中国知网论文集锦

本论文集包含税务局数据挖掘相关论文，包括逻辑回归、支持向量机、自组织映射等算法在税务稽查中的应用。论文主要来自硕士论文和期刊论文。

本资源整理了近十年发表的 130 篇优秀数学建模论文，供您参考学习。

Matlab关于车牌识别的若干论文集，包含自适应滤波、遗传算法、神经网络、小波和投影等内容。

2017国赛国家一等奖B题优秀论文7篇

这是2006年美赛O奖论文集，为2019年参加美赛的学生提供帮助，鼓励大家争取O奖的荣誉。

知网Hownet情感词典是一个包含多种情感词汇的工具，适用于情感分析和文本挖掘的研究。其内容全面，使用方便，适合学术和应用领域的广泛使用。

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大数据，这个术语被广泛应用于描述在短时间内产生并需要特定技术处理和分析的大量数据集合。随着信息技术和互联网的快速发展，数据的产生和积累速度远远超过传统数据处理工具的能力。在大数据时代，数据来源和形式变得多样化，例如通过移动通信、个人计算机、数码相机和互联网应用生成的数据，涵盖网络日志、传感器网络、社会网络等多种类型。数据挖掘则是从大数据中提取有价值信息的过程，涉及算法与模型的开发应用，识别数据中的模式和关联。其核心是应用统计学和机器学习，从大量数据中提取有价值的信息。数据挖掘已发展成熟，广泛用于商业决策、市场分析和医疗诊断。统计学、Linux系统管理、SQL语言和数据库知识构成了大数据分析的基础。Python在数据科学领域被广泛应用，Apache Spark和Hadoop成为处理和存储PB级数据的常用框架。实际案例展示了大数据技术在无线通信、地理信息分析和网络安全监控等行业中的应用。通过对数据的专业化处理及加工，数据可以产生倍增的行业价值。

核心概念回顾 数据库与表： 数据库如同容器，容纳着数据表。数据表则以结构化的方式存储数据，由行（记录）和列（字段）组成。 数据类型： MySQL 支持多种数据类型，包括数值、文本、日期和时间等，确保数据的准确性和一致性。 SQL 语言： 结构化查询语言（SQL）是与 MySQL 交互的桥梁，用于创建、查询、更新和删除数据。 常见操作 创建数据库和表： 使用 CREATE DATABASE 和 CREATE TABLE 命令构建数据存储结构。 插入数据： INSERT INTO 命令将新数据添加到表中。 查询数据： SELECT 语句从表中检索数据，并可使用 WHERE 子句进行条件过滤。 更新数据： UPDATE 命令修改现有数据。 删除数据： DELETE 命令从表中删除数据。 深入学习 掌握 MySQL 的基础知识只是开始。深入学习索引、事务、存储过程等高级概念，将提升您的数据库管理技能。