东南大学崇志宏非结构数据存储和区块链数据库的最新研究进展

东南大学数据库教学资料__第3章的最新内容已经更新，包含最新的数据库技术和应用。学习者可以通过这份资料深入了解数据库的核心概念和实际应用。

具体分为以下几种： INNER JOIN 显示符合条件的记录，此为默认值； LEFT （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及左边表中不符合条件的数据行，此时右边数据行会以NULL来显示，此称为左连接； RIGHT （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及右边表中不符合条件的数据行，此时左边数据行会以NULL来显示，此称为右连接； FULL （OUTER） JOIN 显示符合条件的数据行以及左边表和右边表中不符合条件的数据行，此时缺乏数据的数据行会以NULL来显示； CROSS JOIN 会将一个表的每一笔数据和另一表的每笔数据匹配成新的数据行。当将JOIN关键词放于FRO

决策树算法的最新研究进展整理得挺到位的，尤其是针对大数据环境下的优化点，讲得蛮细。像 C4.5 和 CART 这些经典算法，多人平时用但不一定搞清了背后的逻辑。这篇文章不仅把基础原理重新梳理了一遍，还总结了最近五大优化方向，比如引入集成学习、预排序、大数据集的 SLIQ、SPRINT 等，读完会有种‘哦，原来现在已经做到这一步了’的感觉。 优化构建过程这块挺实用，比如用信息增益率代替信息增益，就能属性偏差的问题。像用基尼系数来分裂，连续值的表现也还不错。 支持大数据的 SLIQ 和 SPRINT 值得一看，内存小也能跑得动树，而且效率还挺高。你做大规模数据分类任务的话，这两个算法可以重点研究一

数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

优质课程推荐！导师授课深入浅出，每次2小时+超长干货分享，涵盖去年知识图谱领域最新研究资料，物超所值！

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

随着科技的进步，畜禽基因组选择方法在2020年已经取得了显著进展。

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

在SQL语言中，修改数据记录的操作通常使用UPDATE语句完成。这条语句允许用户更新表中一行或多行记录的特定列值。其语法包括：UPDATE 表名 SET 列名1=新值1, 列名2=新值2, ... WHERE 条件。通过指定适当的条件，可以精确地修改所需的数据行。