团队10的CJSData：高性能计算课程第十周大作业-源码-ITADN社区

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CJSData是团队10为高性能计算课程第十周设计的大作业项目，致力于优化数据处理与分析效率，提供高效的源代码实现。欢迎这是2018年春季学期高性能计算第十组的大作业——数据搜集与分析。成员：组长：韦晓航组员：赵志伟、胡叔琦、管延伟、黄涛分工情况： | 成员 | 学号 | 数据搜集 | 数据整理转换 | 数据可视化分析 | PPT与总结 | 总工作量 | | ------ | ----- | ------------| -----------------| --------------------|-------------------|----------| | 韦晓航 | *3270%* *90%* *80%* *50%* *20%* 赵志伟 | **4** **2** **25%** **10%** ***10%*** ***20%*** 胡叔琦 | **2** **0** **25%** **10%** *10%* *20% 管延伟 | **4** **5%** **0%** **15%*** ***20% 黄涛 | 6 25% 5% 0% 15% 工作内容：从1998年至2016年，一共有3047名长江学者。我们组分配到了其中的1016人（每位成员负责查找约254个人）。搜集的主要内容包括：姓名、性别、出生日期、籍贯以及籍贯经纬度等信息。

提高团队交付能力的十个策略_路宁

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本书《提高团队交付能力的十个策略》由作者路宁撰写，深入探讨并提供了增强项目团队工作效率与协作质量的有效方法和实用技巧。提升团队交付能力的十个策略：明确目标与期望、优化沟通机制、增强协作精神、培养专业技能、鼓励创新思维、强化项目管理、提高工作效率、建立反馈循环、促进个人成长以及维护积极的工作氛围。这些方法有助于打造高效能的团队，确保项目的顺利进行和高质量完成。

团队预测：大作业，足球赛，球队分析

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本团队专注于足球赛事的大数据分析与预测，涵盖联赛、杯赛等各类比赛。我们通过对参赛队伍的历史数据、球员状态和战术风格进行详尽分析，力求为球迷和彩民提供精准的比赛前瞻及预测结果。 team_pred项目主要涉及利用数据分析与机器学习技术预测足球比赛结果。以下是该项目的关键IT技术： 1. **数据分析**：这是整个预测过程的基础环节，包括数据清洗、探索性分析及特征工程等步骤。所需的数据可能涵盖球队的历史成绩、球员状态信息、比赛地点和时间等多个方面。 2. **机器学习算法**：在MATLAB环境下可使用的模型有逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机（SVM）等，甚至包括更为复杂的神经网络结构来预测比赛结果。这些模型通过训练数据集进行学习，并对新出现的比赛情况做出预判。 3. **MATLAB编程**：利用MATLAB的数学计算和数据分析能力以及其丰富的统计与机器学习库资源，在此项目中开发者将编写代码实现从数据预处理、模型构建到评估的一系列步骤。 4. **模型训练与调优**：在选择好合适的算法后，需要通过历史比赛数据进行大量训练，并调整参数以达到最佳性能。这通常包括使用交叉验证和网格搜索等方法来确保模型的泛化能力。 5. **预测评估**：准确率、精确度、召回率、F1分数及ROC曲线等是衡量预测准确性的重要指标，用于评价不同机器学习算法的表现效果。 6. **可视化**：MATLAB提供强大的数据展示功能，帮助我们更好地理解数据和模型的性能。例如通过绘制学习曲线、混淆矩阵以及特征重要性图表等方式进行直观分析。 7. **数据处理**：在面对大量比赛记录时，可能需要执行如数据整合、缺失值填补及异常点检测等操作作为预处理工作的一部分。 8. **文件管理与读写**：MATLAB支持多种格式的数据输入输出功能（例如CSV和Excel），这对于项目中的数据管理和交流非常有用。 9. **版本控制**：使用Git进行代码的追踪和团队协作，确保项目的顺利推进。

Python数据挖掘课程任务（第六周至第十周）.zip

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本资料包含Python数据挖掘课程第六周到第十周的任务内容，涵盖数据处理、特征工程及模型训练等实践环节，旨在提升学员的数据分析与挖掘能力。 Python数据挖掘是一个涵盖广泛领域的主题，它涉及到从原始数据中提取有价值的信息的过程。在这个课程作业中，我们将重点关注第06周到第10周的学习内容，这些内容通常涵盖了数据分析的基础、数据预处理、特征工程、建模以及模型评估等多个方面。在Python中，我们主要利用pandas、NumPy和Scikit-learn等库来实现数据挖掘任务。 1. **pandas库**：pandas是Python中用于数据操作和分析的核心库，提供了DataFrame和Series等数据结构，便于进行数据清洗、整合和分析。在第06周的学习中，你可能已经掌握了如何读取CSV、Excel文件，并能够执行数据筛选、排序和聚合的操作。 2. **数据预处理**：第7周的课程可能会涉及数据预处理，包括处理缺失值（如填充或删除），异常值以及进行标准化和归一化等操作。此外，你可能还学习了如何处理分类变量，例如独热编码（one-hot encoding）的方法。 3. **特征工程**：在第8周的学习中，你可能会接触到特征选择与构造新特征的概念。这包括理解各个特征对模型的影响以及通过组合现有特性创建新的有意义的特性的方法。你可能使用过相关性分析、主成分分析（PCA）或其他技术来进行有效的特征选择。 4. **机器学习模型**：第9周的学习内容可能会涵盖监督学习的基本概念，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量机等算法。同时，你可能已经了解了如何训练这些模型，并且知道调整超参数的重要性以及理解模型的训练误差和验证误差。 5. **模型评估与调优**：在第10周的学习中，重点可能会放在使用准确率、精确度、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线等指标来评价模型性能上。此外，你可能也学习了交叉验证技术以避免过拟合，并通过网格搜索或随机搜索方法优化模型的超参数。在这个过程中，ljg_resource可能是包含练习数据、代码示例或者作业解答的资源文件。在实际的学习中，你需要将理论知识与实践操作相结合，这不仅需要掌握编程技能，还需要具备良好的统计学和业务理解能力。通过这个课程，你将能够运用Python进行高效的数据挖掘，并为未来的数据分析项目打下坚实的基础。

