2018秋季

作为电子信息专业的学生，笔者对信号处理相关理论十分感兴趣。在技术的帮助下，噪声能被几乎完全消除，同时解析出完美的有效信号，高效率地完成去噪过程。在机器学习课程学习中，笔者接触到了LMS算法，在使用LMS算法进行过一些简单的信号去噪应用后，笔者为这一性能优异的自适应算法所吸引。还将介绍其他基本自适应算法，如与LMS同样使用梯度搜索方法的RLS算法，以及基于随机搜索的遗传优化算法。对于LMS和RLS算法进行了详细介绍，并使用MATLAB进行了性能测试。

2011年秋季竞赛：藤蔓 该竞赛要求开发一个基于MATLAB的算法来模拟藤蔓的生长过程。藤蔓的生长规律需要在一定的约束条件下进行模拟，挑战在于如何高效地计算藤蔓的生长路径以及如何优化程序的执行效率。主要任务包括： 藤蔓的拓扑结构建模，模拟其在空间中的生长过程。 计算藤蔓生长过程中碰撞检测和环境交互。 使用MATLAB开发高效的模拟代码，保证算法的运行速度和准确性。 该项目涉及算法设计、数学建模和程序优化，考察了参赛者在MATLAB开发上的能力。

利用 SQL Server 日志文件，精准恢复数据。

2010年秋季义工纳新在线报名系统源码.rar

辛星在2014年秋季撰写的MySQL教程初版，帮助读者夯实基础，为未来进阶提供支持。

提供了 MATLAB 2018b 的下载链接。

AutoML 挑战赛的第二名项目，效果还挺亮眼的。团队用的是一套基于树模型的集成方法，还加了软投票机制，准确率表现蛮不错。在 PKADD 2018 上拿奖的那种水平，思路清晰，代码也不复杂，适合研究自动化建模流程的朋友拿来拆解、学习一下。

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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

2018-高负荷-kv 项目 “高负荷系统” 课程。步骤1：HTTP + 存储（截止日期2018-10）克隆并添加上游： $ git clone git@github.com:/2018-highload-kv.git Cloning into '2018-highload-kv'... $ git remote add upstream git@github.com:polis-mail-ru/2018-highload-kv.git