基于B/S架构的CDM项目管理研究与应用2011

CDM 项目的流程管理太绕？这个基于 B/S 架构的管理系统就挺实用。项目、合同、资金这些模块全都有，连发电量统计和知识库也做进去了。最方便的是它自带预警提醒功能，出问题提前知道，省事不少。 系统逻辑清晰，整个流程照着 CDM 项目开发来走，基本不太容易走错。用起来反应还挺快，界面也是网页形式的，B/S 架构嘛，不用装客户端，浏览器就能搞定。 比较亮眼的是它的统计和知识，能看图能导出，做汇报时候省力。而且数据之间有串联，做决策也方便不少。你要是做 CDM 类项目，尤其电力方向的，这套系统真可以试试。 对了，系统背后是根据 CDM 项目开发模型做的，结构挺合理。想学系统架构设计的，也可以参考下它

统计分析 0 2025-06-16

快消企业月度销售数据回归分析实战项目

快消行业的月度销售数据，做回归挺合适的，数据结构清晰，字段也不复杂。用来练习建模思路、特征选择这些刚刚好，不会太杂也不太水。像销售额、促销力度、广告投入这些字段，正好适合拿来跑一波线性回归或者多元回归。 字段命名也比较友好，不用花太多时间做数据清洗。直接用 pandas 做预，再用 sklearn 跑模型，流程顺。每个月的数据可以帮你模拟真实业务场景，比如销量跟什么变量关系大，或者季节性变化有没有影响。 如果你对回归还不是熟，可以搭配下面这些资源一起看，入门效率会更高： 回归：基本原理+实际应用 Logistic 回归：分类场景也能参考 方差与回归：教你判断变量显著性 回归的

统计分析 0 2025-06-16

CUPK-lib数据统计实验1.2配套数据

统计课程实验的配套数据，CUPK-lib这个资源挺实用的，尤其是做实验 1.2 的时候，直接拿来用省不少事。数据清洗过了，格式统一，省去了前期的麻烦。 从 Excel 到Pandas，不管你是图表派还是代码派，都能找到熟悉的工具来。像groupby()、pivot_table()这些用得多的函数，在这份数据上都能轻松演练。 页面上还挂了不少关联资源，比如MATLAB的基本统计量教程、Canoco的生态教程，适合想深入的你扩展一下视野，链接都给你备好了。 如果你正在做课程作业或者刚上手数据，这个资源真的可以先下下来看看，格式干净、响应也快，整体体验还不错。哦对了，文件名就叫CUPK-lib，找起

统计分析 0 2025-06-16

Matplotlib可视化小抄

如果你正在学习数据可视化，Matplotlib绝对是个不容错过的工具。而这份《Matplotlib 可视化小抄》是你学习过程中不可多得的好帮手。它从零碎的知识点到具体的学习案例，涵盖了所有你需要掌握的基本技巧和应用实例。想要快速上手，或者需要做一些复杂的图表展示，它都能帮你轻松搞定。尤其是对于那些刚入门的小伙伴，按图索骥的方式，能你更加系统地理解Matplotlib的强大功能。此外，文档中不仅有基础的图表绘制，还包括了诸如直方图、散点图等进阶内容。结合实际案例，能让你更好地掌握如何运用这个工具。如果你有兴趣做数据并展示给别人看，Matplotlib真的是值得掌握的利器。不过要注意，虽然文档详细

统计分析 0 2025-06-16

学习型索引结构在医疗信息领域的应用与发展

学习型索引的高效查找方式、对 B 树的挑战，还有在医疗数据里的应用潜力，嗯，这篇文章讲得蛮清楚的。RMI 模型的设计思路比较新，把查找当成预测问题来做，响应也快。像有序的患者 ID、生命体征数据这些，效率提升挺的。Dabble和Alex这些实现也有提，区别在哪、各自怎么优化的，都说得比较细，值得一看。如果你平时折腾索引优化或者搞医疗信息系统的开发，那这篇内容还挺有参考价值的。

统计分析 0 2025-06-16

定点乘法运算流程图分析-数字信号处理程佩青第三版

定点乘法运算的流程图挺清晰的，适合刚上手数字信号的你。程佩青教材的这部分内容配了流图解析，思路直白不绕弯，结合 Matlab 代码看会更有感觉。像乘法器延迟、舍入误差这些细节都标得比较清楚，方便你理解定点运算的特点。你要是做过 DSP 方面的仿真，就知道这块内容在滤波器设计里多重要。

统计分析 0 2025-06-16

盾构掘进参数对地面隆起影响的研究

杭州地铁盾构施工的地面隆起数据，配上掘进参数一块研究，挺有意思的组合思路。文章了像环推力、土舱压力这种关键参数怎么影响地面隆起，逻辑还蛮清晰。提到最大环总推力对隆起的影响最大——这个还挺有用的。如果你经常接触地铁盾构或者搞施工参数优化相关的研究，这篇文章的方法可以拿来借鉴下。

统计分析 0 2025-06-16

Boracay统一数据服务平台

boracay 的统一数据服务平台挺适合复杂数据场景的。它把查询能力分成三块：交互查询、联机查询和模型管理，思路清晰，挺实用的。像你平时要查历史交易明细、日志、甚至是搞点报表啥的，它都能搞定，响应也快，接入起来也不麻烦。 交互查询（IQ）模块专治那种高并发、低延迟的明细查询。比如你要查 1T 级别的历史数据，想要秒出结果，就可以用它。底层用的是Solr、HBase、ElasticSearch这类常见大数据引擎，还能接上Redis做加速，挺灵活。 联机查询（OLQ）模块更适合做统计，尤其多表关联、多维这些复杂逻辑。它支持的引擎也蛮多的，比如Hive、Impala、Kylin，还有你熟的Oracl

统计分析 0 2025-06-16

法律的弹性脆弱性法律自动化与算法影响研究

法律程序的计算问题一直是技术圈里绕不开的话题。《法律的弹性脆弱性》这篇论文就挺有意思的，从法律自动化说起，一路了计算对法律判断的影响，提到了一些人爱用统计、机器学习来预测判决，嗯，看起来智能，其实也挺危险。作者指出，法律不只是变量和结果的堆砌，更关键的是人——尤其是人的判断、协商和语言的运用能力，这些是算法难完全模拟的。你要是正在折腾 AI 法律助手，或者搞法律文本的，那这篇文章别错过了。

统计分析 0 2025-06-16

北京二手房分析数据可视化项目

北京二手房的项目结构蛮清晰的，三个文件打包好：两个.csv数据源加一个.ipynb文件。建议你用 Jupyter Notebook 打开，整个过程写得细，适合刚入门 pandas 的同学，照着练也不会懵。 数据读取、清洗、到可视化，基本一步不少，像是怎么筛选小区、怎么空值都讲了。每段代码都有注释，嗯，看得懂，也改得动。适合那种“学完基础想找点真数据练练手”的朋友。 对了，绘图部分还用到了 matplotlib 和 seaborn，图表还挺漂亮的。如果你对 房产 或者 数据可视化 感兴趣，拿来练练不错。 建议：如果你对 Pyecharts 感兴趣，可以搭配看看这个相关练习，一套组合拳打下来，基本

统计分析 0 2025-06-16