高性能计算与高性能计算机

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高性能计算（HPC）是指通过使用超级计算机或其他高性能计算系统来进行复杂计算的能力，广泛应用于科学工程、数据分析等领域。其核心是高性能计算机，这些设备拥有强大的处理能力和高速的数据传输速度，能够迅速完成大规模的计算任务。高性能计算（High Performance Computing, 简称HPC）是指利用多处理器或计算机集群进行大规模数值计算与数据处理的能力，旨在解决科学、工程及商业领域中复杂问题，通常涉及大量数据分析和复杂的建模与仿真工作。它在理论科学和实验科学之间起到了桥梁作用，并且当建立模型困难或者实验成本过高时，高性能计算是解决问题的关键工具。高性能计算机由多个处理器单元构成的系统组成，具备高速运算、大容量存储及高可靠性的特点，有时也被称为巨型或超级计算机。这些设备广泛应用于天气预报、航空航天工程、生物医学研究、石油勘探和金融建模等领域，并且在动画渲染中也有重要应用。 HPC的核心在于并行计算技术，即将一个大规模问题分解为多个小任务，在多处理器上同时执行以大幅提高效率。常见的并行计算形式包括共享内存（parallel computing with shared memory）、分布式内存(distributed memory parallel computing)和多线程(multi-threading)等。曙光公司是中国高性能计算机领域的领军企业，自1956年成立的中国科学院计算技术研究所以来开发了一系列重要的HPC系统，如曙光1000、2000系列以及后来的5000型机器，这些系统的性能不断刷新国内纪录，并在全球范围内名列前茅。推动高性能计算市场发展的因素包括硬件制造商（例如Intel）推出的多核处理器等技术创新；政府对自主创新政策的支持为该领域提供了资金和研发环境。此外，技术趋势如CPU多核心化、并行软件优化以及大数据与人工智能的发展也促进了HPC需求的增长。根据国际数据公司IDC预测，全球服务器市场及高性能计算市场的规模将持续增长，在中国尤其明显，其增速超过20%，显示出强大的市场需求。用户在选择高性能计算机时通常会关注系统性能、能耗效率、可扩展性、软件兼容性和易用性等关键因素。与普通服务器相比，HPC设备主要针对需要极高计算能力和速度的行业应用，并且销售过程更加注重提供定制化解决方案和服务支持而非单纯的硬件产品出售。总之，高性能计算不仅推动了科技进步，也为各行业的复杂问题提供了有效的解决手段。随着技术的发展和普及，它将服务于更多领域并为科学研究和社会发展带来更大的价值。

Uplayer.js：UEM团队打造的高性能及可插拔动画播放器

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UPlayer.js是由UEM团队精心开发的一款高效且模块化的网页动画播放器，它支持自定义扩展和流畅性能表现。 UPlayer.js 是 UEM 团队开发的高性能、可插拔动画播放器。快速开始安装步骤如下： 1. 使用 bower 安装： ``` bower install uplayer ``` 2. 获取代码库： ``` git clone git@github.com:aaron61591/uplayer.js.git ``` 3. 初始化项目并运行： - 运行 `npm install` 来安装依赖。 - 使用 `grunt` 命令启动开发服务器。 API 参考： **上层（可选）** - 使用选项实例化 UPlayer 对象，如： ```javascript var player = new UPlayer(opt); ``` 其中，opt 参数包括以下属性： - opt.id：由 UPlayer 创建的元素 ID。 - opt.fps：UPlayer 的帧率。 - opt.debug：是否启用调试模式。 **插件（可选）** 将动画模型插入到 UPlayer 中时使用如下选项： ```javascript player.addPlugin(opt); ``` 其中，opt 参数包括以下属性： - opt.id：插件的 ID。 - opt.zIndex：插件的 Z 索引值。选择框架对整个帧进行动画处理以提高运行性能。

东北大学高性能计算机架构课件

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《东北大学高性能计算机架构课件》是针对计算机科学与工程专业的教学资料，涵盖了高性能计算领域的最新技术和发展趋势，旨在帮助学生深入理解并掌握现代计算机体系结构的核心知识。东北大学高性能计算机体系结构课件涵盖了高性能计算的基本概念、架构设计原则以及相关技术的应用。课程内容包括但不限于并行处理技术、存储系统优化、网络通信协议等方面的知识，并结合实际案例进行深入分析，帮助学生理解如何构建高效的计算机系统以应对大规模数据处理和复杂计算任务的需求。该课件旨在为学习者提供全面的理论指导与实践操作相结合的学习体验，通过详细的讲解及丰富的示例来加深对高性能计算架构的理解。同时鼓励同学们积极参与课堂讨论，并利用所学知识解决实际问题，在实践中不断提升自己的技术水平和创新能力。

机器人课程第1、2周附件作业.zip

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该文件包含机器人课程第一和第二周的家庭作业内容，内含各种练习题及项目，旨在帮助学生巩固课堂所学知识并提高实践操作能力。 Robotics: Aerial Robotics第1、2周的作业附件及编程作业说明已发布。详细的课程笔记请参见博客记录。

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