天文历法

使用C语言编写的永久历法程序，可以准确地计算未来和过去任意日期的日期信息。

大数据应用实例 体育竞赛: 美国NBA的29个球队中，有25个球队利用IBM分析机构的数据挖掘工具，通过分析对手数据（盖帽、助攻、犯规等），获得比赛对抗优势。 天文学: JPL实验室和Palomar天文台借助数据挖掘工具，发现了22颗新的恒星。 网上冲浪: 将数据挖掘算法应用于网络访问日志，可以从市场相关网页中发现消费者的偏爱和行为，分析网络营销的有效性，改善网站组织，推动WEB挖掘研究发展。

主要包括fits_write，一个补充MATLAB内置fits读取器的FITS编写器。此外还提供其他便利功能，帮助处理拟合文件。

MySQL历法数据包含了1970年至2100年间的详细农历日期信息，适合于各类历法应用的使用。

在数学建模学习笔记【集训十天】之第一天中，我们开始掌握基本的数学建模技巧和数据处理方式。此篇文章重点在于如何将文本读入文件并进行基础处理。这对于数学建模过程中的数据预处理非常重要，为后续的分析奠定了基础。文章读入文件步骤包含数据导入、格式整理以及数据预览等操作，让我们对处理数据的基本方式有了深入了解。

Matlab开发-Atomicreminder，更新以使用美国海军天文台的原子钟作为提醒参考。

这是耶鲁大学天文学系关于天文学中统计、数据挖掘和机器学习的非正式研讨会的材料。如果您正在主持会议，请首先分叉这个存储库并创建一个与您的Github帐户相关联的新存储库。然后，创建一个名为“Session#”的新目录，对应于任何会话。将您的IPython笔记本和必要的数据文件放在那里，并使用git提交这些文件。然后，请求有权访问存储库的人员将其合并，或者您可以通过Github Web界面发出拉取请求。为了快速访问IPython笔记本，请访问YastroML存储库的IPython笔记本查看器页面。