教学目标

本课程培养计算机专业技术人才，特别是数据库设计和管理方面的能力。学习本课程后，学生将深入理解数据库的基本概念和设计方法，从而具备分析和解决问题的能力。

介绍数据挖掘的基本概念、过程以及使用的方法和技术，同时探讨从数据中挖掘出的不同知识类型及其表达方式。

探索数据库管理技术的发展趋势 深入掌握数据库系统基本概念 培养数据库应用系统设计开发基础能力

通过本课程的学习，学生将掌握MATLAB解决数值计算问题的技能，熟悉MATLAB在科学领域的多种应用，包括编程基础、线性分析、函数分析、微积分、数据分析以及常微分方程的初值和边值问题。

目标函数是用来衡量候选解相对于优化问题解的优劣程度的函数。在优化算法中，通过迭代地评估和比较不同候选解的目标函数值，来逐渐逼近问题的最优解。 目标函数的设计取决于具体的优化问题。它需要能够准确地反映问题的目标，并将问题的约束条件融入其中。 目标函数的选择对优化算法的效率和最终结果至关重要。一个设计良好的目标函数能够引导算法快速找到全局最优解，而一个设计不当的目标函数则可能导致算法陷入局部最优解。

SPSS Clementine是一款数据挖掘平台，结合商业技术可以快速建立预测性模型，应用于商业活动中。Clementine功能强大，具备显著的投资回报率，它贯穿业务流程的始终，极大提高投资回报率。

Matlab 的图像功能真不是盖的，做目标跟踪这种活儿还挺顺手。利用它视频帧、提取目标特征、跟踪移动轨迹，整个流程跑起来还挺流畅，适合用来做个 demo 或小项目练练手。哦对了，像那种交通监控、行人识别场景也完全能用上。 图像那块，matlab 自带的工具箱挺齐全，啥vision.ForegroundDetector、blobAnalysis都有，结合 UI 做点交互也不是难事。比如你想让用户点一下选目标，用个imshow加ginput就行，响应也快，代码也简单。 我还挖了几个不错的参考，像Matlab 图像目标跟踪这篇就挺直白，基本能跑通。还有个交通视频目标跟踪系统，场景接地气，推荐你看看。

MATLAB教学指南涵盖了基本操作、数据类型、脚本和函数文件、图形应用基础以及创建图形用户界面。

统计课里常见的 Stata，用起来其实没那么难。四个窗口联动的界面设计，看着清爽，用着顺手。命令窗口、结果窗口、Review 窗口、Variables 窗口，各司其职，逻辑挺清晰的。.dta 数据文件是主角，配合do-file脚本用起来更方便，自动化程度高，重复执行毫无压力。建议每个.do文件都加上注释，别偷懒，方便以后回头看。说到命令格式，Stata 挺讲规矩：[by varlist1:] command [varlist2] [if exp] [in range] [, options]，一开始有点懵，但熟了之后写起来还挺顺。像regress、summarize、gen这类常用命令，直接上

作为练习使用，这里提供了三个小文件，用于Matlab的图像目标跟踪实验。这些文件帮助用户熟悉目标跟踪技术的基本概念和应用方法。