技术课程

随着企业技术的不断进步，Oracle高可用技术已成为保障业务连续性的重要组成部分。本课程包括Oracle RAC的原理与安装、日常管理、性能优化与故障处理，以及Data Guard的概念、配置、设计管理与故障分析，进而探讨RAC与DG技术的结合应用，涵盖Oracle Golden Gate、Oracle流技术以及高级复制等内容。

工程硕士课程所需的Oracle数据库技术课件及相关SQL实验脚本。

这份文档涵盖了大数据处理技术课程的核心知识点，包括Hadoop生态系统中的关键组件，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Yet Another Resource Negotiator（YARN）、MapReduce框架以及HBase数据库。

知识点总结####一、课程设计任务概述1. 设计目的： - 学习目标：本次设计使学生掌握医学大数据处理与分析的基础方法，熟练运用深度学习框架PyTorch，能够利用Python进行实际项目开发。 - 能力提升：提高学生在大数据环境下处理中医药信息的能力，特别是利用机器学习和深度学习技术进行图像识别和分类。 2. 设计内容及要求： - 详细概述：建立一个基于PyQt框架的轻量级中药识别系统，并使用PyTorch搭建深度学习模型来实现中药智能分类。 - 具体要求：系统必须具备用户友好的界面，支持中药图片的输入、处理和显示识别结果；同时，深度学习模型要具备高精度，能够准确分类多种中药。 ####二、基本理论- 深度学习基础：深度学习是机器学习的一个分支，通过建立多层神经网络来模拟人类学习过程。PyTorch作为流行的深度学习框架，为模型训练提供了强大支持。 - 卷积神经网络（CNN）：项目中采用的深度学习模型很可能是基于CNN结构。CNN特别适合处理网格结构数据，例如图像。它能够通过自动学习图像中的特征来进行分类或识别。 - PyQt框架：PyQt是用于创建图形用户界面（GUI）的应用程序框架，可以轻松集成到Python项目中，为用户提供直观操作界面。 ####三、详细设计1. 算法步骤： - 数据预处理：包括图像裁剪、缩放、增强等操作，确保数据质量符合模型训练要求。 - 模型建立：选择适合的CNN结构，如ResNet、VGG等，并进行必要调整以满足特定的中药分类任务。 - 训练与优化：利用大量标注的中药图像数据集进行模型训练，并采用交叉验证等技术进行模型优化。 - 应用部署：将训练好的模型部署到实际系统中，实现中药的实时识别。 2. 系统架构： - 界面设计：采用PyQt设计简洁易用的用户界面，支持图像上传和结果显示等功能。 - 数据库设计：建立存储中药信息的数据库，包括名称、特征描述和图像等数据。 - 前后端设计：前端负责接收用户输入和显示结果，后端处理逻辑运算和模型预测。 - 系统流程：用户上传中药图像后，系统对图像进行预处理，然后使用深度学习模型进行识别。

数据库及其相关技术是计算机应用中一个非常活跃、发展迅速、应用广泛的领域。随着物联网、移动互联网、社交媒体等信息技术的迅猛发展，数据资源急剧膨胀。如何解决数据管理的理论和技术问题，并利用计算机对这些数据资源进行科学地组织、存储、检索、维护和共享，是数据库原理与应用课程的核心内容。本章内容包括关系模型的数据结构及其形式化定义，关系操作，关系的完整性，关系代数，以及关系演算的综述。

在大学电力电子技术课程中，我们使用matlab建立了一个三相半波整流电路模型。

XDU CS大三学院《大数据时代的软件开发模式与技术》课程

数据挖掘概念与技术课后习题答案的详尽解析，探讨其在实际应用中的重要性与实用价值。

第一章数据挖掘基本知识.pdf 第二章数据预处理.pdf 第三章定性归纳.pdf 第四章分类与预测.pdf 第五章关联挖掘.pdf 第六章聚类分析.pdf 第七章复杂数据的挖掘.pdf 附：数据挖掘读书笔记(一二三四章).doc

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