Designing Data-Intensive Applications数据密集型应用设计

Martin Kleppmann 的《Designing Data-Intensive Applications》挺适合想深入搞清楚数据架构设计的你，是那种要大流量、大数据的业务场景。书里没有绕弯子，直接从可靠性、可扩展性和易维护性这三大块出发，把架构设计里最头疼的问题一个个掰开揉碎。嗯，里面讲的故障转移、分片、一致性模型这些内容，不是只停留在概念层面，都是实打实的干货。

算法与数据结构 0 2025-07-02

数独DFS&BFS C++解法

数独爱好者的 C++版深搜广搜解法，代码挺清爽，逻辑也清晰。初学算法的朋友可以拿来练练手，感受一下递归和队列的魅力。输入输出简单直观，不花哨也不绕，思路比刷题网站上某些解法还要清楚些，蛮适合新手入门。 DFS的写法比较经典，递归进去的时候判断数独是否符合规则，不符合就回溯回来，写得还挺标准。 BFS的版本稍微复杂点，用了个队列维护状态，适合想练习状态遍历的小伙伴。虽然效率没 DFS 高，但看起来比较直观，结构也清楚。 如果你刚入门算法，建议先把 DFS 版本搞明白，再去试着理解 BFS 写法。写着写着你就会发现，多算法题其实就那么回事。 哦对了，顺手一提，想顺便玩玩在线数独的话可以看看Squa

算法与数据结构 0 2025-07-02

Apriori算法Java频繁项集挖掘

Apriori 算法的 Java 源码，写得挺清楚，逻辑也比较易懂。适合你拿来跑个 demo 或者改成自己的逻辑直接上项目。源码里用的是频繁项集的经典思路，多次扫描数据，算支持度，再生成关联规则。没有堆一堆公式，反倒更容易入门。 Apriori 算法是搞关联绕不开的东西，像电商里的“买了 A 也买 B”，就是这类场景。代码结构比较简洁，核心逻辑就几个类，调试起来也方便。你只要稍微会点 Java，改改就能用。 源码里面有个简单例子，流程清晰，跑起来就能看到频繁项集和对应的关联规则。对比那些动不动就讲算法推导的教程，嗯，这份源码友好多了。 另外还有不少参考资源，如果你想深入看看别的实现方式，像支持

算法与数据结构 0 2025-07-02

全国耕地质量大数据可视化平台

全国耕地质量大数据平台的核心是把全国的耕地数据整合成一个能看能用的可视化平台。平台的定位挺明确——主要是给行政领导、农业技术人员还有农户用的，所以界面和交互都偏实用型，没有太多花哨的东西。 耕地数据的来源比较多，格式五花八门，标准也不统一。这平台做的比较到位的一点，就是把数据全都做了标准化，清洗、标注一整套流程都走下来，结果就是——你用起来不用管底层逻辑，点几下就能出结果。 平台背后应该是用了大数据和可视化框架，还接入了PowerBI或者类似的图表工具。你要是对底层感兴趣，可以参考下PowerBI 可视化大数据那篇文章，讲得还蛮细。 值得一提的是，系统还挺重视用户角色的，比如技术员要看的是图表

算法与数据结构 0 2025-07-02

BP神经网络入门案例

实现 BP 神经网络的案例，思路清晰，逻辑也顺。用梯度下降法跑出结果，整体还挺适合初学者上手的。如果你之前接触过神经网络，这个例子你一眼就能看懂；要是刚入门，也不用太担心，代码不复杂，调试起来还挺顺手的。基本流程就是用一组输入数据，通过前向传播得到预测值，再用反向传播和梯度下降来优化权重。虽然是基础版，但架子都有了。你也可以在这基础上加点料，比如加入动量、尝试不同的激活函数等等。推荐你再看看这几个扩展：像GA-BP 神经网络回归训练示例，用了带动量的梯度下降，收敛效果快一些；还有BP 神经网络详解，数学推导挺全，想深挖可以看看；用Matlab 实现 BP 神经网络的版本，也适合做教学 demo

