• MySQL基础-思维导图

    MySQL基础思维导图; MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统,在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System:关系数据库管理系统)应用软件之一。

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    2021-04-20
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  • rdpwrap.ini 版本号 10.0.19041.789

    版本号10.0.19041.789 用于Windows家庭版远程访问

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    2021-04-14
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  • rdpwrap.ini 版本号10.0.18362.1316

    版本号10.0.18362.1316 用于Windows家庭版远程访问

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    2021-04-14
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  • MySQL基础.png

    MySQL是一个关系型数据库管理系统,由瑞典MySQL AB 公司开发,属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一,在 WEB 应用方面,MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System,关系数据库管理系统) 应用软件之一。 MySQL是一种关系型数据库管理系统,关系数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性。

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    2021-03-06
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  • 数据结构思维导图.rar

    数据结构(data structure)是带有结构特性的数据元素的集合,它研究的是数据的逻辑结构和数据的物理结构以及它们之间的相互关系,并对这种结构定义相适应的运算,设计出相应的算法,并确保经过这些运算以后所得到的新结构仍保持原来的结构类型。简而言之,数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合,即带“结构”的数据元素的集合。“结构”就是指数据元素之间存在的关系,分为逻辑结构和存储结构

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    2020-03-21
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  • SingleChip.png

    单片机(Single-Chip Microcomputer)是一种集成电路芯片,是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能(可能还包括显示驱动电路、脉宽调制电路、模拟多路转换器、A/D转换器等电路)集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统,在工业控制领域广泛应用。从上世纪80年代,由当时的4位、8位单片机,发展到现在的300M的高速单片机。

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    2019-09-30
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  • 数据挖掘–聚类思维导图.rar

    将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合,这些对象与同一个簇中的对象彼此相似,与其他簇中的对象相异。“物以类聚,人以群分”,在自然科学和社会科学中,存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学,但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。

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    2019-07-30
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  • C&C++语言参考手册.rar

    c++手册,c++库函数、stl库函数查询。C++ 是一种中级语言,它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。C++ 进一步扩充和完善了 C 语言,是一种面向对象的程序设计语言。C++ 可运行于多种平台上,如 Windows、MAC 操作系统以及 UNIX 的各种版本。

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    2019-07-30
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  • C++的STL标准模板库思维导图

    C++ 语言的核心优势之一就是便于软件的重用。C++ 中有两个方面体现重用: 一是面向对象的继承和多态机制; 二是通过模板的概念实现了对泛型程序设计的支持。 C++ 的标准模板库(Standard Template Library,STL)是泛型程序设计最成功应用的实例。 STL 是一些常用数据结构(如链表、可变长数组、排序二叉树)和算法(如排序、查找)的模板的结合,主要由 Alex Stepanov 主持开发,于 1998 年被加入 C++ 标准。 有了 STL,程序员就不必编写大多数常用的数据结构和算法。而且 STL 是经过精心设计的,运行效率很高,比水平一般的程序员编写的同类代码速度更快。

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    2019-07-30
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  • data mining分类思维导图-.rar

    分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较,总结出了各种算法的特性,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 解决分类问题的方法很多 ,单一的分类方法主要包括:决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等;另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法,如Bagging和Boosting等。

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    2019-07-16
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