体质量

基于数据挖掘的学生体测系统，功能模块设计得蛮细致，从数据测试到学生管理再到，都打通了。比较适合做校园类系统的参考，尤其你想搞点数据的东西，那这套思路可以借鉴一下。

针对 Matlab 开发，获取发布质量绘图效果。去除空白区域、提升字体可读性，并可高分辨率打印。

体质辨识的数据库资源，表一共就有 50 个，分类还挺细的，适合搞中医智能识别或者做健康建模的朋友拿来练练手。数据结构设计得比较完整，字段命名也清晰，能直接上手建模或者写接口，少了多清洗的烦恼。 数据库表的设计参考也给得挺全，像是Authors表、全国地址的标准库这些，拿来做测试数据或者跑个数据验证都挺方便的。想做项目 demo 的，直接配上这些就能跑起来，省时间。 另外还有一些比较边缘但实用的资源，比如PDF 积分变换表，对搞评分体系或者做用户体质打分系统的开发也有。你要是对Apache Hadoop有兴趣，那篇中文版权威指南也能顺手读一读，虽然和这个数据库没直接关系，但知识扩展一下总没坏处。

质量管理 小组命题：质量管理 组长：王晓敏 主讲人：杨峰 评委：贾铨宇 小组分工： 王晓敏：检验平台模块 杨峰：来料检验模块 倪海涛：产品检验模块 范玲玲：工序检验模块 钱瑶：在库检验模块 贾铨宇：统计分析模块

信息质量的研究论文，最有意思的点就是它把数据价值这件事讲得清楚。不是简单说数据好不好用，而是看它到底有没有“用武之地”——也就是所谓的 InfoQ。嗯，概念听起来有点学术，但其实蛮接地气的，适合搞数据和建模的同学。 InfoQ 的八个维度像是你数据前得过的八道关卡，像数据分辨率、数据结构、时间相关性这些，都是实际工作中绕不开的点。举个例子，你想用多帧图像搞超分辨率，那你就得琢磨清楚数据结构和时间序列的配合。要不你再强的模型也白搭。 文章里用在线拍卖的数据当案例，三个例子一摆出来，你就知道 InfoQ 是怎么一步步“落地”的。尤其是像构造可操作性和沟通这两个维度，嗯，说白了就是你得让业务看得懂你

这份文档介绍了质量分析中常用的统计方法。

该程序针对由质量和弹簧组成的比例阻尼系统，生成其运动方程所需的质量矩阵 [M]、阻尼矩阵 [D] 和刚度矩阵 [K]。 程序支持处理数值和符号形式的方程，适用于以下形式的系统运动方程： Md2x/dt^2 + Ddx/dt + K*x = F 程序包中包含示例脚本 MDK.m 以及测试脚本 Test.m 和系统图片 7MassSysstem.jpeg，方便用户学习和测试。

Griffin 0.7.0 的发布，真挺让人眼前一亮的。作为搞数据质量监控的老朋友，这一版在功能和体验上都更顺了，尤其适合大数据场景。实时监测、离线评估、服务化部署这些特性，不光专业，还接地气，落地也容易。如果你平时要 Kafka、Spark、Hadoop 的数据流，Griffin 真的蛮合适，部署简单，响应也快，规则也能自定义，灵活。 报警机制也挺实用，支持邮件、短信通知，出了问题你第一时间就能知道。再加上 RESTful API 接口，和其他系统打通也轻松。0.7.0 还有强化了可视化界面，做数据质量报告更直观，团队合作更方便。哦对了，社区支持也不错，遇到问题还能找到帮手。总体来看，Gri

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大数据场景下的数据质量问题，说起来都懂点，但真搞起来还是挺烧脑的。数据太杂，来源一堆，格式也五花八门，整不好就容易出锅。数据清洗、标准化、验证这几步，少了哪一个都不行。尤其在做实时时，数据的一致性和时效性就关键，晚一秒都影响业务判断。这个资源对数据治理里的几个关键点讲得比较系统，像准确性、完整性这些，看完之后你会更有方向感，知道怎么去搭建一套靠谱的数据质量管控流程。哦对了，文末那几个链接，都是围绕数据一致性相关的实战文章，有兴趣可以点进去看看，蛮有参考价值的。