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。

含测试集的推荐算法项目，思路清晰、流程完整，适合刚入门推荐系统的你。讲得挺细，从数据预、模型训练一直到评估优化，啥环节都不落下。像User-based CF、Item-based CF、矩阵分解这些经典算法，也都有提到，还结合了实际应用场景，讲得挺接地气。 训练集+测试集的结构对新手来说友好，不光能训练模型，还能立马验证效果。指标方面也没藏着掖着，像Precision@K、Recall@K、NDCG这些都列出来了，蛮方便对比调优的。哪怕你只是想简单试试，也能快速上手。 另外，它还贴心整理了 10 个相关资源，覆盖Spark、Django、Hadoop、电商推荐、K12 教育等不同方向，挺全的，

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。

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。

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。

十年 Oracle 老司机总结的经验技巧，真的是一份挺实用的资源。不光有语法，还结合了实际开发中的注意事项，比如怎么删除用户不踩坑、怎么用外部联接效率高。就像在听一个经验丰富的同事跟你唠嗑，一边讲操作一边提醒陷阱，接地气，值得收藏。

SQL Server 里的那些“看起来没啥问题”，其实背后藏着坑。Paul S. Randal写的这套《误区 30 日谈》系列，真的挺值得一看。团队翻译整理了一下，方便你随时翻来看看。 故障转移的事儿，多人以为 SQL Server 会自动帮你跑未提交的事务，其实不是这么回事。像什么镜像、群集、日志传送这些，都会因为连接断掉而回滚事务，只有实时迁移的虚拟化技术才有接上。但也别想太美，掉线还是掉。 再比如用得多的DBCC CHECKDB，多人怕它会把库锁死。早年的版本确实容易阻塞，不过从 SQL Server 2005 之后就聪明多了，用上了数据库快照技术，不再锁原库，操作更轻盈。啦，别自己手动