入门案例

高效灵活的大数据框架 Spark 的简单案例，适合刚入门的小伙伴快速上手。讲了RDD、DataFrame、MLlib的一些基本用法，还贴了不少实际代码，操作起来不难，挺适合边学边练的。像flatMap拆词、count统计、groupBy分组这些，都有例子，照着改就能跑。本地模式启动、读取txt和csv文件，整个流程比较顺，适合当模板直接用。如果你刚开始玩 Spark 或者要搞个原型验证，不妨从这套代码下手，省不少摸索时间。而且还有个朴素贝叶斯分类的小 demo，用的是MLlib，虽然简单，但逻辑清晰，能帮你理清 Spark 在机器学习这块的大致玩法。要注意的是，SparkSession和Spa

这份资料非常适合想要入门学习Scala编程的同学。

介绍了如何使用SQL查找作者表中还未出过书的作者，并将这些信息存储到名为TempAuthors的新表中。通过SELECT…INTO…语句，详细讲解了如何通过左外连接查询，从作者表中筛选出在图书表中无对应记录的作者信息。

使用 Insert 语句插入数据 本案例要求使用 INSERT 语句向员工信息表中插入三条记录。 表结构： | 字段名 | 字段类型 || -------- | -------- || id | 整型（INT） || name | 字符串型（VARCHAR） || gender | 字符型（CHAR） || birthday | 日期型（DATE） || salary | 浮点型（FLOAT） || entry_date | 日期型（DATE） || resume | 大文本型（TEXT） | 注意事项： 插入数据时请注意

实现 BP 神经网络的案例，思路清晰，逻辑也顺。用梯度下降法跑出结果，整体还挺适合初学者上手的。如果你之前接触过神经网络，这个例子你一眼就能看懂；要是刚入门，也不用太担心，代码不复杂，调试起来还挺顺手的。基本流程就是用一组输入数据，通过前向传播得到预测值，再用反向传播和梯度下降来优化权重。虽然是基础版，但架子都有了。你也可以在这基础上加点料，比如加入动量、尝试不同的激活函数等等。推荐你再看看这几个扩展：像GA-BP 神经网络回归训练示例，用了带动量的梯度下降，收敛效果快一些；还有BP 神经网络详解，数学推导挺全，想深挖可以看看；用Matlab 实现 BP 神经网络的版本，也适合做教学 demo

初学者可使用此 SPSS 案例和数据集，快速掌握基本操作，提升 SPSS 熟练度。

MATLAB是矩阵实验室的简称，专为科学计算、数据可视化和交互式程序设计而设计。它集成了数值分析、矩阵运算、科学数据可视化以及非线性动态系统建模与仿真等功能，提供了一个直观易用的界面环境。MATLAB广泛应用于科研、工程设计以及各类需要高效数值计算的领域，是一个综合解决方案。

Flink 入门案例程序真的挺适合初学者的，是如果你刚开始接触流和批。这个案例程序通过中华石杉的课堂代码，你快速了解 Apache Flink 的核心概念。你将从数据源的读取、数据转换到结果的输出，都能一一实践。Apache Flink 的流模型把数据看成流来，分为无界流和有界流，适合实时数据。比如，DataStream API就能让你轻松定义数据流的逻辑，像是用map、filter等操作对数据进行转换。而且，Flink 的状态管理和容错机制也强大，保证了在故障时能够恢复到一致状态，保证了数据的准确性。通过这个程序，窗口操作也能让你学习如何按时间段进行数据聚合，像是计算每分钟的平均值或者最大值

Oracle 的内部机制说复杂也复杂，说透也就那么回事。《深入浅出 Oracle：DBA 入门、进阶与诊断案例》这本书挺适合你如果是刚接触 Oracle，又不甘心只会些皮毛。讲得蛮系统，从启动流程讲到性能优化，连诊断案例都一一摆上台面了，实操性比较强。你要是搞过一次 SQL 调优，看到书里的EXPLAIN PLAN用法应该就会会心一笑——嗯，终于有人讲明白了。像SGA、PGA这些老朋友讲得也细，顺带还捋清楚了Buffer Cache跟Shared Pool是怎么运作的。不只是背定义，而是真能帮你搞清楚“为啥慢”“该怎么调”。书里给的案例也挺接地气，都是线上搞出问题的真事，不是编的那种“理想化”

粒子群算法（PSO）是一种由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的进化算法，类似于模拟退火，通过迭代寻找最优解。它以简单、高精度和快速收敛著称，尤其在解决实际问题中表现出色。PSO模拟了鸟群觅食的行为，通过调整速度矢量寻找最优解。以求解Ackley函数的最小值为例，介绍了PSO算法的应用。