课程作业

当前话题为您枚举了最新的 课程作业。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

SQL数据库课程作业优化
1、SQL SERVER服务器的网络配置为TCP/IP socket,但使用端口号1450。如何修改网络配置以确保成功访问:A、在服务器上使用网络实用工具设置使用端口1450;B、在客户端使用客户端实用工具设置使用端口1450;C、在客户端配置客户端实用工具以使用端口1450。2、NT的SQLGROUP成员连接SQL失败,检查其默认的Net-Library为Named Pipes。最可能的原因是:A、用户计算机上未配置有效的ODBC DSN用于SQL Server;B、用户计算机未与SQL Server建立可信连接;C、SQL Server数据库文件未共享到网络上;D、Windows NT的Guest用户被禁用。3、使用QQL身份安装了SQL2000,两周后SQL Server无法启动,最可能的原因是:A、QQL缺少管理员权限;B、QQL密码过期;C、机器未安装网卡;D、以上都不是。
机器学习课程作业一改写
提供机器学习课程作业,包含相关示例代码,支持Octave和MATLAB环境。
数据挖掘 2021年度课程作业分析
2021年数据挖掘课程的家庭作业涉及对葡萄酒评价数据集进行探索性分析。数据集包括winemag-data_first150k.csv文件,其中包含关于葡萄酒评价的详细信息。学生需完成数据预处理、探索性数据分析等任务。
华沙大学数据挖掘课程作业和项目详解
数据挖掘是信息技术领域的重要分支,涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目,深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤,以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组,无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。
数据库课程设计作业mysql.sql
课程设计: 数据库课程设计 毕业设计: 数据库设计 学科: 数据库
CMI课程作业2020-22 完整学习资料汇总
这个资料库涵盖了我在CMI参加的全部课程内容,包括讲义、已解决的作业以及各门课程的详细介绍。第一学期涵盖数学方法分析(DG1101)、R的概率与统计(DG1102)、Python编程和数据结构(DG1103)、离散数学(DG1104)、关系数据库管理系统、SQL和可视化(DG1105)以及线性代数(DG1201)。第二学期包括线性代数(DG1201)、数据挖掘和机器学习(DG1202)、算法(DG1203)、分布式计算(DG1204)以及Hadoop大数据处理(DG1205)。
数据库课程设计大作业文件下载
这是关于数据库课程的大作业,使用C#开发并基于SQL Server。这份作业涉及数据库设计和应用,适合需要实际操作案例的学习者。
数据挖掘的基础埃因霍温科技大学课程作业
数据挖掘作为信息技术领域的核心分支,专注于从大数据集中发现有价值的信息和知识。埃因霍温科技大学(TU/e)提供的数据挖掘基础课程作业,为学习者提供了深入探索这一领域的宝贵资源。课程作业涵盖了数据预处理、模式识别、分类、聚类、关联规则学习等多个关键环节。学生将通过使用Python的Pandas库或R语言的dplyr包等工具,实现数据清洗、转换和集成等操作。作业还可能涉及到决策树、随机森林、K-means等算法的实现和性能分析,以及关联规则挖掘的实践应用。数据可视化工具如Matplotlib和Seaborn也被用于帮助理解和解释挖掘到的模式。整个学习路径都在“Foundations_of_data_mining-main”压缩包中详细呈现,包括作业题目、示例数据集、参考代码和解决方案,为学生提供了全面掌握数据挖掘技术的机会。
数据库课程作业内容解析与调度优化
数据库课程作业知识点解析####一、事务与调度可行性分析在数据库系统中,事务是用户定义的一个数据库操作序列,这些操作要么全部执行,要么全都不执行,这一特性称为事务的原子性(Atomicity)。事务是数据库管理系统执行的基本单位,如果一个事务在执行过程中被中断,将会引起数据库数据的不一致。 1.调度可行性分析题目中给出了三个事务(T1)、(T2)和(T3),以及一个具体的调度(S)。我们需要通过构建可行性(优先)图来判断这个调度是否可串行化。 事务描述: - (T1):读取(x),读取(z),写入(x) - (T2):读取(z),读取(y),写入(z) - (T3):读取(x),读取(y),写入(y) 给定调度(S)描述: - (r1(x)):(T1)读取(x) - (r2(z)):(T2)读取(z) - (r1(z)):(T1)读取(z) - (r3(y)):(T3)读取(y) - (w1(x)):(T1)写入(x) - (w3(y)):(T3)写入(y) - (r2(y)):(T2)读取(y) - (w2(z)):(T2)写入(z) - (w2(y)):(T2)写入(y) 可行性(优先)图构建: -对于每一对事务(Ti)和(Tj),如果(Ti)中的某个读或写操作发生在(Tj)的写操作之前,并且涉及相同的变量,则在(Ti)和(Tj)之间添加一条有向边,指向为(Ti rightarrow Tj)。 -例如,在(T1)和(T2)之间,因为(r1(z))发生在(w2(z))之前,所以添加(T1 rightarrow T2)。 调度可串行性判断: -如果不存在任何循环,则该调度是可串行化的。 -在本例中,通过构建可行性图,可以发现是否存在循环。 ####二、事务回滚与恢复2.事务回滚事务回滚是指当事务执行失败时,系统将事务已经完成的操作撤销,使数据库回到事务开始执行前的状态。事务回滚确保了事务的原子性,即使事务执行过程中出现问题,也不会对数据库造成永久性的影响。 恢复时如何处理那些对数据库没有影响的事务操作: -在恢复时,对于那些对数据库没有影响的操作,如只读操作,可以直接跳过,无需进行任何处理。 -对于写操作,需要根据日志记录判断是否需要回滚,如果没有提交,则进行回滚操作。 ####三、两阶段加锁协议**3.
Python实现机器学习课程作业集-Machine-Learning-Coursera-in-Python
这个存储库包含了Andrew Ng教授机器学习课程作业的Python版本。这门课程是最受欢迎的在线机器学习入门课程之一,为学生提供了使用Python进行编程的机会。在过去几年中,Python在机器学习领域的应用迅速增长,因此我决定将所有MATLAB/OCTAVE编程作业重新编写为Python版本,以便学生能够更轻松地使用这个生态系统。这些新的编程作业与课堂教学完美结合,无需使用MATLAB进行任何操作。