Educational Resources

This archive contains resources related to gradient design.

MySQL必知必会的资源，适合MySQL学习。

Oracle学习资料，我学Oracle的时候记下来的，只有一部分！呵呵！仅供参考，大家一起进步

不错的东西，建模资源 matlab工具箱。

MySQL进阶资源包内容概要 MySQL-进阶.d是一个专注于MySQL数据库进阶学习的资源包。它涵盖了MySQL的高级特性、性能调优、安全配置、扩展与集群、数据备份与恢复等多个方面。资源包中包含了详细的教程、案例分析、实践练习、视频教程和参考文档，帮助数据库管理员（DBA）和开发者深入理解和应用MySQL的高级功能，提升数据库系统的性能和安全性。 适用人群 已有MySQL基础知识并希望进一步深造的数据库管理员（DBA） 需要优化现有数据库系统性能的开发者 对MySQL扩展、集群和高级特性感兴趣的技术爱好者 追求数据库技术前沿，希望不断提升自我能力的IT专业人士 使用场景及目标 性能调优：学习如何对MySQL数据库进行性能分析和调优，解决慢查询、高负载等问题，提升数据库系统的响应速度和吞吐量。 安全配置：掌握MySQL的安全配置方法和最佳实践，确保数据库系统的数据安全和访问控制。 扩展与集群：了解MySQL的扩展方案、高可用集群配置以及读写分离等高级技术，提升系统的可扩展性和可用性。 MySQL进阶知识点详解 一、存储引擎 存储引擎是MySQL中非常重要的组成部分，它们决定了数据如何被存储和管理。不同的存储引擎提供了不同的功能和特性，可以根据具体的应用需求来选择最适合的存储引擎。 1.1 MySQL体系结构 MySQL的体系结构可以分为以下几个层次：- 连接层：最上层包括客户端和服务端的连接处理、授权认证等，确保数据传输的安全。- 服务层：提供核心服务功能，如SQL解析、查询缓存、优化等。- 引擎层：真正的数据存储和提取层，不同的存储引擎有不同的实现方式。 1.2 存储引擎简介 存储引擎决定了数据如何存储、索引、更新和查询。常见的存储引擎包括：- InnoDB：支持事务处理，遵循ACID原则；使用行级锁定机制，支持高并发；支持外键约束。- MyISAM：不支持事务处理和外键约束；使用表级锁定，适合读取密集型应用。- MEMORY：将数据存储在内存中，访问速度快，但数据会在重启时丢失。

Looking to enhance your technical skills for global opportunities? Explore these valuable learning resources for Oracle Database and Python scripting, all presented in English:

这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Coursera） (2) R编程（Coursera）+ 漩涡（“R编程”） (3) 获取和清洁数据（Coursera）+ 漩涡（“获取和清洁数据”） (4) 探索性数据分析（Coursera）

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、机器学习和数据库技术。在南京工程学院数据科学与计算机专业的课程中，数据挖掘是一门重要的专业课程，培养学生的数据分析能力，帮助他们理解并应用相关算法解决实际问题。 在数据挖掘的学习过程中，我们首先需要了解数据预处理的基本步骤，包括数据清洗（如处理缺失值、异常值和重复值）、数据集成（将来自不同来源的数据合并）和数据转换（如规范化、离散化）。这些预处理步骤对于确保后续分析的有效性和准确性至关重要。 接着，我们要深入学习各种数据挖掘方法，其中分类、聚类和关联规则是最基础的三类。分类是通过训练模型预测目标变量的类别，常见的算法有决策树、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络。聚类则是无监督学习，用于发现数据的内在结构，常用算法包括K-means、DBSCAN和层次聚类。关联规则用于找出项集之间的频繁模式，如Apriori算法。 在机器学习部分，除了掌握监督学习和无监督学习，还需了解半监督学习和强化学习。监督学习中，除了分类算法，还包括回归任务，如线性回归、逻辑回归和梯度提升算法（如XGBoost、LightGBM）。无监督学习则关注降维（PCA、t-SNE）和聚类。半监督学习适用于标记数据有限的情况，强化学习则通过与环境交互优化策略。 特征选择和特征工程是数据挖掘中的关键环节。特征选择减少冗余和提高模型效率，方法包括过滤法、包裹法和嵌入法。特征工程则通过构建新特征来增强模型表现。 模型评估与调优也是学习的重点。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，针对不同问题类型，选择合适的评估标准至关重要。模型调优通常通过交叉验证和超参数调整实现，如网格搜索和随机搜索。 掌握数据挖掘工具是实践中的必备技能。R语言和Python是常用的编程语言，它们拥有丰富的数据挖掘库，如R的caret和Python的scikit-learn。同时，数据可视化工具如matplotlib、seaborn和ggplot2帮助我们理解和展示分析结果。 期末复习时，应重点回顾上述知识点，通过练习案例巩固理解，提升解决实际问题的能力。实际操作项目和模拟测试有助于检查理论知识的掌握情况。

蔡氏电路matlab仿真代码真棒，专门用于星际争霸AI的精选资源列表。我们正在寻找更多的贡献者和维护者！目录图片来源：Google DeepMind，图片来源：Gabriel Synnaeve。以下是一些重要的资源： API/代码：育雏战争API（BWAPI） 《星际争霸II》 API：技术设计，暴雪 SparCraft：战斗模拟器 BWTA：BWAPI的地形分析器 BroodWar重播刮板：使用Python编写，Gavriel Synnaeve 重播《星际争霸育雏战争数据挖掘（重播，分析器，数据集），阿尔贝托·乌里亚特 GosuGamers：截至2013年4月的8K重播 TeamLiquid：具有比赛回放的专业社区 ICCup：国际网络杯，职业比赛重播 BWReplays：以前资源的重播汇编 StarData：65646 StarCraft：Brood War重播数据集，S.Ontañón等人著作