清华教授的课件Oracle应用指南

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IC——智能控制（Intelligent Control）、AI——人工智能（Artificial Intelligence）、AC——自动控制（Automatic Control）、OR——运筹学（Operational Research）等概念在刘金琨教授的课件及程序中得到详细解析。

数据结构是计算机科学中的核心课程之一，研究如何在计算机中有效地组织和管理数据，以提高数据处理的效率。耿国华教授的数据结构课件，以深入浅出的讲解方式和丰富的实例，深受广大计算机科学学生的欢迎。在该高教版课件中，耿教授详细阐述了数据结构的基本概念、主要类型及相关算法。以下为课件的核心内容概述： 1. 数据结构基本概念 数据结构不仅仅是关于数据的存储，更关乎数据的操作方式。课件中介绍了数据、数据元素、数据对象，以及数据结构的定义与分类，如线性结构、树形结构、图结构和文件结构。 2. 线性结构 数组：最基础的数据结构，支持随机访问但插入和删除操作较慢。 链表：解决数组的连续存储问题，尽管访问速度稍慢。 栈：一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于递归和函数调用。 队列：遵循先进先出（FIFO）原则，常见于任务调度和缓冲区设计。 3. 树形结构 树是非线性数据结构，包含根节点、子节点和父节点。课件详细介绍了二叉树、满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树（如AVL树和红黑树），以及树的各种操作，如查找、插入和删除。 4. 图结构 图由顶点和边组成，可以表示复杂的关联关系。深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）等图的遍历方法是解决实际问题的基础。 5. 散列表（哈希表） 散列表通过散列函数将关键字映射到数组索引位置，实现快速的查找、插入和删除。课件介绍了开放寻址法和链地址法等冲突解决策略。 6. 排序和查找算法 课件涵盖多种排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序等）及其各自的优缺点，适用于不同场景。同时介绍顺序查找、二分查找等查找算法。 7. 文件结构 课件深入讲解了顺序文件、索引顺序文件等不同类型的文件结构及其应用。 8. 算法分析 算法分析是评估算法效率的关键，包括时间复杂度和空间复杂度的理解，课件介绍了大O符号表示法，并提供算法复杂度分析方法。 通过学习耿国华教授的数据结构课件，学生将掌握各类数据结构的实现和操作，并能培养分析和解决问题的能力，为软件开发和系统设计打下坚实基础。此外，课件采用PPT形式，便于学生自我复习和查阅，加深理论知识理解。

由清华大学出品的大数据系列课程PPT，包含数据挖掘算法的下册内容，详细阐述各种数据挖掘算法原理，习题帮助巩固学习。

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Oracle数据库操作的各种基本技巧和方法，适用于不同的应用场景。包括数据查询、管理和优化等方面的详细指导，帮助用户快速掌握数据库管理技能。

《数据挖掘》是浙江大学计算机专业的核心本科课程，由著名学者蔡登教授主讲。课程涵盖数据挖掘的基本概念、方法和应用，着重于理论与实践的结合。课件内容循序渐进，从基础的数据预处理到高级的机器学习模型，提供丰富的实例和详尽的解释，使学生能够掌握数据挖掘的实战技能。 主要内容： 数据挖掘概述：了解数据挖掘的定义与应用场景。 数据预处理技术：数据清洗、归一化、降维等方法。 分类与回归分析：常用算法如决策树、支持向量机等的详细讲解。 聚类与关联分析：聚类技术与关联规则的应用实例。 文本与序列数据挖掘：特定数据类型的挖掘方法。 本课程将理论和实践相结合，使学生能够从多个角度深入理解数据挖掘技术，并掌握实际操作技能。