资料集

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

JDBC 操作的 Informix 资料包，蛮适合刚入门或想系统梳理的你。虽然内容不是新，但胜在覆盖面广，像是连接配置、SQL 执行、事务管理这些都有讲，而且有代码示例，照着练手就能跑起来。嗯，如果你是用 Java 做后端的，搞懂Type 4驱动真的挺关键，性能也不错。Informix 的数据库特色也挺多，像实时流、时间序列支持、在线热备这些，多企业用它做核心业务支撑也不奇怪。你要是搞金融、电信或者零售方向，这一块早点熟点没坏处。哦对，压缩包里估计还有一些讲 JDBC 连接池优化的例子，挺实用的。遇上连接不释放、性能抖动啥的，看这些能帮你省不少时间。如果你想系统掌握，从数据库安装到性能调优，一

SAS 的学习资料，内容还挺全的，适合想提升数据技能的你。压缩包里有一份讲得比较细的大数据讲义，讲了怎么用 SAS 搞数据清洗、整合还有，像是用SAS/ACCESS、SAS Viya这些东西 PB 级数据那种场景也有讲到，思路还挺实战的。跨语言整合这块也没落下，资料里有SAS 调用 R 和 Python的例子，像用PROC IML搞 R 脚本执行，或者在 SAS 里跑 Python 函数什么的。如果你平常写 R 或者 Python 比较多，那这个整合用起来就顺手。再说说SPSS的部分，内容比较偏 R 和 Python 怎么操作.sav文件，像用 R 的foreign包或 Python 的pan

LINGO 的程序和数据学习资料挺全的，适合想系统摸透优化建模的人。内容覆盖基础语法、建模技巧、求解调参，甚至还带实际案例。你要是对线性规划、非线性规划这些优化问题感兴趣，这份资源能帮你少走不少弯路。嗯，里面还有一些代码示例和数据集，照着练手也方便，效率提升挺快的。

数学建模的全家桶资料，压缩在一个包里，挺方便。2023-mathematical-modeling-master.zip里不仅有理论，有方法，还有案例和工具。你要是正准备建模比赛，或者想搞点跨学科，这一包拿来就能用。里面思路也蛮清楚，建模流程讲得比较系统，方法上也覆盖得全，像常微分、优化、机器学习，甚至数据挖掘都有涉及。 入门的可以看看基础建模部分，讲流程也讲工具，用的还是熟的Python和MATLAB，操作起来不难。常见求解方法也有，比如欧拉法、高斯消元这类，代码写起来也不复杂，响应也快。 比较实用的是后面的案例，像过往数学建模竞赛的题目和优秀报告，拿来直接建模套路挺有价值的。你能看到别人怎

全英文的课件和几篇经典英文论文，挺适合想深入了解数据挖掘的朋友。内容覆盖了基本理论、常见算法还有一些实际应用，尤其适合用来配合课堂或自学时查漏补缺。资料是打包成数据挖掘.rar，拿来就能用，省心不少。 除了课件本身，还有几个扩展阅读资源也挺不错：一个是关于 GFS 的中英文对照论文，方便理解大型分布式文件系统的设计思路；另一个是施一公写英文论文的六条建议，写作这块你要是正卡壳，可以看看这个。 整体感觉，这套资源对刚接触数据挖掘的人比较友好，阅读难度不高，但内容又不至于太浅。如果你最近刚上相关课程，或者准备写点东西、搞点项目，值得下来看一眼。

大数据编程课程的考试习题资源，挺实用的，包含了 746 道题目，涉及选择题、填空题、判断题和简答题，能帮你全面复习和备考。题目覆盖面广，而且还有一些经典的考试真题和参考资料，完全可以你准备考试。如果你还在为找题目发愁，可以看看这个资源，挺适合考前冲刺的。，无论你是复习还是做练习，都会有。

电力系统的原型设计资料，整理得还挺全的。打包里有需求文档、用例图、活动图，还有 Axure 做的原型文件。.rp原型文件能直接用 Axure RP 7.0 打开，交互还原得比较细，像驳回修改、消缺查询这些流程都能跑通。 功能划分图、角色管理、系统配置等图是.vsd格式，用 Visio 打开就行，操作也方便。还有 HTML 版的原型页面，直接打开index.html就能点着看，响应也快，适合走流程演示。 对你要做类似智能巡检类的系统有，尤其是在搞需求的时候。不知道怎么拆功能模块？这里面就有清晰的结构图。怕漏掉边界情况？看看活动图和用例图就知道重点在哪儿。 顺带还有几个参考链接，比如Axure 社

满满一包干货的matlab智能算法资源，适合做神经网络、遗传算法、粒子群优化相关方向的你。资料分类挺细，像是 BP 网络优化、工具箱应用、算法仿真这些全都有，而且代码也比较好上手，适合快速参考或者调试学习思路。如果你平时也在搞软测量、参数优化这些，下载下来绝对不亏。文末我还贴了一堆相关的源码和文章链接，感兴趣的可以按需去逛逛。

实验设计的数据搞不清楚？DPS 数据系统这本书挺能帮上忙的。它不是那种纯理论的书，案例蛮多，用起来比较接地气，尤其你要是搞农业科研、医学生物或者工程统计，真挺合适。 实验设计那块儿，DPS 支持的模型比较丰富，像完全随机设计、拉丁方设计、析因设计都能玩，而且布局设置挺灵活。你可以按自己的研究目标自定义方案，控制误差也方便。 统计功能蛮全的。像t 检验、ANOVA、主成分这些常见方法一应俱全，响应也快，操作起来没太多门槛。初学者看个例子就能上手。 数据挖掘也能搞，支持聚类、判别、关联规则这些常用手法。你如果有大量杂乱的数据，不知道怎么下手，DPS 帮你一顿，模式和趋势一目了然。 适合搞农业科研的