中国人民大学

人大的数据挖掘课件，内容整理得挺清楚，PPT 讲义格式也方便浏览。你要是刚接触数据挖掘或者打算做点模型实验，用它来打基础还挺合适的，思路蛮系统的，讲的东西也不太偏门。 人大老师的风格偏学术但不枯燥，配套的例子多数是经典场景，比如关联规则里的购物篮，或者分类算法那块用的决策树，都是入门比较友好的方式。你可以一边看课件一边自己敲代码，效果会更好。 课件里提到的聚类、降维、神经网络也都有简单，不是深，但当成资料串一下知识点方便。像K-means的原理图解就做得比较直观，新手看了不会懵。 不过得提醒一句，配套的数据集和代码得自己去找或者补一下，课件本身是讲义为主。如果你有点 Python 基础，比如会

第一章：数据库系统概论

中国人民大学信息学院计算机系数据库系统简介，详细介绍了数据库系统的基本概念和SQL作为关系数据库标准语言的重要性。

中国人民大学教授编写的Oracle数据库学习资料，涵盖详尽且全面，几乎囊括了数据库学习的全部核心内容。推荐这份优质资源，不容忽视。

在已有的 SQL Server 数据库中，执行提供的 SQL 代码即可自动生成包含中国人姓氏的数据表。

随着技术的不断进步，中国的人工智能产业正在迅速发展。人工智能技术已经在各个行业中得到广泛应用，对经济和社会的影响日益显著。未来，预计人工智能将继续推动中国经济转型升级。

中国人口增长模型构建与政策评估 中国面临人口老龄化挑战，为解决此问题，2015年全面开放“二胎政策”。为评估政策效果，需构建人口增长模型，预测未来人口变化。 模型需考虑政策、城镇化、婚姻等因素，采用迭代算法，综合分析这些因素对未来三十年人口的影响。 通过模型预测，评估政策是否达到预期目标，是否有效解决人口问题，并提出政策改进建议。 模型构建思路 模型将涵盖以下因素： 政策影响：二胎政策、其他人口政策 城镇化趋势：人口流动、城市化进程 婚姻趋势：结婚率、生育率变化 模型采用迭代算法，逐步预测未来三十年人口变化。 政策评估 模型预测结果将用于评估现有政策效果，包括： 二胎政策是否有效缓解人口

灰色理论模型在中国人口预测中的应用研究，为相关领域提供参考。灰色预测模型能够处理数据量较少、信息不完全的系统，通过对已有数据的分析，预测未来人口发展趋势，为制定人口政策提供科学依据。

2010年，中国进行了一次全面的人口普查，这一活动详细记录了中国各地区的人口情况及其变化趋势。

该数据库文件包含中国各大学的名称信息，可用于数据分析、研究等用途。