算法讲解

PageRank 算法的简单迭代实现，思路清晰，逻辑不绕。图里的节点和边先列出来，按公式一轮一轮算，结果收敛得还挺快。讲稿里把推导过程也写得挺明白，照着走基本不会出错。MapReduce 的实现方式也顺带讲了，适合大规模网页数据，尤其适合用在 Hadoop 上。用 Java 配合 Hadoop API 写一下，分布式跑起来，效率高不少。你要是搞大数据或者做搜索引擎优化，这份讲稿还挺值得看看。配套资源也丰富，从基础的 PageRank 到具体代码实现、MapReduce 分布，内容层次清晰，有理有据，查资料也方便。

本PPT将详细介绍Harris算法的原理，并提供相应的MATLAB程序实现。内容涵盖特征检测和图像处理中的应用实例，帮助理解算法的工作流程和效果。

另一种插入算法的 C++线段树 PPT，讲的是一种挺巧妙的做法。它的思路蛮简单：插入区间保持不变，判断当前结点跟它的关系。逻辑清晰，代码也不绕，适合你平时刷题或写 OI 代码用。嗯，尤其对那种区间修改的场景，挺实用的。

基于稀疏表示的奇异值分解（SVD）算法是个挺有意思的算法，尤其适用于图像、机器学习等领域。这个 PPT 内容相当丰富，得蛮生动的，你快速理解 SVD 的核心概念和应用。虽然理论部分稍显复杂，但通过图解和实例，多细节都能轻松理解。如果你对图像压缩、特征提取之类的技术有兴趣，这个 PPT 会是个不错的学习资源哦。

利用一维数组模拟线段树，通过将线段所在区间内的数组元素设为1，统计数组中1的个数即可求出线段覆盖的区域大小。

FP_Growth 算法挺适合做频繁项集挖掘，尤其是在大数据场景下，效率比传统的 Apriori 算法高多了。通过 FP_tree 这棵树，可以压缩数据，减少内存使用，效率也大大提升。你可以从FP-tree 算法的演示文本中了解到如何构建这棵树，理解它的结构后，再看算法源码的部分，深入理解 FP_Growth 的实现。整个过程其实是挺直接的，只是要注意剪枝操作，这样能让挖掘过程更高效。压缩包中的可执行程序的演示可以你直观地看到实际运行效果，像实际数据时，如何通过 FP_tree 来提取频繁项集。如果你自己动手，可编译程序代码也可以帮你编译并运行这个算法，调整代码来适应不同的数据集。，这个资源对

直接插入排序的逻辑比较清晰，操作也挺接地气的，适合用来入门排序算法。数据一批批往前插，类似打扑克牌整理手牌，挺形象的。for循环控制外层，内层用while或for找位置，一步步换过去。稳定性也不错，数据本身有序的话效率还挺高。

Apriori 算法的入门 PPT，来自广东商学院信息学院，胡建军老师讲的，内容比较接地气，适合刚接触数据挖掘的同学看。 Apriori 算法的原理讲得挺清楚，配套的例子也不难，看完基本能搞明白怎么一步步找出频繁项集。像超市商品的购物篮，就能直接套进去。你只要搞清楚“支持度”和“置信度”这些指标，剩下的照公式推就行。 讲 PPT 的风格也比较清爽，没有太多花里胡哨的动画，重点地方用颜色标了，方便你记忆。尤其适合你做课件演讲、教学演示啥的，拿去就能用。 顺手还可以看看这些资源： Apriori 关联规则算法，理论再深入一点 Apriori 高效剪枝算法，适合想提升性能的你 时序关联

使用子查询语句，通过比较积分值，找出积分高于指定客户的客户信息。

Access 教材的 PPT 挺简单，适合想了解 Access 基础的同学。讲课的可以看看，内容简洁明了，容易跟上。里面的重点，像是查询设计和表单操作，讲得蛮清楚的。其实，不管是做，还是自己学习，结合这个教材都能快速入门。你要是想快速掌握基础操作，肯定能从这份教材里找到自己需要的知识点。嗯，如果你是做课程开发的，也可以参考它来调整自己的课件内容。