网络教学

BP神经网络，即反向传播神经网络，通过多层结构处理线性不可分的问题。与线性神经网络相比，BP神经网络具有更强的学习和适应能力。它由输入层、多个隐含层和输出层组成，利用反向传播算法逐层修正误差，而非简单的反馈结构。BP神经网络的教学PPT适合初学者了解其原理与应用。

教学系统的 E-R 图，结构挺清晰，功能点也比较全。管理员、教师、学生三类角色分工明确，权限划分也做得不错。你要是想搞一个带用户分层的系统参考一下，挺有借鉴意义的。 教学系统的E-R 图，亮点就是多角色协作。管理员能管理后台，教师能看学生的评价，学生可以评价老师，整个流程比较完整，逻辑也通顺。 像这种评价系统，不仅能锻炼你对实体关系建模的理解，还能让你理清用户角色权限的设计。尤其是学生对老师评价这块，挺常见的，但细节容易疏漏。 顺手给你捎上几个关联的图，都是比较实用的： 学生选课 E-R 图 教师授课 E-R 模型 分步 E-R 图合并生成初步 E-R 图 RBAC 的 E-

该系统建立在Web+SQL Server数据库上，以多媒体教学为目的，通过网络虚拟教学社区，实现一对多授课、一对一辅导。系统存储长期授课资料，方便师生查找学习。

这篇文章讨论了如何利用JSP、XML和SQL Server开发网络教学平台的过程及其实施细节。

数据挖掘的网络教学应用思路蛮有意思，尤其是用关联规则搞教学评价这块，思路清晰，实现也不复杂。像通过学生的登录频率、作业提交时间这类指标，挖掘出背后那些“你没想到”的教学规律，还是挺有参考价值的。 文里用了比较经典的Apriori 算法，老牌靠谱，适合这类频繁项集的场景。整个流程也规范，从数据采集到预再到落地，每一步都细讲了怎么做，还带了案例，像“参与讨论多成绩高”这种关联模式，一目了然，对教学优化有实际。 你要是做教育类系统或者教学平台后台优化，这篇文章可以借鉴的不少。尤其适合初入数据挖掘这一块的开发者，想上手关联规则但还没找到好切入点的，可以看看。 对了，文末还附了几个拓展链接，像关联规则挖

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

东软老师授课的案例，特别适合初学者，内容简单易懂，一学即会。

适合SQL初学者的常用命令解析，是理解SQL的优秀学习资源。