十日集训

首日学习指南：开启数学建模之旅 核心议题* 数学建模概述及流程解析* 模型构建方法与技巧剖析* 案例分析：学习实际应用* 软件工具介绍：助力高效建模 学习目标* 掌握数学建模的基本概念和方法* 熟悉常见的模型类型和应用场景* 提升运用数学工具解决实际问题的能力* 了解常用数学建模软件的功能和操作 学习建议* 积极参与讨论，与团队成员交流学习心得* 动手实践，通过案例分析巩固所学知识* 探索不同的软件工具，找到适合自己的建模工具 拓展阅读* 相关领域经典教材和论文* 数学建模竞赛优秀论文集* 网络公开课和学习资源

本PPT根据《MongoDB: The Definitive Guide》原版制作，虽然我使用的是盗版PDF。如发现翻译或描述有误，请您指正。制作PPT时，我不一定会100%引用书中的示例，希望阅读此书的朋友理解。如有任何疑问，请通过微博或QQ联系我。

只需投入10分钟的时间，您就能轻松掌握MongoDB的基础概念及其高级用法。这本完整版PDF将为您提供深入而清晰的学习路径。

这个函数用于将儒略日期转换为公历日期，是matlab开发中的一个重要工具。

大数据算法在数据分析中具有重要作用，可显著提升分析效率和准确性，为决策提供强有力支持。具体而言，大数据算法涵盖分类、聚类、预测和关联规则分析等功能，能揭示数据间的规律和关系，挖掘潜在价值。

入门 SQL 的全面指南，涵盖基础和高级概念，适合初学者。文档品质卓越，可轻松理解。

在数学建模学习笔记【集训十天】之第一天中，我们开始掌握基本的数学建模技巧和数据处理方式。此篇文章重点在于如何将文本读入文件并进行基础处理。这对于数学建模过程中的数据预处理非常重要，为后续的分析奠定了基础。文章读入文件步骤包含数据导入、格式整理以及数据预览等操作，让我们对处理数据的基本方式有了深入了解。

SQL性能优化十条黄金法则 想要提升SQL查询效率，你需要掌握一些关键技巧。以下十条经验，助你成为SQL优化高手： 避免使用SELECT *，明确选择所需字段。 为经常查询的字段创建索引，但过度索引会降低写入速度。 使用EXISTS替代IN，尤其在大表查询时效率更高。 优化WHERE子句，使用合适的操作符和过滤条件。 避免在索引列上使用函数或计算，影响索引效率。 使用JOIN代替子查询，关联查询更高效。 选择合适的数据类型，例如使用INT代替VARCHAR提升性能。 使用绑定变量避免SQL注入，同时提升查询缓存效率。 分析执行计划，识别瓶颈并针对性优化。 定期维护数据库，更新统计信息，优化

详细探讨了Hadoop在过去十年中的应用发展历程，涵盖了其理论基础和实际操作技巧。

数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，涉及多种算法和技术。2006年，IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)评选出了数据挖掘领域的十大经典算法，这些算法代表了数据挖掘技术的最高成就，并在实际应用中广泛发挥作用。其中包括C4.5算法，这是一种基于ID3算法改进的决策树分类算法，以信息增益率选择属性，并实施剪枝操作以减少过拟合风险，处理连续属性并支持不完整数据。另外还有k-Means算法，一种聚类算法，通过将对象分组形成k个群组来实现。