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。

面向 EW2 队列的可重现工作流程资料库，内容还挺实用，适合刚接触 R 语言 和 GitHub 的同学。研讨会主要讲怎么用开源工具搞定数据、图表生成和自动化工作流。比较贴近实战，内容浅显易懂，尤其适合想在政府或科研单位搞点小实验的朋友。如果你平时做报告还在手动复制粘贴，嗯，那真该试试这套流程了，提升不止一点点。

MATLAB 的图像演示文件挺适合想系统入门图像的朋友。是从一场官方网络研讨会里提取的实例资源，质量还不错，代码写得也清晰，挺有参考价值的。 图像的入门脚本集中在ImageWebinarDemos文件夹里，里面的例子挺全，从imread到imfilter、imcrop都覆盖到了。你想学图像预、图像增强这些基础操作，直接跑这些脚本就行，效果一目了然。 深度学习和硬件交互部分也有展示，像是怎么用摄像头采集图像、实时、把结果发回系统里。在物联网项目里，这种思路挺常用，比如做个环境监测，图像识别检测是否有人经过，再触发传感器，MATLAB 都能搞定。 代码应该是结合了Image Processing

数据挖掘这块，其实挺有趣的，尤其是当你能从海量数据中提炼出有用的信息时，感觉像是破解了一些谜题。它不只是数据的堆砌，而是通过不同的算法去发现数据之间的关联、模式、趋势等，进而做出更精准的决策。像市场、销售策略这些，数据挖掘都能发挥大作用。如果你之前没接触过，开始的时候可以从一些基础的技术学起，比如分类和聚类，这些都是比较常用的技巧。而对于数据的预环节，你要花点时间去理解，像是去除噪声、数据转换什么的，能大大提升挖掘效果。要是你对这些有兴趣，像SPSS、Python这些工具可以你更高效地进行数据挖掘。，如果你能掌握这些技巧，对提升你的数据能力是有的，绝对值得一试。

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