粒子群算法C#实现

用 C#写的粒子群算法，结构清晰，适合做二次开发。两个类搞定核心逻辑：PSO负责群体搜索策略，Fitness里写你的目标函数就行。嗯，蛮适合你拿来快速测试优化思路的，调参数也方便，逻辑不绕，改起来不费劲。

算法与数据结构 0 2025-07-05

能源及设备物联网数据服务平台中后台管理平台

能源设备管理的那套东西，嗯，还挺有意思的。能源及设备物联网数据服务平台这项目看得出是认真做的，功能齐，界面也不复杂。你要是经常对接能耗数据、搞设备监控，这平台的设计思路和交互方式可以参考下，挺适合中后台场景的。 导航布局是左侧常驻 + 顶部工具栏那种，position: fixed用得还不错，响应也快。操作流也清晰，比如查看设备状态、导出数据啥的，几步就能搞定。前端交互逻辑走的是模块拆分+懒加载，适合项目大了以后继续扩展。 我还蛮推荐你点进去看一下平台的几个实际案例，比如这个能源设备物联网数据服务平台，它把设备运行、告警、能耗全整合到一张图上，效果一目了然。还有节能管理服务子系统，做子系统拆分

算法与数据结构 0 2025-07-05

Bayesian Variable Selection for Nowcasting Time

贝叶斯方法的变量选择，用来做时序预测还挺有一套的。Bayesian Variable Selection for Nowcasting Time这篇 KDD 2013 的论文，用的是稀疏贝叶斯回归那一挂的思路，高维数据时挺灵活。里面的数学有点硬核，但思路清晰，代码实现也不算复杂，能直接落地。 做短期预测或者临近预测（Nowcasting）的朋友，可以重点看看这篇。它的核心是：用贝叶斯框架动态选择哪些变量有用，哪些该踢掉，跟特征选择那套有点像，但更智能。适合数据量大但信息稀疏的场景，比如社交媒体、金融时间序列之类的。 如果你熟 Matlab 或者有用过贝叶斯工具包的经验，那上手这套会更快。Mat

算法与数据结构 0 2025-07-05

数据治理案例集锦

数据治理的资料我看过不少，但这个压缩包里的内容真的挺丰富。数据治理案例收集.rar，不光是讲理论，还有不少来自银行、保险、通信行业的实战案例，比较适合要落地方案的你。像里面的中信银行 ODS 方案.docx，写得蛮细，ODS 怎么接数据、怎么清洗、怎么同步，讲得都挺实在。还有大数据治理体系.docx这份文档，从技术到管理流程都讲到了，嗯，尤其是对Hadoop和Spark这些技术的落地场景解释得还不错，适合团队想搞一套成体系的数据治理框架的时候用来参考。想了解行业经验的，像银行 ODS 整体架构及实施案例-mdc.pdf和保险核心系统方案交流.pdf也挺值得一看，内容比较接地气，不是那种泛泛而谈

算法与数据结构 0 2025-07-05

SPSS操作指南

统计软件里的老朋友——SPSS，对数据挺友好的，尤其你不太想写代码，那它真的还蛮适合。熟悉 Windows 界面操作的你上手 SPSS 基本没门槛。菜单清晰，功能分类也比较直观。像File搞文件，Data管数据，Analyze做，基本一眼就能猜个八九不离十。菜单功能也挺全的，从变量定义、数据转换到图形展示，一条龙都能搞定。比如你想算个平均值、跑个回归模型，点两下就能出来，省事。你要是做社会科学、市场调研或者心理学实验那种，SPSS 算是标配了。非程序员用它做统计，真的是事半功倍。如果你还在找靠谱的入门教程，可以看看这篇SPSS 数据基础指南，或者试试SPSS16 数据教程，内容也蛮全。如果你平

算法与数据结构 0 2025-07-05

Apriori关联规则挖掘算法基本概念与算法详解

Apriori 算法的入门材料里，chap06 关联-基本概念和算法 95.pdf算是蛮经典的一份。教材是陈封能等人翻译的老版本，虽然时间久了点，但讲得还挺系统，尤其适合刚接触关联规则挖掘的同学。 教材里的Apriori 算法部分，逻辑清晰，例子比较接地气，比如超市购物篮那块，讲怎么找出“买了牛奶也会买面包”这种模式，挺好懂的。支持度、置信度这些概念也都解释得还行，不会太抽象。 要说实用，那还得看搭配的资源链接。有个讲剪枝的文章（Apriori 高效剪枝关联规则挖掘算法），讲怎么加快挖掘过程，比较适合你做项目时优化效率用。还有一篇讲FP-Growth的（关联规则算法比较 FP-Growth 与

算法与数据结构 0 2025-07-05

基于划分的聚类算法

聚类的划分算法挺适合入门选手上手的，思路清晰，操作也不复杂。把一堆数据分成几个‘圈子’，圈内的像，圈外的不像，听起来就像是在组织社群，对吧？而且它是无监督学习，不需要你事先告诉它分类标准，比较省心。 划分型的聚类方法，比如K-Means，其实用起来还蛮顺的。数据维度别太高、差异别太模糊，用起来效果还不错。你只要告诉它你想分几类，它就自己帮你动手分好。 做图像？可以参考下这篇图像相似性评估；搞Python？推荐你看看Python 相似性度量的完整实现，代码清晰，图解直观。 还有一个建议哦：如果你是初学者，不妨先在WEKA里拖拖点点试试，像这篇关于无监督聚类的小技巧就挺实用的。熟悉流程后再去写代码

算法与数据结构 0 2025-07-05

i6100s PDA使用手册

PDA 的使用手册，内容比较实在，适合动手能力强的你。里面的功能都挺细的，从基础操作到设置优化都有提到，哪怕你是第一次接触，也能一步步跟着走。PDF 格式也方便，放平板或手机上看都挺顺手。

算法与数据结构 0 2025-07-05

Elasticsearch IK 5.2.0中文分词插件

Elasticsearch 的 IK 分词插件，蛮适合搞中文搜索优化的朋友们。elasticsearch-analysis-ik-5.2.0.zip里头装着它的源码和依赖，结构还挺清晰。elasticsearch-analysis-ik-5.2.0.jar是主角，用来中文文本，像“精确模式”“全模式”这些都能选。 IK 这个分词器，用的是字典分词 + 动态加载 + 自学习，运行时能根据文本来动态优化结果。适合需要对中文语义做细粒度的场景，比如搜索建议、关键词高亮、索引优化等。 插件还依赖了一些老牌 Apache 库，像httpclient、commons-codec这些，负责求和日志，运行起来

算法与数据结构 0 2025-07-05

mmh3 2.0Python 3.6哈希模块

Python 3.6 的哈希工具里，mmh3 模块还挺实用的。压缩包里两个文件——mmh3.cp36-win_amd64.pyd和mmh3-2.0-py3.6.egg-info，直接丢进C:\Python36\Lib\site-packages\目录就能用了，省事多了。 模块用起来也挺，导入后一个mmh3.hash('Hello')就能拿到哈希值。速度快、分布还均匀，搞数据去重或者当哈希键用合适。 hash()函数是最常用的，支持字符串、整数这些基本类型，参数signed=False就能返回个正数。想要字节就用hash_bytes()，批量可以用hash_array()。想得周到，接口也不复杂

算法与数据结构 0 2025-07-05