最新实例
机器学习算法1学习脑图
相对粗略的脑图，记录了第一天学习机器学习算法的思路，结构虽然不复杂，但对刚入门的你来说还是挺有参考价值的。内容覆盖了像分类、回归这些基础算法，适合做个小总结或者快速回顾。
手绘风格的脑图，重点思路比较清晰。像是把书上学到的东西做了个可视化，对理解算法结构挺有。比如你在看SVM或逻辑回归时，可以快速跳转到相关节点做联想。
推荐几个搭配阅读的资源，像这个graphkit-learn，是个挺不错的图机器学习库；还有机器学习算法实战，里头不少案例代码，照着练效果更好。
如果你想系统捋一遍机器学习的分类，可以看看机器学习算法简介及分类这篇；顺手还可以对比下PPT 版分类算法对比，图表一目了然。
使用建议
算法与数据结构
0
2025-07-05
电信NB-IoT北向接入C#
电信 NB-IoT 北向接入的 C#资源，蛮适合搞物联网对接的朋友。重点放在用 C#去接天翼 NB-IoT 平台，嗯，主要是搞 HTTP 求，JSON，跑异步。API 调用挺实用，例子也比较齐全，基本上拿来改改就能用，省你不少时间。
算法与数据结构
0
2025-07-05
中心差分法MATLAB导数求解脚本
中心差分法的导数求解脚本，结构清晰、计算稳定，适合做数值的朋友参考。代码写得挺规整，思路也蛮实用，适合对数值导数精度要求比较高的场景。如果你平时在用 MATLAB 做函数导数的近似计算，这段代码真的可以拿来直接用，响应也快，逻辑清楚。
算法与数据结构
0
2025-07-05
Matlab min(A,1)元素限制操作
矩阵里的老熟人min(A,1)，用得好能省不少判断语句。这个用法挺直观的：对矩阵 A 逐元素比较，每个元素如果小于等于 1 就原样保留，大于 1 就直接替换成 1。嗯，写数据归一化或者阈值控制时方便，代码也干净。类似min(A,1)这种写法，Matlab 里还有多，习惯了之后手感贼顺。感兴趣的你可以顺手看看几个相关的教程链接，配合起来看更清晰。
算法与数据结构
0
2025-07-05
K43SJ BIOS GT520显卡固件
ASUS K43SJ 的 GT520 显卡老机型，还在服役？那你用得上这个 BIOS 文件。亮机测试过，启动没问题，适合想自己动手维护老本的朋友。BIOS 更新说简单不简单，说难也没多难，只要搞清楚型号对得上，操作按流程来，风险就挺低的。
BIOS 的作用简单讲就是帮你在开机时搞定硬件初始化，显卡这块的话，它还会影响性能表现、功耗控制、兼容性啥的。像 GT520 这种入门卡，用个合适的 BIOS 能让它表现更稳定点，是和老版 Windows 或者 Linux 打交道的时候。
压缩包里主要就是那个K43SJbios文件，更新前记得先备份现有 BIOS，不悔都来不及。一般是进 BIOS 界面找更新
算法与数据结构
0
2025-07-05
R语言45分钟速通手册
手册式的 R 语言速通资料，内容不多但挺精，适合你在 45 分钟内快速过一遍 R 的核心用法。像数据导入、图形绘制、高阶函数这些点都覆盖了，尤其统计绘图这块讲得比较细，概括也清楚。适合那种项目要用 R 但又没时间细学的情况，拿来翻一翻，马上能上手。
算法与数据结构
0
2025-07-05
大数据标准征求意见稿合集
七份标准的合集，内容全、细节清、格式也统一，拿来就能用，挺省事儿的。像是大数据参考模型、数据能力成熟度这类，搞大数据架构或者要写技术方案的你，拿去当参考模板还挺香的。标准里甚至有多媒体数据语义、数据交易平台的功能要求，平时不太好找，算是蛮全面了。
标准规范这块资料，一般都散着放，这次打包成7 项大数据标准征求意见稿.rar，打开目录清晰明了。需要注意的是，它归到算法与数据结构分类其实不太准确，应该是标准规范，你找的时候别被误导了。
你要是正在做数据交易平台、数据治理这类项目，强烈建议你对照看看这些模型，有不少细节能直接套用，省时间还专业。比如数据溯源模型这部分，字段结构都给出来了，文档也清楚，
算法与数据结构
0
2025-07-05
MapReduce分布式计算模型
Google 的 MapReduce 论文，真的是做分布式计算绕不过去的一篇。Map 和 Reduce 的思想来自函数式编程，理念其实不复杂：Map 负责拆小块分给节点跑，Reduce 再把结果合起来，完活儿。逻辑挺清晰的，适合大批量数据，像日志、网页索引这些场景就适合。
MapReduce 的模型结构也还挺直观：输入输出都是键值对，Map函数拿到输入先搞出一堆中间结果，交给系统自动Shuffle和Sort，再扔给Reduce函数做最终汇总。嗯，不用你操太多心，系统自动兜底。
架构设计上也成熟：JobTracker负责分配任务，TaskTracker各自干活儿，底层的数据都扔进HDFS，又稳又
算法与数据结构
0
2025-07-05
数据的七重修炼数据分析入门指南
数据小白的入门神器，数据的七重修炼.pptx整理得挺系统，从基本功到实战，覆盖面蛮广。PPT 结构清晰，不光讲怎么做图表、看数据，还强调怎么把数据用在日常经营和决策里，挺实用的。经营数据的使用方法讲得还挺接地气，比如遇到销售下滑不是直接堆广告，而是先看下用户画像、转化路径这些数据，做到“先诊断再治疗”。内容不偏技术，反而更偏逻辑，适合对数据没那么敏感的产品、运营、甚至小老板看看，思维方式能提升不少。如果你刚入门数据，或者想用数据为业务赋能，不妨先过一遍这套 PPT，理解一下“数据驱动决策”到底怎么落地。还有一些相关资源也挺有参考价值：数据在商业决策中的应用与 Python 实践大数据交通方案数
算法与数据结构
0
2025-07-05
高级特征工程II
高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。
文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。
矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。
整体阅读感受还不错，语言不绕，
算法与数据结构
0
2025-07-05