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Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

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数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、机器学习和数据库技术。在南京工程学院数据科学与计算机专业的课程中，数据挖掘是一门重要的专业课程，培养学生的数据分析能力，帮助他们理解并应用相关算法解决实际问题。 在数据挖掘的学习过程中，我们首先需要了解数据预处理的基本步骤，包括数据清洗（如处理缺失值、异常值和重复值）、数据集成（将来自不同来源的数据合并）和数据转换（如规范化、离散化）。这些预处理步骤对于确保后续分析的有效性和准确性至关重要。 接着，我们要深入学习各种数据挖掘方法，其中分类、聚类和关联规则是最基础的三类。分类是通过训练模型预测目标变量的类别，常见的算法有决策树、随机森

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MySQL进阶资源包内容概要 MySQL-进阶.d是一个专注于MySQL数据库进阶学习的资源包。它涵盖了MySQL的高级特性、性能调优、安全配置、扩展与集群、数据备份与恢复等多个方面。资源包中包含了详细的教程、案例分析、实践练习、视频教程和参考文档，帮助数据库管理员（DBA）和开发者深入理解和应用MySQL的高级功能，提升数据库系统的性能和安全性。 适用人群 已有MySQL基础知识并希望进一步深造的数据库管理员（DBA） 需要优化现有数据库系统性能的开发者 对MySQL扩展、集群和高级特性感兴趣的技术爱好者 追求数据库技术前沿，希望不断提升自我能力的IT专业人士 使用场景及目标 性能调优

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Cou

Bi-LSTM MATLAB Code – DataScience-Notes 数据科学笔记。提供有关数据科学的笔记、代码和实例，涵盖数学、统计、机器学习、深度学习等基础知识及相关应用场景。参考资料已在最后列出。大部分代码采用Python编写，涉及的库及框架包括： NumPy、SymPy、Scikit-learn、Gensim、TensorFlow 1.X、TensorFlow 2.X 和 MXNet。部分数值分析代码则使用MATLAB编写。 注释：- (notebook): Jupyter Notebook 文件链接- (MATLAB): 相应的 MATLAB 代码链接- (md): M