工程实践

在大数据领域，有效的工程实践至关重要。

本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程，特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别，如年龄、消费频率等，不仅降低了数据复杂性，还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱，如四分位数等，这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征，以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。

工程学院的数据库实验涵盖了数据库设计、管理、查询和优化的基础知识和应用技巧。学生们通过使用工具如Visio或draw.io绘制实体关系图，学习概念数据模型设计、逻辑数据模型设计和物理数据模型设计。他们还学习如何创建数据库表，包括字段类型选择、键的设定和完整性约束的定义。SQL语言的学习包括基本的SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE语句，以及高级的JOIN操作和子查询。数据库管理方面涉及数据库的创建、备份、恢复和性能监控，学生们还学习索引、查询优化和数据库架构调整。代码部分涉及Python、Java或PHP等语言，用于与数据库交互并实现事务控制。实验报告详细记录了每个步骤的过程

为实现我国煤炭工业高质量发展，针对煤矿智能化初级阶段，开展了相关技术体系研究和工程建设。 智能化煤矿顶层设计 以“矿山即平台”理念为指导，将智能化煤矿整体架构划分为设备层、基础设施层、服务层和应用层，以实现煤矿生产、安全、生态、保障的智能化闭环管理。 多源异构数据融合 针对智能化煤矿信息孤岛问题，开展了多源异构数据建模、特征提取与数据挖掘技术研究，并研发了基于数据驱动的信息实体建模与更新技术。 高精度三维地质模型构建 研究了智能化煤矿高精度三维地质模型构建方法，提出了基于地质模型动态更新的煤层厚度自适应截割控制方法。 智能化工作面采掘接续设计 研发了工作面采掘接续智能设计技术，实现了接续工作面

Kafka生产数据工程 在大数据处理领域，Apache Kafka 是一种广泛使用的分布式流处理平台，它允许实时地处理和存储大量数据。本项目聚焦于“Kafka生产数据工程”，通过Java编程语言实现数据的生成与发送到Kafka集群的全过程。以下是项目的核心模块与流程： 1. Kafka基础概念 Kafka 是一个高吞吐量、低延迟的消息中间件，广泛应用于构建实时数据管道和流应用。在Java项目中，通常使用Kafka的Java客户端API与Kafka集群交互。 2. Kafka生产者API 在Java项目中，创建一个Kafka生产者实例至关重要。该实例通过配置参数（如bootstrap服务器地址、

计价风险管控 工程计价涉及风险分配，应在招标文件中明确风险范围。影响合同价款的因素由发包人承担，如政策变化、人工费调整等。 市场波动导致的合同价款影响，由发承包双方协商分摊。若无约定，材料、机械涨幅超5%/10%由发包人承担。 承包人自身原因导致的施工费用增加，由承包人承担。不可抗力因素影响合同价款，按相关规定执行。

为了进一步探索两个系统之间的数据库关系，您可以通过双击系统节点间的锚点，深入查看其所属数据库的详细关系。操作步骤如下：1. 登录产品并打开数据地图。2. 鼠标悬停在系统连线上的锚点，系统将显示锚点。3. 双击锚点即可展示系统间的数据库关系。4. 若要查看数据库节点的详细信息，双击节点将打开独立的Tab页面。5. 鼠标悬停在库之间的连线上，系统将显示锚点。6. 双击锚点可打开独立的Tab页面，展示库之间的表级关系和ETL作业。7. 选择源schema分类、目标schema分类、源关键字和目标关键字，点击‘查询’按钮进行记录过滤。8. 点击‘表间关系’记录上的链接，可单独打开该元数据的详细信息Ta

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些