高职组

全国高职组大数据比赛资源汇总，是对2017年比赛的综合回顾和2018年的关键资源集。这一资料集包含广泛的大数据技术学习材料、竞赛题目解析、参赛团队策略分享以及历年优秀作品展示。用户需花费时间整理和挖掘其中的宝贵信息。大数据是现代信息技术的核心，涵盖数据采集、存储、处理和分析等关键环节。高职教育中的大数据课程通常涵盖大数据特征、数据采集技术、HDFS和NoSQL数据库的应用、MapReduce和Spark的数据处理、Hive、Pig、Spark SQL的数据分析、Tableau和PowerBI的数据可视化、机器学习算法及深度学习的应用、数据安全和隐私保护、以及云计算平台的大数据服务。

符合国家验收标准：平台获得各级诊改专家好评，产品符合国家及16个省及自治区诊改政策要求，已在55所院校落地，22所接受国家或省级复核验收工作。技术实力雄厚：拥有500+研发人员、500个画像分析维度和98个产品功能模块，满足不同院校的个性化需求。指标体系丰富：提供386个指标和12套不同类型的院校指标版本，为学校的决策提供多方面参考。业务系统对接零障碍：具有超过90%的主流业务系统对接经验，能够全面抓取学校现有数据，支持校内质量建设工作。一平台多用途：不仅支持诊改，还可应用于教学大数据分析、学工大数据分析以及多种优质校建设项目。

本报告设计高职学院教学管理系统，利用数据仓库和数据挖掘技术提升教学管理效率和质量。系统集成了教学资源优化配置、智能化教学活动安排和个性化学生服务功能。数据仓库设计包括概念、逻辑和物理模型，确保数据一致性和可靠性。系统配置采用高性能服务器和Java语言，保障系统稳定性和开发效率。数据挖掘部分应用决策树、随机森林和神经网络等算法分析数据。报表设计提供多样化教学报表和分析结果生成。总体目标为优化高职学院教学管理体系。

详细介绍了利用宏基因组数据组装某物种基因组的整个流程，包括数据预处理、三种不同组装工具的应用（Minia、SPAdes和Megahit），以及组装结果的评估和比较。首先进行宏基因组数据的预处理，包括参考基因组的比对、reads的提取和过滤。随后使用Minia、SPAdes和Megahit进行基因组组装，分别介绍了它们的特点和适用情况。最后通过Quast评估组装结果，比较了三种工具的效果。为利用宏基因组数据进行某物种基因组组装提供了详细指南。

MySQL参数选项组配置了MySQL客户机程序mysql.exe可以读取的参数信息。常用的参数包括“prompt”和“default-character-set=gbk”。修改“ [mysql] ”参数选项组中的参数值会直接影响新打开的MySQL客户机。

线性方程组由若干个含多个未知量的线性方程组成，可表示为矩阵形式：Ax = β。其中，A为系数矩阵，x为未知量向量，β为常数向量。如果方程组有解，则称其为相容的，否则为不相容的。齐次线性方程组（所有常数项为零）总有解。

分布式集群环境下使用的组件： Hadoop2.7.7Hive2.3.6HBase1.3.0Zookeeper3.4.6Jdk1.8+

基于 MATLAB，可求解方程组 ax=b，其中 m > n。

控制组生存指南 宋一凡 2014 ~ 2019年就读于控制组。在2019年6月28日前，将汇总在控制组学习的各类资料，希望前人栽树，后人乘凉。希望后续组内师弟师妹们对档进行持续补充。 学习Linux是本组学习和科研的基本工具，实验室服务器均为CentOS7系统，学习应以CentOS7为主，个人计算机可使用Ubuntu。推荐书籍：- 《快乐Linux命令行》：适合Linux入门学习- 《鸟哥Linux私房菜》：作为参考手册，推荐通读上册和下册。 学习笔记 这是我2013年学习时的笔记，基于CentOS6，学习时需注意与CentOS7的区别。 科大LUG协会 科大镜像：mirrors.ustc.

本教程介绍了使用MATLAB计算和绘制S域系统的组延迟的方法。