learning analytics

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa

本压缩包中包括四本MATLAB学习书籍：1. Matlab_数学手册2. MATLAB R2016完全一本通3. MATLAB编程4. MATLAB基础及其应用教程

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树