中国科学技术大学

这份资料包含中国科学技术大学机器学习课程的PPT、课后习题答案、往年考试试卷以及数据挖掘导论和推荐系统相关的PPT，授课教师为陈恩红老师。

许胤龙老师写的《中国科学技术大学组合数学引论（第二版）》课后答案，真挺有料的，适合你复习或者刷题的时候用。它不光有解题步骤，还有不少思路，像第 3 题的鸽巢原理就得蛮清楚，直接能看出在模运算上的妙用。数论那块内容挺扎实的，比如第 6 题讲怎么分组让组内元素互整除，但又不能全选出两两互不整除的 100 个数，读完之后思路就清楚了。这种题蛮适合练组合构造的眼力，拿去应付各种算法竞赛都不错。还有平面坐标系那题，通过把整点模 3 分类，居然也能用鸽巢原理切进去，真是有点意思。学组合数学，光懂概念可不行，得多做题，这本书的答案帮你省了不少琢磨时间。如果你平时在搞算法题、刷 LeetCode，或者要准备数

数据科学的入门课里，数据基础算是个蛮扎实的起点。课程围绕数据的整个流程，像是数据采集、预、统计、可视化这些都有涉及，思路清晰，技术栈也比较贴近实际工作。用的工具也不死板，Python、R、MATLAB这些都能找到对应的实操资源，挺方便的。 讲到数据采集，推荐你看看数据采集汇聚+数据治理+数据+数据可视化平台，思路一条龙，适合搞项目参考。 Python 数据这块也蛮实用的，比如Python 数据与可视化，还有数据与可视化示例，拿来直接改改就能跑。 如果你想练练用PowerBI搞大屏展示，那可以看看这个可视化大数据项目，组件比较全，拖拽也顺手。 而像是更学术一点的，比如用MATLAB搞预或做组学，

中国科学院大学的 2017 年数据挖掘期末考试题挺有意思的，虽然是考试题，但当资料用也还不错。里面提到的知识点覆盖得比较全，比如数据仓库、分类、聚类、频繁项集挖掘这些，都是咱们前端接触数据时绕不开的东西。 数据仓库的星状图和数据立方体，说白了就是让你把数据按多个维度看，像切蛋糕一样横着切、竖着切都能行。前端在做多维报表或者 BI 可视化时，这块知识就有用。 分类算法里提到的决策树、朴素贝叶斯和神经网络，前两个比较轻量，后一个适合模型复杂的场景。你在做推荐系统界面的时候，理解这些算法能帮你跟后端或算法沟通得更顺畅。 还有K-means 聚类，你总见到后台给你返回聚好类的用户群，那背后其实就是靠这

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

该数据库文件包含中国各大学的名称信息，可用于数据分析、研究等用途。

山西大学数据科学与大数据技术专业的数据库实验包括多个实验项目，涵盖了数据库定义与操作语言、游标的使用、数据库安全与权限、创建和使用触发器、数据备份与还原、数据转换以及创建和使用存储过程。每个实验都通过详细的实验指导书进行指导。

T/C 的预分频器逻辑控制还挺有意思的，是它怎么通过 TSM 和 PSR321 这两个位来做同步和复位——操作不复杂，但设计挺巧妙的。三路 T/C 共用一个预分频器，用 TSM 先暂停计数器，再统一清零 PSR321，这种批量控制的方式，挺适合嵌入式开发时要同时起多个定时器的场景。不怕你配置冲突，也不怕某个 T/C 偷偷跑起来。还有个细节值得一提：PSR321 写完后会自动清零，除非 TSM 还保持置位。嗯，这就像“清除任务后，系统马上复原”，避免了你多写一行代码去手动清零。整体来说，如果你在用AVR系列的 MCU，比如 ATmega 系列，这段内容还蛮值得拿来做硬件计时同步参考的，尤其在做信

数据库是计算机科学中的核心部分，用于存储、管理和检索数据。朱英老师深入浅出地讲解了中国石油大学数据库课程的基本概念、设计原理和实际应用。课程涵盖数据库系统概述、数据模型、SQL语言、关系数据库理论、数据库设计、数据库安全与事务处理以及分布式数据库与大数据处理等内容，帮助学生全面理解数据库技术及其应用。

此SQL文件包含了截至2014年10月19日的最新数据，可直接导入MySQL数据库使用。数据来源可追溯至网络爬虫。文件内容详尽列出了中国所有大学的名称。