满汉楼

“Java数据库项目：满汉楼管理系统”是一个实战项目，基于Java编程语言和数据库管理技术，由IT讲师韩顺平提供。该项目模拟了一个餐厅管理系统，包含了日志文件和数据库数据文件（.mdf）。用户可以使用提供的.mdf文件查看工具直接操作和分析数据，无需安装完整的SQL Server环境。这个项目涵盖了Java与数据库交互、SQL基础、数据库设计和事务处理等关键知识点。

韩顺平老师授课的满汉楼项目源码及数据库等相关资料。

满汉楼餐厅的SQL Server数据库是基于Microsoft SQL Server开发的系统，专门用于管理和存储其业务数据。SQL Server是微软公司推出的一款功能强大的关系型数据库管理系统，为满汉楼提供高效的数据存储、查询和分析功能。数据库中包括客户信息、菜单详情、订单历史、员工资料、库存管理和财务数据等内容。通过SQL Server，满汉楼可以实现对这些信息的高效管理，如查询客户消费记录、更新菜品库存、进行销售数据分析等。在数据库设计上，满汉楼遵循良好的设计原则，创建多个表并通过外键关联，以确保数据一致性和完整性。此外，SQL Server还支持事务处理、备份恢复、性能优化和安全性管理等功能。

宿舍楼管理系统适用于多层级宿舍管理，只管理床位数量。具备入住、退房、统计等功能，适合学校、培训机构、机关单位宿舍管理。采用 Access 数据库和 ASP 技术实现，简单实用。

实验楼 Python 聚类分析实战 本实验将指导您在实验楼平台上运用 Python 进行聚类分析，所需数据可通过文档中提供的 URL 获取。 实验步骤 环境配置: 在实验楼环境中，确保已安装必要的 Python 库，例如 scikit-learn、pandas 和 numpy。 数据获取: 使用文档中提供的 URL 下载实验所需数据集。 数据预处理: 利用 pandas 库对数据进行清洗和预处理，例如处理缺失值、数据标准化等。 聚类模型选择: 根据数据集的特点和分析目标，选择合适的聚类算法，例如 K-Means、DBSCAN 等。 模型训练: 使用 scikit-learn 库提供的函数，将预处理后的数据输入到选定的聚类模型中进行训练。 结果评估: 利用可视化工具或指标评估聚类结果的质量，并根据评估结果调整模型参数或选择其他算法。 实验总结 通过本次实验，您将掌握在实验楼环境下使用 Python 进行聚类分析的基本流程，并能够根据实际问题选择合适的算法和评估指标。