LINGO程序与数据学习资料集

这份资料包含学习MongoDB时使用的文件，并附带了MongoDB运行程序，方便您进行实践操作。

使用return命令能够有效地终止当前函数的执行，并返回调用它的函数继续执行。下表比较了break、continue和return命令的用法：break用于退出for或while循环；continue用于跳过本次循环迭代；return则立即结束当前函数执行，返回到调用函数中。

全英文的课件和几篇经典英文论文，挺适合想深入了解数据挖掘的朋友。内容覆盖了基本理论、常见算法还有一些实际应用，尤其适合用来配合课堂或自学时查漏补缺。资料是打包成数据挖掘.rar，拿来就能用，省心不少。 除了课件本身，还有几个扩展阅读资源也挺不错：一个是关于 GFS 的中英文对照论文，方便理解大型分布式文件系统的设计思路；另一个是施一公写英文论文的六条建议，写作这块你要是正卡壳，可以看看这个。 整体感觉，这套资源对刚接触数据挖掘的人比较友好，阅读难度不高，但内容又不至于太浅。如果你最近刚上相关课程，或者准备写点东西、搞点项目，值得下来看一眼。

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

分享老二牛车教育第七章《理论课子程序与程序包》学习资料，内容丰富，通俗易懂，供大家学习交流。

这份学习资料涉及载波调制的数字传输，包括PSK的Matlab程序和精心准备的PPT。

SAS 的学习资料，内容还挺全的，适合想提升数据技能的你。压缩包里有一份讲得比较细的大数据讲义，讲了怎么用 SAS 搞数据清洗、整合还有，像是用SAS/ACCESS、SAS Viya这些东西 PB 级数据那种场景也有讲到，思路还挺实战的。跨语言整合这块也没落下，资料里有SAS 调用 R 和 Python的例子，像用PROC IML搞 R 脚本执行，或者在 SAS 里跑 Python 函数什么的。如果你平常写 R 或者 Python 比较多，那这个整合用起来就顺手。再说说SPSS的部分，内容比较偏 R 和 Python 怎么操作.sav文件，像用 R 的foreign包或 Python 的pan

数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性，在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库，一次整好，各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口，加工打包后再给前端查，用起来爽。而数据挖掘，更像是你调试一堆用户行为日志时，突然发现了用户点某按钮后总是跳出，这种规律性就值钱了。 期货行业的玩法也差不多，比如通过数据仓库看价格走势图，再用分类模型预测行情走向，能省不少试错成本。像ETL 流程，就有点像你在构建前端工程化流程：清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快，结构怎么设计，比如用星型模型还是雪花模型，都挺影响查询效率的。 至于挖掘方法，关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米

这份资源对学习 SQL Server 非常有帮助，得来不易。