KDDCup99

KDDCup99 竞赛的流数据，以 .arff 文件格式提供。数据包含类别标签，并经过预处理。

收集了常用元件库和封装，为 protel 99 设计提供便利。

这是 kddcup2005 数据集，可用于机器学习研究。

protel99se的库

Oracle数据库的入门级参考语句，包括了99条常见的查询指令，非常实用。

内容非常强大，涵盖了Oracle数据库所有常用的查询语句代码。

这篇文章涵盖了Oracle数据库中的一些经典查询语句，特别适合初学者参考。

这个 topopt99 代码，是 C/C++中一个挺拓扑优化实现，直接基于 Ole Sigmund 的经典论文。代码结构蛮简洁，虽然不完全是 99 行，但作为入门的拓扑优化实现还是实用的。更重要的是，使用了 LibSL-small 和 Eigen 库，所以性能和灵活性也还不错。你可以直观地看到拓扑优化是如何工作的。运行时会生成 tga 图像，你了解每次迭代的效果。如果你是拓扑优化的初学者，或者想快速上手，真心建议试试这个代码。哦，对了，用 CMake 编译和运行也方便，克隆子模块后就能直接开始。

KDDCup2019 AutoML Track 挑战与经验 本次比赛的难点主要体现在以下几个方面： 特征挖掘的挑战: 与传统数据挖掘竞赛不同，AutoML 竞赛中数据含义未知，仅提供数据类型，这使得特征工程难度加大，如何挖掘有效的通用特征成为关键。 时序相关数据的处理: 时序相关数据的挖掘本身就具有挑战性，需要专家经验才能从中提取有效信息。即使是专家，也需要不断尝试才能构建有价值的时序特征，并利用多表关联提升模型性能。 多表数据的处理: 赛题数据以多表形式给出，要求参赛者构建能够处理复杂多表连接关系的自动化机器学习系统。这无疑对系统的稳定性提出了更高要求，稍有不慎就可能导致数据过大，造成超时

MATLAB 的地理坐标转换脚本sweref.m挺实用的，专门搞 WGS84 转 SWEREF99 TM。对于搞 GIS 的你来说，如果项目落地在瑞典，这工具简直省了一大堆麻烦。常见的 GPS 设备输出的都是 WGS84 坐标嘛，想叠地图、做测量，一定得转成瑞典本地的SWEREF99。核心文件sweref.m主要做的是坐标换算，大白话说就是把经纬度变成 x、y 平面坐标。你只要喂进去 WGS84 坐标，它就帮你完这些复杂的投影转换、比例因子、椭球参数啥的，响应也快，代码也清晰。里面的swen08.mat是个数据文件，估计是参考参数，比如高程、中心点之类的。实际跑转换脚本的时候会自动加载，基本不