上海电机大学

上海交大的数字图像习题课，方向忠老师主讲，内容挺硬核，但讲得清楚。重点是用 MATLAB 做图像，像图像读取、滤波、压缩这些都讲了。dct2和dctmtx两种 DCT 方法讲得蛮细，还带你搞懂怎么分块、变换、再拼回来。如果你用 MATLAB 做图像压缩，挺推荐看一看。 MATLAB 的图像工具箱是真的方便，直接用dct2可以整张图，效率高；要更灵活点就用dctmtx生成变换矩阵，适合 8x8、16x16 的小块。像做 JPEG 压缩的流程：先分块，再变换、量化、编码，还原图像，在课上都能看到完整演示。 OpenCV也有提到，性能比 MATLAB 强，适合做大图像数据集，但代码偏复杂。初学者的话

该数据集合用于数据分析项目，项目名称为：城市餐饮店铺选址分析，包含约 10 万条记录。数据以表格格式呈现，包含以下字段： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 经度 纬度 示例数据： | 类别 | 行政区 | 点评数 | 口味 | 环境 | 服务 | 人均消费 | 城市 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 烧烤 | 浦东新区 | 176 | 8 | 8.6 | 7.9 | 124 | 上海市 | 121.9678597 | 30.88447665 |

我们最佳的客户离他们所属网点的距离？

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黑色简洁风格的培训课程页面，挺适合刚上手数据挖掘的前端开发者了解下全流程。从数据源识别到行为优化，内容安排得蛮系统的，重点是能上手实操的那种。上海证交所的数据挺有代表性的，是金融方向做可视化的，挖这些数据的潜力会比较大。你要是平时用 echarts、d3.js 做可视化，配合这些资源用，效果更直观。 用户画像部分讲得也还不错，像行为路径和标签体系这些概念，说得通俗易懂，不是那种纯讲理论的，结合了几个电商的例子，挺接地气。 你如果是前端但对后端数据挖掘逻辑还不太熟，推荐你先看这个：数据源识别策略，会对你前后联动的代码逻辑有。像判断用户活跃度用lastLoginTime这种字段，也有提到。 还有一

这份2020年初发布的上海市中学餐厅名录包含了837条记录，涵盖了省份、城市、区域、学校名称、地址、经纬度以及唯一识别号等详细信息，是研究相关领域的重要参考资料。

利用神经网络、逻辑回归和决策图表结合的新方法，开发了一种创新的破产/风险模型。新的变量选择过程使得该模型显著超越了传统商业模型。

包括sjtu_se222_算法原理.pdf、sjtu_se315_操作系统.pdf、sjtu_se332_信息系统分析与设计.pdf等课件资源，涵盖了软件工程、数据挖掘、程序设计等多个学科领域的重要内容。这些资源为学生提供了广泛的学习支持和实践机会。

上海证券的老数据库show2003.dbf，挺适合做股票行情的入门资源。嗯，文件虽然老了点，但数据结构还蛮清晰的，用来熟悉早期证券行情的逻辑，挺有参考价值。 文件走的是老式的 Novell 网络架构，也算是了解证券交易系统历史演进的一个窗口。你如果碰巧在研究实时行情系统，或者想搞懂券商和交易所怎么“聊”的，这份资料值得一看。 价格方面，传说当年行情年费要45 万/年，可见这玩意在当时还是蛮硬通货的。现在找得到这样的数据库文件不多了，能用上就别错过。 实战中你可以搭配一些现代工具一起搞，比如用CrateDB结构化数据、拿Spark Streaming做实时，甚至连Kafka都能派上用场——数据导

采用MATLAB开发了直接转矩和磁通控制（DTC）感应电机驱动模型。该模型实施了高效的电机控制策略，有效提升了系统性能和响应速度。