最新实例
数据仓库工具箱维度建模权威指南3.0中英双语版
维度建模的老牌经典，《数据仓库工具箱》第 3 版，真的蛮值得一读。Kimball 的那一套思路，不管你是初学者还是搞了几年数据仓库，读起来都有收获。中英双语版本也贴心，适合不同阅读习惯的你。讲的内容也挺接地气，案例多，思路清晰，适合项目实战参考。设计事实表和维度表的时候，哪种模型合适、哪些细节容易踩坑，它都说得比较透。嗯，如果你最近正好在搞 DW/BI 建模，建议这本直接收，不会错。
算法与数据结构
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2025-07-02
KNN疾病预测Demo
KNN 的疾病预测 Demo，真的是初学者练手的好项目。用的是 Python，数据直接从 Excel 读，配合pandas和scikit-learn起来挺顺的，逻辑清晰、代码不多，重点都在 KNN 算法上，理解了它怎么选邻居、怎么投票，预测也就不难了。嗯，模型部分其实挺“懒”的，训练过程就是把数据记住，预测的时候再去找“最像”的邻居。
Excel 的病历数据也蛮直观的，像身高、体重、血压这些都作为特征喂给模型，如果你做过数据的话，这部分应该熟。前面数据清洗那块建议重点看下，标准化、缺失值啥的不能忽略，不然预测结果偏差挺大。
KNeighborsClassifier这个类是重点，你会看到fit和
算法与数据结构
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2025-07-02
算法设计与分析最优二叉搜索树动态规划讲解
最优二叉搜索树的 PPT 讲得还挺清楚的，尤其是动态规划那块，思路拆得细。如果你平时喜欢研究搜索策略，或者搞算法课设，这份资料真能帮你少踩不少坑。思路清晰，推导过程也不绕，挺适合边看边动手写代码练练的。
算法与数据结构
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2025-07-02
VMD Matlab实现代码
VMD 算法的 Matlab 代码，注释写得蛮详细，适合你快速搞明白怎么用，还能跟作者的博客搭配着看，效率更高。
算法与数据结构
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2025-07-02
Neo4j Comprehensive Guide to Graph Algorithms图算法实战指南
图算法的学习资料其实不少，但真正贴合实际开发场景的，Neo4j 的《Comprehensive Guide to Graph Algorithms》算是比较扎实的一本。由 Neo4j 团队自己出的，内容挺系统，图算法从理论讲到实战，尤其适合平时用 Neo4j 做图数据的你。不光讲PageRank、Community Detection这种常见算法，还举了不少社交网络、推荐系统的例子，蛮实用。嗯，作者 Mark Needham 和 Amy Hodler 都是 Neo4j 自家工程师，写的内容你能看出来是真懂技术，不是那种只讲概念的书。多章节还穿插了实际操作，比如怎么用Cypher配合图算法包跑出
算法与数据结构
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2025-07-02
密度聚类方法DBSCAN、OPTICS、DENCLUE
基于密度的聚类方法的思路挺巧妙，不靠你事先指定簇的个数，而是看哪里数据密集就往哪儿凑。像DBSCAN、OPTICS、DENCLUE这些算法，都能搞定各种不规则的簇形，噪声点也还不错。
DBSCAN的逻辑蛮：找邻居、看密度，够密就拉进来一起玩，太稀就当噪声。适合用来图片区域、地理坐标、甚至是社交网络的社群划分。
OPTICS就比 DBSCAN 细腻点，在数据密度变化大的时候挺实用，排序之后你再来观察哪里是簇，挺有意思的。
DENCLUE是基于数学密度函数来的，思路有点偏学术，但优势是对复杂数据形态的捕捉更强，适合你那种非均匀分布的数据。
资源方面我翻了下，有不少现成的实现，Matlab、Pyth
算法与数据结构
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2025-07-02
Python数据分析教程
功能全面的 Python 数据教程，适合刚入门或者想系统整理知识的你。用的是比较实用的库：像pandas、numpy、bokeh还有scikit-learn，几乎就是数据的标配组合了。安装环境推荐用Anaconda，一次到位，省得折腾依赖，挺适合懒人和效率党。
Ipython Notebook也就是现在说的 Jupyter，用起来也蛮顺手的。在浏览器里写代码、跑结果，图表也能直接显示，边学边看，反馈快。你写一个函数试试看，马上就知道对不对，体验还是挺爽的。
Pandas是主角，它的DataFrame和Series这两个数据结构真的是数据的利器。比如你导入一个 Excel 表，转成DataFra
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2025-07-02
以人为本的认知物联网构想—李德毅院士讲解
以人为核心的认知物联网构想，李德毅院士讲得挺透。里面提到的几个服务中心，比如文本语言理解、图像理解、语音这些，思路清晰，细节也不空。尤其是结合穿戴设备和专业场景认知的部分，挺有现实落地感。你要是做物联网前端，对认知这块有兴趣，这资源可以先过一遍，帮你理清大局观。
穿戴设备的服务中心讲得比较细，像和语音服务结合的场景，挺像智能手表那套逻辑。还有专业认知服务中心那块，和工业设备、能耗管理的系统也能搭上。你要是之前做过设备监控或数据可视化的界面，这些内容看起来就熟，思路能接得上。
想深入研究的话，推荐你顺便看看相关平台文档。比如物联网大数据系统中的认知计算这篇，讲了框架和工具，蛮全的；还有能源管理平
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2025-07-02
神经网络计算模型与BP算法基础解析
东南大学崇志宏的这篇关于神经网络计算模型和BP 算法的，算是我最近看过最清晰的一份资料了，适合想打好基础的你。
神经网络的结构和计算过程讲得挺扎实，从基本的神经元、激活函数、层结构，一路铺开。你要是刚接触深度学习，这部分真的挺有用，能帮你把抽象的原理变成脑子里的图像。
BP 算法这块内容比较细，包括图上怎么反向传播、矩阵怎么表示，甚至还提到了 CNN、RNN、LSTM 里的变种，讲得全。你在用TensorFlow的时候，再看看这个就明白为什么梯度要这么算了。
TensorFlow 的张量流模式也提到了——不是那种浅尝辄止的讲法，而是从图的结构、节点的数据流再到分布式训练，全链路打通。你要是准备
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2025-07-02
Stopwords中文停用词表
中文分词的 stopwords 文件，说实话，还挺实用的。你用结巴分词的时候，是不是总觉得有些词不该出现在结果里？比如“”“的”“了”这种？就是这些常见词，虽然没什么实际意义，但又老是蹦出来干扰你模型判断。用这个stopwords.txt，效果还蛮的，能清掉不少噪音，分词干净多了。文件来自结巴分词社区那一挂的，内容说不上完美，但拿来做日常分词预已经够用。尤其你要短文本、社交评论、标题什么的，停用词过滤基本就是刚需。了，如果你词表还想再丰富点，可以去看看几个配套资源，比如中文停用词词表，或者Stopwords 中文列表这些，内容挺全的，合在一起用也 OK。用的时候记得统一编码（推荐utf-8），
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2025-07-02