PSU_Class_Projects宾州州立大学课程项目代码存储库

在信息技术领域，特别是数据分析与挖掘方面，欺诈检测是一项至关重要的任务。密歇根州立大学的CSE881数据挖掘课程通过名为“FraudResumeDetection”的项目，深入探讨如何利用文本挖掘技术识别简历中的欺诈行为。这个项目主要使用C++编程语言，揭示了在大量简历数据中检测不诚实信息的策略和技术。项目的目标是提高企业招聘过程的效率和准确性。

北卡罗莱纳州立大学统计学习小组（SLG） 2014 年秋季阅读清单包括《数据挖掘概论》和《机器学习概论》。这些书籍是免费的。 SLG 成员将举办 10 场演示，重点关注高级主题、演讲和数据可视化。演讲者可以得到指导，演示将被记录并分享（经演讲者同意）。 每个演示都将包括一个分析或模拟部分，附带可供所有成员使用的代码。演示还将提高成员的应用分析和编码技能。

2022年的数据库大作业参考内容，虽然存在一些不完美之处，但总体质量令人满意，能够保证较高的分数。上传此文件的目的是方便将来查阅，并为迷茫的学弟学妹们提供参考。内容基于ORACLE，个人认为自己在E-R图方面的处理有待改进，建议减少直接参考。请注意，这仅仅是参考，严禁抄袭，否则将面临0分处理。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。

这些项目代表了我在2017-2018春季的数学建模和数学实验课程中完成的一些MATLAB代码。包括希尔密码的编码和解码器，自行设计的图像分割算法，用于垂直分割的图像块和3 * 3网格图像块，图像软化程序（使用插值法提高分辨率），小电影以及涉及傅立叶级数拟合、泰勒展开和牛顿法的简单数学概念，以及蛇游戏和狼人游戏（lang-ren-sha）的模拟程序，使用蒙特卡洛模拟法确定每个角色的最佳人数。

我在康奈尔大学KirbyLab进行研究时从事的实验室项目。斑点检测GUI是用于细胞培养条件下可视化巨胞体的能力，这是通过细胞内70 kDa荧光标记的高分子右旋糖酐在细胞外液中的内化来完成的。项目中添加了葡聚糖到细胞培养基中，并结合细胞集落的明场图像拍摄荧光图像。所得的荧光图像用于识别代表细胞集落的MPC活性的“亮点”，并使用不同参数的斑点检测方法生成多种二元掩模。将这些比较提交给多个参与者，并分析结果，以找到最佳的斑点检测方法。MATLAB GUI用于显示斑点检测掩模并加强明场图像的对比度。

大学项目花键设计Matlab程序代码，涵盖了博加济奇大学计算机工程课程的本科任务。这些项目包括转换器，能够生成LLVM IR代码，重复文件查找器，十六进制计算器，大整数的加法和乘法，离散事件模拟器，以及解决最小割问题和实现A*算法等多个计算机科学领域的挑战。

在大学期间，我参与了几个项目，虽然代码已丢失，但我保留了项目成果的视频链接。其中，我们与大学合作完成了一款自动创建未知空间2D地图并检测PM2.5数据的自行驾驶汽车。另外，我们使用SLAM技术的Rplidar在未知空间中创建了2D地图。此外，还报告了一个使用verilog的项目。我们还完成了一个检测铜板偏移角度的项目，并与Symtek自动化亚洲公司合作使用PLC控制传感器。与台湾I-Link社区服务协会的合作使我们找到了减少办公楼电费的方法。

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