文本和数据挖掘基础知识研讨会的资料

数据融合MATLAB代码 及 CSCAR 讲习班是我完成的一些（但不是全部）CSCAR研讨会的列表（不分先后）。该代码（与PySpark结合使用）已不再可用。提供了有关如何设置的说明，解释了用于生成数据的代码。

基于网站商品查询功能的库查询优化，探讨MySQL优化的最新进展。

本次会议将展示如何利用MATLAB和Simulink快速开发和迭代信号处理、控制和图像处理等领域的算法，并在各类硬件板上独立运行。我们将以电机控制示例为例，演示如何：1）仅需点击按钮即可在Arduino上独立运行MATLAB和Simulink算法；2）优化并增强算法，以充分利用生产硬件的附加功能；3）自动生成针对各类硬件的目标C代码。

数据挖掘是一门研究如何从大量数据中提取有用信息的学科。它涵盖了统计学、人工智能和机器学习的技术，帮助人们发现数据背后的模式和关联。数据挖掘在商业、科学研究和社会分析中具有广泛应用，其重要性日益凸显。

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

Matlab、Python和R中的并行编程研讨会 受众：了解如何使用上述语言之一进行编码以执行串行任务，但希望了解如何进行并行编码的任何人。 先决条件：- 脚本语言之一- Linux基础知识- ssh进入远程系统- 文件系统导航- 在远程系统上编辑文件- 使用Matlab、Python或R进行编程 课程资料： 第1天 - 并行计算简介- 09:00 am - 09:15 am：介绍- 09:15 am - 10:15 am：并行计算基础- 10:15 am -10:30 am：休息- 10:30 am - 12:30 pm：并行计算最佳实践- 12:30 pm - 01:30 pm：午餐- 0

当前数据库的容量已经达到数万亿的级别，这些庞大的数据背后蕴藏着许多具有重要决策意义的信息...

数据挖掘是从海量数据中提取有用信息和知识的技术，是信息时代的重要工具。详细介绍了数据挖掘的定义、KDD过程及其主要方法。数据挖掘的起源可以追溯到信息化快速发展的今天，它通过复杂的数据分析技术，从看似无序的数据中发现有意义的模式和规律，提高了信息的使用价值。KDD是从大数据中发现新颖、有效、可理解的模式的过程，包含数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示。数据挖掘方法主要有聚类、分类、关联规则学习、回归分析等。预处理是数据挖掘的关键步骤，包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。数据挖掘结果可通过可视化展示，帮助用户理解复杂的数据模式。随着大数据时代的到来，数据挖掘在市场趋势分析、客户细分、欺

Oracle 10g管理研讨会1的PPT提供了关于Oracle数据库管理的详细信息和实用技能。通过这个工作坊，参与者能够掌握数据库管理的核心概念和技术，包括备份恢复、性能调优和安全管理等方面。