西班牙中等教育学校暴力问题与共存计划研究

这是一个涵盖广泛的高等教育学科细分表，包含详细的分类信息。

本研究使用决策树模型分析学生表现影响因素，提出提高成功率和减少失败的建议。模型包含三个分类器（J48、随机树、REPTree），使用涵盖健康、社交活动、人际关系、学业成绩等领域的调查问卷。结果显示，J48算法具有最佳性能，可用于预测学生表现。

随着信息技术的迅速发展，计算机技术在高等教育中的应用日益广泛。为提升学生成绩管理效率与准确性，采用计算机辅助管理成为必然趋势。详细介绍了基于FoxPro for Windows开发的高等教育学生成绩管理系统的设计方法与实施过程。通过系统分析和结构化程序设计技术，确保系统稳定性和可维护性，满足学生信息、课程信息和多类型成绩管理的需求。

可视化工具里，CiteSpace真的算个宝藏，适合做科研数据挖掘。像这篇围绕智慧教育的文章，就用了它来搞清楚过去十年的研究脉络。嗯，图谱一画，关键作者、热门主题、合作机构一目了然，方向选题有数得多。 智慧教育的研究一直挺热的，尤其是2019 年教育信息化 2.0之后，发文量刷刷涨。你如果刚入行，建议从文献热点下手，跟着这些高产作者比如祝智庭、陈琳、杨现民走，基本不会错。 像作者合作图谱、机构协作这种，CiteSpace做得还挺不错的。你能看到哪些高校是研究核心，比如江苏师范大学、华东师范大学这些，就方便你搞合作或申联合课题。 数据来源也靠谱，都是从知网抓的 CSSCI、SCI、北大核心期刊文章

本数据库包含教育部截至2019年3月24日公布的全国2631所普通高等学校（含265所独立学院）的信息，包括所在省市、主管部门等，可通过省市查询高校名称。

教育数据挖掘（Educational Data Mining，简称EDM）是计算机科学、教育学和统计学交叉领域的一门学科，专注于分析教育环境中独特的数据。其深入了解学生及其学习环境，以提升教育效果。通过对Web of Science及国内外文献的系统回顾，详细介绍了EDM的研究进展和工作流程。将数据挖掘技术在教育中的应用分为四大类，并通过统计分析典型案例，探讨了EDM的现状、不足及发展趋势。

随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展，车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题，引入认知无线电技术成为一种有效途径，能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，提供安全可靠的服务。然而，车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法，指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析，验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。

GPS 信号用Matlab和Simulink搞仿真的话，有几个资源还蛮好用的。模拟信号捕获流程，调试接收器状态算法，全都能搞定，不少还带源码，改起来也方便。你要是做车联网、车险建模相关的，那些数据融合、载频模拟的工具也都能用上。研究计划部分讲的就是怎么把这些工具优化，比如建立联合研究机制、搞数据标准化，还有继续提升原始数据能力。嗯，整体思路清晰，资源也实用，自己跑一遍效果更直观。

共存安装的配置流程讲得挺细，Spark2.0和Spark1.3能一起跑，确实省了不少事。 同版本冲突那点事，搞大数据的你肯定遇到过。这篇文章直接用例子说话，目录结构清楚，像/usr/local/spark2和/usr/local/spark1怎么区分、bashrc怎么配，写得还蛮清楚。 而且它不光讲装，还顺手提了点调试经验，比如spark-submit的时候指定环境变量，能少走不少弯路。文档风格不算花哨，但挺接地气，适合赶项目时候快速参考。 如果你有老项目用着Spark1.x，又想试试新版本，那这篇Spark2.0和1.3的共存配置教程可以收藏一下，不然版本打架真挺烦的。