山东大学软件学院在数据可视化领域的教学中，对大三下学期学生的专业知识学习和能力培养非常重视。提供的复习资料详细地涵盖了学生在该学期可能需要掌握的知识点。这份复习资料包含了历年来的真题，这些真题不仅可以帮助学生了解考试的题型和难度，更能让学生熟悉考试的氛围，提前适应。同时，资料中还包括了教师整理的复习笔记，这些笔记往往是根据教学大纲和考试要求精心编写的，能够帮助学生迅速把握课程的重点和难点。 复习资料中的知识点总结是对课程内容的高度概括和提炼，它可以帮助学生构建起系统的知识框架，使得杂乱无章的知识点变得条理清晰，更加便于记忆和理解。此外，复习押题部分则提供了可能出现在期末考试中的题目，通过对这些题目的练习，学生可以提高解题速度和准确率，从而在实际考试中游刃有余。 PPT等多媒体资料的提供，可以丰富学生的学习方式，通过图表、动画和视频等形式，使抽象难懂的知识点变得直观易懂，同时也增加了学习过程的趣味性，有助于提高学生的兴趣和学习效率。整体而言，这份复习资料是对大三下学期数据可视化课程的一次全面梳理，对于准备期末考试的学生而言，是一份宝贵的资料。

该矢量文件根据农业生产条件、特征和发展方向、重大问题和关键措施及行政单位的完整性等原则，将全国划分为九个农业区，即北方干旱半干旱区、东北平原区、云贵高原区、华南区、四川盆地。可以用于科学研究、地理教学等领域。

可见光通信（Visible Light Communication, VLC）是一种利用可见光谱进行数据传输的技术，与传统的无线电频率通信相比，它具有不占用无线电频谱、无电磁干扰、安全性高等特点。本资料包主要关注的是基于大功率白光LED的VLC系统，以及如何结合51单片机实现接收和发送数据。 我们要理解51单片机在可见光通信中的作用。51单片机是8位微控制器的一种，因其内核为Intel 8051而得名，广泛应用于各种嵌入式系统中。在VLC系统中，51单片机作为核心控制单元，负责处理数据编码、调制和解调，以及驱动LED灯进行通信。 1. 数据编码与调制：在发送端，51单片机会接收到待发送的数据流，这些数据需要被转换成光信号。常见的调制方式有幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM）。在VLC中，脉冲宽度调制（PWM）是最常用的方式，通过改变LED亮度的持续时间来表示二进制数据的1和0。 2. 发送原理图：LED作为一个光源，其亮度可以被51单片机精确控制。通过编程，51单片机会根据预设的调制方式，快速开关LED，从而将数字信号转换为光信号。发送原理图通常包括数据接口、51单片机、驱动电路和LED光源部分，其中驱动电路用于确保LED能承受快速的开关操作且保持稳定亮度。 3. 接收原理图：在接收端，通常会使用光敏传感器（如光电二极管或CMOS图像传感器）捕获由LED发出的光信号，并将其转化为电信号。51单片机接收这个电信号，然后进行解调恢复原始数据。解调过程与调制相反，根据接收到的光强度变化，判断出1和0。接收端的原理图包括光敏传感器、前置放大器、滤波器和51单片机。 4. 网络连接：虽然51单片机处理能力有限，但可以通过扩展接口如串行通信接口（UART）或通用异步收发传输器（USART）与其他设备连接，形成简单的网络结构。例如，多个VLC节点可以通过UART互相通信，构建一个简单的光通信网络。 5. 光通信的优势与应用：VLC技术适用于无线通信受限的环境，如医院、飞机舱内等，避免了电磁干扰。此外，随着智能家居的发展，VLC也被用于智能照明系统，实现照明与通信的双重功能。 本压缩包可能包含的文件有电路设计图、源代码、原理图等，这些文件可以帮助读者深入理解51单片机如何驱动大功率白光LED进行可见光通信，以及接收端如何解析这些光信号。通过学习这些资料，开发者可以自行搭建VLC系统，进行实验验证和应用开发。

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机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"

包括源代码，测试视频，以及项目说明文稿

内容概要：本文详细阐述了通过Ollama工具在Linux环境下部署DeepSeek（一款高效的大规模语言模型）的步骤，并针对网络环境不佳的情况提供了解决方案。重点讨论了安装Ollama的具体命令及其常见问题处理办法，同时介绍了如何利用Ollama拉取DeepSeek模型并将其集成至Chatbox以实现实时聊天互动。此外，文中还提及了远程服务器配置以及资源占用情况分析。 适用人群：适合对大规模语言模型有兴趣的技术爱好者和专业开发人员，特别是那些希望通过简单便捷的方式将此类先进的人工智能应用于个人项目的研究者们。 使用场景及目标：帮助读者掌握如何在家用级别的硬件设备上部署先进的深度学习应用程序，使他们能够在有限条件下享受强大的自然语言处理能力所带来的便利；同时也为希望探索更大规模应用场景的专业人士提供了宝贵的实践经验。 其他说明：本文不仅涵盖了具体的安装指南和技术细节讲解，还分享了一些实用技巧，如通过调整远程服务器设置提高跨网段连接的成功率，以及关注模型部署过程中所涉及的各种资源开销等问题。

