龙星计划

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术领域具有关键角色。“08龙星计划数据挖掘课件”由知名专家Jiawei Han教授主讲，深入探讨数据挖掘的核心概念和技术。课程包括“dragon1_Intro.ppt”，涵盖数据挖掘的基本介绍、分类、聚类、关联规则学习、序列模式挖掘和异常检测等任务。“dragon2_Preprocessing.ppt”专注于数据预处理，包括数据清洗、转换和集成，以及特征选择的重要性。这些课件不仅解决了信息爆炸问题，还介绍了监督学习、无监督学习和半监督学习等多种数据挖掘方法。2008年的“龙星计划”为当时的数据挖掘技术发展提供了关键背景，帮助企业和研究机构发现商业洞察和科学规律。

以下是 MATLAB 中实现龙格库塔法的代码，简洁易懂。

探索辛星于2015年编写的Redis指南，深入学习并在Windows环境中应用Redis。

A星算法在Matlab中的具体实现，配有个性化界面，用户可直接运行使用。

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这款工具可帮助用户查询手机收不到密码的会员临时卡，使用方法是先加入会员，查询密码后即可删除会员。

这是一个用龙贝格数值积分方法求解定积分的程序，设计简单直观，适合研究生数值分析学习和应用。

本资源为MATLAB平台上的完整A星算法路径规划程序，适用于课程设计。直接运行astar.m文件即可获取最优路径，支持自定义地图绘制。

通过本代码，你可以了解 Python 的基本语法，并学会使用 Python 标准库。

星型雪花型结构实例 Sales 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || branch_key | 分支机构维度外键 || location_key | 地理位置维度外键 || units_sold | 销量 || dollars_sold | 销售额 || avg_sales | 平均销售额 | Shipping 事实表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间维度外键 || item_key | 商品维度外键 || shipper_key | 承运商维度外键 || from_location | 始发地 || to_location | 目的地 || dollars_cost | 运输成本 || units_shipped | 运输量 | 时间维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| time_key | 时间主键 || day_of_the_week | 星期几 || month | 月份 || quarter | 季度 || year | 年份 | 地理位置维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| location_key | 地理位置主键 || street | 街道 || city | 城市 || province_or_street | 省或州 || country | 国家 | 商品维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| item_key | 商品主键 || item_name | 商品名称 || brand | 品牌 || type | 类型 || supplier_type | 供应商类型 | 分支机构维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| branch_key | 分支机构主键 || branch_name | 分支机构名称 || branch_type | 分支机构类型 | 承运商维度表 | 字段 | 说明 ||---|---|| shipper_key | 承运商主键 || shipper_name | 承运商名称 || location_key | 承运商地理位置外键 || shipper_type | 承运商类型 |