生命科学
当前话题为您枚举了最新的 生命科学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
生命科学院数据库备份计划
生命科学院数据库备份计划,以确保数据库的完整性、安全性及可恢复性。
MySQL
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2024-05-30
数据科学项目生命周期全流程指南
你要做数据科学项目吗?这本《数据科学项目生命周期.pdf》可以给你好的指引哦!它详细了整个数据科学项目的过程,从数据的获取、清洗,到模型的建立和优化,涵盖了每个阶段的细节。通过阅读它,你能更清楚地理解数据科学的工作流程,是如何管理这些数据,让你的项目走得更顺利。下载后,按照它的步骤走,绝对能节省不少时间,避免走弯路。
算法与数据结构
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2025-06-17
生命游戏JavaScript Canvas实现
生命游戏的基础源码,适合刚入门前端或者信息学竞赛的小伙伴玩一玩。写法挺简单,结构清晰,用的基本是原生 JS 和 canvas,没太多花活儿。如果你在学图形、或者想自己实现一套小型模拟系统,拿它练手再合适不过了。
源码逻辑比较直白,细胞状态的切换全靠一组二维数组来模拟。写多了复杂页面逻辑的你,会觉得这样纯逻辑的代码,还挺有意思的。像这种每轮刷新一遍状态、再统一渲染的方式,和游戏开发中常见的Game Loop有点像。
页面渲染用的是canvas,不用你操心 DOM 性能问题,响应也快,关键是图形更新流畅。你可以在draw()里试着加点颜色变化,做成更炫的效果。或者加个控制面板,比如开始/暂停按钮,
算法与数据结构
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2025-06-18
生命游戏,由 Fred Vermolen 教授编写
该代码由 Fred Vermolen 教授编写,于 2021 年 3 月在英国 ICMS UK-APASI 数学科学研讨会上提供给参与者。
Matlab
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2024-05-13
数据仓库生命周期管理工具
该工具为数据仓库生命周期的各个阶段提供了全面的支持,包括需求收集、设计、开发、部署、维护和监控。它使用户能够高效且有效地管理数据仓库,并确保其满足不断变化的业务需求。
MongoDB
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2024-05-13
基于SQL的IT资产全生命周期管理系统
系统概述
该系统全面管理企业IT资产,涵盖从初始采购入库到最终报废的整个生命周期。
核心功能
系统提供两大功能模块:1. 常规登记:* 入库登记* 领用登记/归还* 送修登记/归还* 借用登记/归还* 报废登记
2. 查询功能:* 当前资产状态查询* 各类操作记录查询 (入库、领用、送修、借用、报废)* 资产日志查询* 用户操作日志查询
版本说明
试用版: 免费使用,无需注册,提供核心登记和查询功能。
正式版: 支持企业级用户web端资产申请、部门领导审批、IT管理员后台处理以及费用报销等功能 (联系方式: 手机 13430437731,QQ 15984167)。
系统优势
提高IT资
SQLServer
13
2024-05-30
数据生命周期的数据质量管理
数据规划:制定完善的数据模型,建立数据治理体系。
数据设计:制定并贯彻数据标准,统一数据建模和管理。
数据创建:利用数据模型保证数据完整性,执行数据标准,从源头保证数据正确性。
数据使用:利用元数据监控数据使用,执行数据标准,并利用数据质量检查加工正确的数据。
算法与数据结构
16
2024-04-30
数据库设计方法与生命周期
数据库设计方法
数据库设计主要有两种方法:面向数据和面向过程。面向数据方法以信息需求为主,兼顾处理需求;面向过程方法以处理需求为主,兼顾信息需求。由于数据在系统中的稳定性高,数据已成为系统的核心,因此面向数据的设计方法已成为主流。
数据库设计生命周期
数据库设计通常采用生命周期法,将数据库应用系统开发分解成目标独立的阶段:
需求分析阶段
概念设计阶段
逻辑设计阶段
物理设计阶段
编码阶段
测试阶段
运行阶段
进一步修改阶段
数据库设计中主要采用前4个阶段,其成果分别是:
需求分析阶段:需求说明书
概念设计阶段:概念数据模型
逻辑设计阶段:逻辑数据模型
物理设计阶段:数据库内模式
数据库
Access
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2024-05-24
游标的生命周期与全文检索
游标的生命周期涵盖五个阶段:1. 声明游标:用于指定在select语句中获取数据的游标。声明游标时不会检索数据,仅确定查询范围。2. 打开游标:启动游标以准备检索数据。3. 取出游标信息:将游标当前行的数据赋值给本地变量。4. 关闭游标:保留select语句,稍后可重新打开。5. 释放游标:释放内存并删除游标定义。通常与@@fetch_status结合形成循环,以检测游标操作的状态。
SQLServer
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2024-08-04
数据科学免费自学数据科学的路径与资源推荐
想自学数据科学,但不想花一大笔钱?这个免费的开源课程推荐路径可以帮你走上正轨!通过 MOOC(大规模开放在线课程),你可以随时随地接触到世界顶级大学的课程。推荐的课程涵盖从数据科学基础到机器学习的各个方面。课程安排也灵活,你可以根据自己的进度来调整。最棒的是,只要你能每周投入 20 个小时,大约两年内就能完成所有学习内容!
其中,包括了计算机科学、数据结构与算法、微积分等课程。每个模块都被精心设计,适合任何想深入理解数据科学的朋友。你还可以根据个人情况调整学习进度,看看自己预计何时能完成。嗯,,如果你有足够的热情,走这条路不难!
顺便提一下,课程内还附带了一些实用的资源链接,像 MIT 的线性
数据挖掘
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2025-07-02