由于提供的信息中为空，且【压缩包子文件的文件名称列表】仅提供了一个名称"content"，这不足以推断出具体的内容知识点。因此，我将基于标题“大二数据结构课程设计 CQUT.zip”来构建可能的知识点。请注意，以下内容是基于数据结构课程设计的一般知识点推断，而非特定于提供的文件内容。 数据结构是计算机科学与技术领域的核心课程之一，它主要研究如何组织和存储数据，以及如何高效地进行数据的存取、检索和更新。在大学二年级的数据结构课程设计中，学生通常需要深入理解各种数据结构的概念和特点，并通过实际编程来加深对理论知识的理解和应用。 课程设计可能包含以下几个方面的知识点： 1. 基本数据结构理解：包括线性结构如数组、链表、栈和队列；非线性结构如树、图；以及特殊结构如散列表等。 2. 算法分析与设计：需要学生掌握基本的算法设计技巧，包括递归、分治、动态规划和贪心算法等。 3. 时间复杂度和空间复杂度：在分析各种数据结构的操作效率时，时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的重要指标。 4. 排序和搜索算法：课程设计中可能要求学生实现多种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等，以及搜索算法，包括线性搜索和二分搜索等。 5. 栈和队列的应用：栈和队列是两种特殊的线性数据结构，它们在算法中有着广泛的应用，如括号匹配、深度优先搜索、广度优先搜索等。 6. 树和图的应用：树和图结构在处理具有层次结构和网状结构的数据时非常有用。树的遍历、图的遍历、最短路径算法、最小生成树等是常见的应用。 7. 散列表：散列表是一种以键值对形式存储数据的数据结构，它依赖于散列函数来实现快速的数据存取。在设计中可能需要实现哈希表、解决哈希冲突以及进行哈希表的动态扩容等。 8. 高级数据结构：高级数据结构如堆、并查集、红黑树、B树等，这些结构在处理特定问题时具有独特优势。 9. 实践编程技能：通过编码实现上述数据结构和算法，并在实际问题中应用它们，培养学生的编程和调试能力。 10. 项目报告和展示：课程设计通常包括编写项目报告和进行成果展示，这要求学生具备良好的文档编写能力和口头表达能力。 11. 代码优化与调试：除了实现基本功能外，还需关注代码的优化，包括时间复杂度和空间复杂度的优化，以及学会使用调试工具和调试技巧。 在完成数据结构的课程设计时，学生不仅要学会使用这些数据结构和算法解决问题，更重要的是能够理解其背后的工作原理和适用场景，为后续的软件开发和算法设计打下坚实的基础。

浦东教育发展研究院浦东新区中小幼教师DeepSeek等大模型使用指南v1.0100页.pdf

随着信息技术的快速发展，数字化阅读已经成为人们获取知识和信息的重要途径。电子图书凭借其便捷性和丰富性，在市场上广受欢迎。然而，随着市场中图书种类和数量的急剧增加，用户面临着挑选合适书籍的挑战，这导致了对个性化推荐系统的需求增加。传统的单机计算模式已无法应对大数据时代对计算能力的需求，而Hadoop这一开源分布式计算平台以其高容错性、高扩展性和对大数据处理的卓越能力，成为了应对大数据挑战的首选工具。 Hadoop、Hive、Spark等技术的引入，使得豆瓣电子图书推荐系统能够处理海量的用户数据和书籍信息，并通过复杂的算法模型为用户推荐高质量的内容。该系统能够分析用户的历史阅读行为和偏好，发现用户的阅读模式，进而推荐符合个人兴趣的书籍，极大地节省了用户筛选时间，提升了阅读效率。这种个性化推荐不仅优化了用户体验，提高了用户满意度和平台的用户黏性，还能促进优质内容的分发，增加用户流量和书籍销量，从而带动平台经济效益的增长。 在技术实现方面，本系统前台采用了Java技术进行页面设计，后台数据库则使用MySQL，这样的组合不仅保证了系统的高效运营，也提升了用户体验。管理员模块包含用户管理和豆瓣高分管理等功能，而用户个人中心则提供了修改密码、我的发布等服务。系统的建立不仅提升了用户的阅读便利性，还促进了知识分享和文化交流。 国外在个性化推荐系统研究方面起步较早，已经形成了一套成熟的理论体系和实践应用。Hadoop生态系统中的其他工具如Hive、HBase等被广泛应用于数据存储和查询，丰富了推荐系统的功能和应用范围。相比之下，国内虽然起步较晚，但发展迅速。国内研究者在借鉴国外经验的同时，结合中国特有的网络环境和用户需求，优化推荐算法，并针对中文文本的复杂性进行深入研究。 在系统研究现状方面，协同过滤算法因其简洁有效而被广泛应用。为了提高推荐的准确性和多样性，研究者还探索融合内容推荐和协同过滤的混合推荐方法。随着移动互联网的发展，移动端的图书推荐也成为了研究的热点，要求推荐系统具备高精度和实时性。 在实际应用方面，国内多家大型互联网公司已将基于Hadoop的推荐系统集成到各自的电子图书平台中，取得了显著的商业效果。版权保护、数据隐私等问题在国内的敏感性，为电子图书推荐系统的研究和应用带来挑战，但同时也推动了合规性下的数据资源充分利用的研究。 本文的组织结构主要围绕豆瓣电子图书推荐系统的开发，利用Java技术和MySQL数据库，重点介绍了管理员和用户两大模块的功能实现，以及如何通过系统实现管理工作效率的提升。整体而言，基于Hadoop的豆瓣电子图书推荐系统为电子图书市场提供了一个安全、技术强劲的系统信息管理平台，具有重要的研究价值和实际应用意义。通过需求分析和测试调整，系统与豆瓣电子图书管理的实际需求相结合，设计并实现了豆瓣电子图书推荐系统，为未来电子图书推荐系统的改进提供了理论基础和技术支持。