定这事，各有优劣，熟悉下实现方式，写算法题会快不少。还有个蛮关键的概念是最小生成树。意思就是，在带权重的图里找一棵代价最小的树。图里的边都有“花费”，而你得在不丢掉任何节点的前提下，把这花费降到最低。课件里重点讲了Prim 算法。嗯，这个算法还挺实用，尤其适合稠密图，基本套路就是从一个点开始，每次选一条最便宜的边扩展节点，直到全图都覆盖。课件还给了例子，手把手演示了一遍，配合图来看清晰。如果你还不

算法与数据结构 0 2025-07-02

贫困精准识别模型构建-中国电信新型智慧城市白皮书2020.9（第31页）

在构建贫困精准识别模型时，采用随机森林算法是一个好的选择，尤其是对于那些数据不平衡、缺失值多，甚至存在共线性问题的情况。通过利用行列采样和决策树分裂，随机森林能够有效地这些挑战，提高分类准确性。这个方法适合用在贫困人口识别、数据挖掘等实际场景。并且，算法的效果也挺不错，相比传统的SVM和KNN等算法，分类表现更加稳健。你可以用它来构建更为精准的贫困识别模型，获得比较理想的结果。如果你想了解更多细节，可以查看一些关于决策树和随机森林的文档，例如Scikit-learn 决策树与随机森林实现与应用，或者直接参考一些现成的Python实现，快速上手。这个模型的关键在于随机森林多元数据时的强大能力，是

算法与数据结构 0 2025-07-02

聚类分析数据挖掘技术及应用

聚类挺有意思的，是在数据挖掘中。其实，聚类算法有多特点，像不同类型数据、应对大数据的能力，这些都让它成为工具中的强手。更有意思的是，它能发现形状奇特的簇，还能那些“噪声”数据。嗯，如果你对高维数据感兴趣，聚类也是个好选择。常见的聚类方法有多种：划分方法、层次方法、基于密度的方法等，每一种都有其独特的优势和使用场景。如果你刚入门，可以从最划分方法开始，逐步了解其他方法的使用哦。

算法与数据结构 0 2025-07-02