算法与数据结构 0 2025-07-02

三维激光扫描应用于汽车虚拟工厂

三维激光扫描在汽车虚拟工厂里的玩法，是真的挺香。尤其是在你想快速搞定产线改造，又不想被图纸反复折磨的时候，这招太省心了。之前传统方式又慢又烧钱，现在只需要一台扫描仪走一圈，点云数据一导入，工厂模型直接就出来，效率一下子就提上去了。 非接触式测量的三维激光扫描技术，基本是激光打过去，反弹回来算个距离，搞出每个点的三维坐标。看起来挺硬核，但用起来不难，主要用来建模、校准、监控和仿真。像是全厂区扫描建个虚拟版的数字工厂，你要改线、要扩容，直接在电脑上拖拖拽拽模拟就完事了。 最推荐的是它配合虚拟工厂系统的用法。比如你要上线新车型，流程先在虚拟环境里跑一遍，看工位布得合不合理、机器人卡不卡位，提前发现问

算法与数据结构 0 2025-07-02

CSP-J2 2020入门组第二轮试题（原NOIP普及组复赛）

2020 年的 CSP-J2 入门组试题挺适合拿来练练基本功的。题目设置比较亲民，尤其那个关于2 的正整数次幂拆分的逻辑题，蛮有意思，逻辑思维练得扎实。如果你是刚开始刷竞赛题，或者教小朋友打基础，这套题挺合适的。像“10 = 1 + 2 + 3 + 4”这种拆分，学生看了也不会觉得枯燥。拆分条件还加了一点挑战，要求每个数都必须是2 的幂次，也就是像 1、2、4、8 这样的数字。其实只要理解什么叫“正整数个 2 相乘”，你基本就能理出规律来。写代码的时候，多用点位运算，效率也能提上去。哦对了，想深入搞清楚快速幂或者指数运算的，下面这几篇文章还挺实用的：详解快速幂算法，把思路讲得清楚，递归和迭代方

算法与数据结构 0 2025-07-02

BP神经网络模型参数详解与实例

BP 神经网络作为经典的人工神经网络算法，依然在多领域中有着广泛应用。神经网络模型的训练速度受参数设置影响较大。常用的几个参数包括学习率、动量因子、形状因子以及收敛误差界值等。比如，学习率决定了每次调整时参数更新的步幅，动量因子则加速梯度下降方向的收敛，减少震荡，形状因子控制模型的复杂度，从而影响收敛速度。针对这些参数，调整得当不仅可以提升训练效率，还能避免过拟合。建议在调整时，可以从小步幅的学习率和适中的动量因子开始，逐步调整以找到最佳组合。

算法与数据结构 0 2025-07-02

Big Data Applications in Power Systems电力系统中的大数据应用

这本《Big Data Application in Power Systems》是今年新出版的一本挺不错的书，专门大数据在电力系统中的应用。如果你对电力系统自动化和计算机交叉学科感兴趣，这本书会适合你哦。它详细了从电力系统获取大数据的过程，以及如何和这些数据，还覆盖了大数据在电力系统中的一些实际应用，比如故障定位和状态估计。你可以在书中找到多实用的技巧和方法，你深入了解电力系统中的大数据技术。嗯，，这本书挺适合学生和工程师参考学习的。

算法与数据结构 0 2025-07-02

LSTM MATLAB实现项目

LSTM 的 MATLAB 实现项目，结构清晰、功能简单，挺适合刚接触 RNN 的朋友练手。lstm_matlab-master.rar里面是个比较轻量的示例项目，除了基本的网络搭建，你还能动手调整像隐藏层节点数、学习率这些参数，训练过程也能看到梯度的迭代细节，挺方便理解反向传播咋运作的。 项目用的是MATLAB环境，搭配深度学习工具箱，对初学者还挺友好。你只要熟点.m文件的写法，像run_example.m、config.m这类脚本一跑就能看到效果。整体流程不复杂，从数据准备到模型训练再到结果可视化，基本一步到位，连图都帮你画好。 你还能看到LSTM内部的反向传播过程，这块内容在其他项目里可

算法与数据结构 0 2025-07-02