项目安装

创建虚拟环境 使用 conda 创建一个 Python 3.6 的虚拟环境： conda create -n myenv python=3.6 激活虚拟环境： conda activate myenv 克隆项目 打开终端，进入目标目录，克隆 GitHub 项目： git clone https://github.com/your_project/DataMiningWeb.git 进入项目目录： cd DataMiningWeb 安装依赖 使用 pip 安装项目依赖： pip install -r requirements.txt 修改数据库配置 打开项目中的 MxOnline/settings.py 文件，找到大约第100行的 DATABASES 配置： DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'django_test', # 数据库名字 'USER': 'root', # 账号 'PASSWORD': 'root', # 密码 'HOST': '127.0.0.1', } } 将 PASSWORD 字段修改为你自己的 MySQL 密码。 启动项目 运行数据库迁移命令： python manage.py migrate 启动项目服务： python manage.py runserver

项目边界与管理之道 项目范围定义了项目的边界，明确了需要完成的工作以及要交付的产品或服务。有效的范围管理对项目成功至关重要，它确保项目团队专注于既定目标，避免范围蔓延，从而控制成本、进度和质量。 范围变更控制 项目进行中，范围变更不可避免。关键在于有效控制变更，将负面影响降至最低。 1. 变更请求流程: 建立规范的变更请求流程，包括提交、评估、审批、实施和跟踪等环节。 2. 变更影响评估: 评估变更对项目成本、进度、质量、资源等方面的影响，为决策提供依据。 3. 变更控制委员会: 成立由关键干系人组成的委员会，负责审查和批准变更请求。 4. 范围基线管理: 明确项目范围基线，并与变更请求进行对比，确保变更在可控范围内。 5. 沟通与协作: 及时与干系人沟通变更情况，确保项目目标的一致性。 通过有效的范围管理，项目团队能够更好地掌控项目边界，确保项目按计划完成，实现预期目标。

将训练文件“AP_train.txt”和测试文件“AP_test_par.txt”添加到数据目录。 运行命令“./MineDataSet.sh”。

org.apache.spark/spark-graphx_2.11/2.1.3/spark-graphx_2.11-2.1.3.jar

压缩文件包含 DIAL 项目的主要代码和资源。

建立 odsi 项目 项目部署 项目测试 wsdl 文件导出

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问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

书店项目提案是关于将数据库复制应用到书店项目的详细计划。

本幻灯片展示了R软件在多元统计分析课程中的应用。涵盖了基本介绍和实用代码示例。