工程科学

Scilab是一款功能强大的开源软件，广泛应用于科学工程计算领域，与Matlab不相上下。

科学与工程专业人员的应用数学方法教程

这本教材详细介绍了MATLAB在工程和科学领域中的应用，适合有一定MATLAB基础的学生参考。它不仅帮助读者掌握基本操作，还深入探讨了高级功能和实际案例。

Matlab与C代码集成awsomeEngSci精选的工程与科学开源软件列表。人们可能出于多种原因希望使用免费开源CAD软件。例如，科学家想确保其研究可复现性；教师遵循道德规范，不偏袒特定商业软件；初创公司缺乏支付昂贵许可费用的资源；大公司避免高昂的许可费用；学生希望在个人计算机上工作；非Windows用户不愿意运行CAD虚拟机。搜索得知开源3D和2D CAD软件包包括自由CAD、NaroCAD、BRL CAD、HeeksCAD等，欢迎分享经验、书籍、示例和教程。

《工程师与科学家的必备 MATLAB 指南，第四版 - Brian Hahn》是一本非常重要的技术书籍，帮助工程师和科学家掌握 MATLAB 的关键技能和应用。这本书详细介绍了 MATLAB 在工程和科学领域中的实际应用，包括数据分析、算法开发和模拟等方面。作者 Brian Hahn 通过清晰的示例和详细的解释，使读者能够快速掌握 MATLAB 的核心功能和技巧。

工程师和科学家必备的MATLAB核心技能 第三版PDF

一些卷子和总结

《大数据与云计算导论》是山东科技大学计算机科学与工程学院的一门重要课程，涵盖了大数据处理技术和云计算的基础理论、核心技术及应用实践。这门课程帮助学生理解和掌握这两项引领信息技术发展的关键技术。学生将学习如何通过分布式计算框架如Hadoop进行大数据处理，理解MapReduce编程模型以及HDFS分布式文件系统的工作原理。此外，还会涉及NoSQL数据库，如HBase和MongoDB，以及流处理技术如Apache Kafka和Spark Streaming。课程还详细讲解亚马逊AWS、微软Azure和谷歌Cloud等主流云服务提供商的服务，以及虚拟化技术如VMware和Kubernetes容器编排。同时，会关注OpenStack这样的开源云计算平台，了解其架构和组件。课程内容包括理论知识的详细讲解、实际大数据处理项目的应用、云计算平台的实操操作，提升学生的动手能力和解决实际问题的能力。通过本课程的学习，学生不仅能掌握大数据和云计算的基本概念和技术，还能了解这两个领域的最新发展动态，为未来在IT行业中的职业生涯打下坚实基础。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。