2013年全国研究生数学建模B题一等奖论文
2013年全国研究生数学建模B题一等奖论文
近红外光谱_偏最小二乘法测定三元混合物中各组分的含量
为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率, 提出了一种基于峰纯度值的
变量优选方法, 结合偏最小二乘建模, 用于近红外光谱多组分同时测定。对庚烷、 氯苯和甲苯三
组分混合体系进行分析, 只选择其中的 10 个波长变量建立校正模型, 与全谱范围的定量校正模
型比较。结果表明该方法可使最终所得的模型中变量数大大减少, 可通过波长变量优选最小化
冗余信息, 提高预测精度及建模效率。
13年广西区数学建模竞赛一等奖论文（B题）
2013年广西区数学建模竞赛B题一等奖论文
机器学习：实用案例解析
全书案例既有分类问题，也有回归问题；既包含监督学习，也涵盖无监督学习。所选择
的案例妙趣横生，如分析UFO目击记录、破译密码、预测股票、分析美国参议员“结
党”的情况，等等，这里就不“剧透”了，大家自己去享受学习的乐趣吧。
2013年数学建模夏令营赛题
2013年“深圳杯”数学建模夏令营题目 4个题目
2013年腾讯编程马拉松试题（汇总）
2013年腾讯编程马拉松试题汇总,共五场比赛的试题。
2013腾讯编程马拉松初赛（3月20）赛题
2013腾讯编程马拉松初赛（3月20）赛题
SQL查询优化技术在Informix数据库的应用
摘 要: 查询操作在各种数据库操作中所占比重最大, 在数据量很大的数据库里查询, SQL语
句的优化就成了很关键的问题。通过建立合理的索引、设置合适的where子句中的条件、使用
临时表等措施来给数据库管理系统的优化器提供条件, 以提高查询语句的执行效率, 同时给出
在Informix数据库中的应用实例。
B_树的性能分析及其在数据搜索中的应用
在数据文件中数据搜索可用顺序查找等方法实现但是这些方法速度较慢这里介绍了多路查找树 树
给出其定义和性能分析并且对它在数据搜索中的应用进行了举例分析
OracleB_树索引内部机制及其应用的研究
Oracle数据库应用系统的性能优化是一项系统化的工程,涉及到数据库结构的各个方面。本文从B* 树索引入手,
分析了B* 树索引的结构及原理,阐明了如何正确合理地使用B* 树索引及其如何优化数据库系统的性能。
一种基于频繁子树的数据库索引方法
为解决带标号的有根无序树的数据库的索引问题, 提出一种新的索引方法, 首先挖掘频繁子树,并从中
挑选出有判别力的子树作为索引属性,然后将索引属性集合中的子树转换成序列, 并将索引组织成前缀树的
形式.给出了在此类索引树中进行搜索的算法, 并用Apriori 剪枝和最大的有判别力的子树来减小搜索空间.
实验结果表明:与其他基于路径的索引方法相比, 这种基于频繁子树的数据库索引在索引大小和查询代价两
方面都有较好的优越性.
Web数据库多表查询的关键技术与优化
摘要: 为了满足面向专业的Web数据库通用信息查询服务需要, 弥补目前这一方面存在的一些不足,作者研究了
Web数据库多表查询中的关键技术与优化方法. 即通过查询界面的设计原则、实现方法,引导查询人进行正确的操
作,以获得与期望相符的查询结果, 同时还对界面进行了优化, 压缩了界面HTML文件的大小, 降低了网络传输所
带来的延时.此外, 还讨论了SQL语句的形成, 以子查询方式优化SQL语句,提高了查询的效率, 改善了Web数据库
服务器的性能.特别是当数据库中的记录越多时,Web数据库服务器性能的改善越明显. 在查询结果界面中,通过
引入拖拽机制与隐藏/显示机制来提高查询结果界面的交互性,从而使用户获得更好的查询效果.
B+树在数据库索引中的应用
[摘要]索引是数据库中建立记录间有规律排序的主要方式,它可以显著提高文件的操作速度。当数据库
中记录的数目和数据量很大的时候,顺序查找速度会明显下降。为了提高查找速度,必须对文件建立索
引。数据库索引的设计与实现有几种方法,主要阐述了使用B+树实现索引的方法。通过对B+树定义及
算法的描述,可以看到使用B+树能够方便、有效的建立数据库的索引,并且能够有效减少查找时磁盘的
I/O次数,提高数据查找的效率。
让_大数据_在_云_端奔跑
访 EMC 公司大中华区总裁叶成辉
EMC 公司是全球领先的信息基础架构技术与解决方案的开发商与提供商，公司拥有的虚拟
化、信息存储、信息保护、信息安全和信息管理技术均在行业内处于领先地位，在云计算和大数
据领域有着独特优势。日前，记者就云计算的发展趋势、EMC 公司在华业务的发展等问题采访了
EMC 公司全球高级副总裁、大中华区总裁叶成辉。
当云计算遇见大数据
相信所有企业的 IT 主管都会为似脱缰野马般飙升的海量数据而发愁，这也是为什么云计算
或基于云计算概念的云存储一出现便得到人们普遍关注的重要原因。为解决全球企业数据以每年
ZB 级数据量增长的问题，日前在美国拉斯维加斯举办的 EMC World 2011 大会上，EMC 公司董
事会主席、总裁兼 CEO Joe Tucci 表示，关键业务应用的虚拟化将成为主流；对大数据的有效应
用将为企业赢得竞争；混合云将成为未来企业的云模式。
大数据集快速均值漂移谱聚类算法
均值漂移谱聚类(MSSC)算法为模式识别聚类任务提供了一种较新的方案. 然而由于其内嵌均值漂移
过程的时间复杂度与样本容量呈平方关系, 其在大数据集环境的实用性受到大大削弱. 利用快速压缩集密度
估计器(FRSDE)替代Parren窗密度估计式(PW)并融合基于图的松弛聚类(GRC)方法, 提出了快速均值漂移谱聚
类(FMSSC)算法. 相比原MSSC, 该算法的总体渐进时间复杂度与样本容量呈线性关系, 并具有自适应性和便捷性.
大数据模式分解的隐私保护研究
现有的大多数隐私保护技术往往忽略了敏感属性不同取值和准标识符属性之间存在的特殊关联，并且各领域对于数据隐私保护的多方面要求，使得发布的匿名数据需要满足复合隐私约束。对近似敏感属
性值和复合隐私约束进行分析，提出了基于大数据模式分解和聚类分析的隐私保护算法。给出了聚类敏感
属性值保护相似值方法, 设置不同权重的敏感属性，保留重要的属性。使用三维不规则结构矩阵的效用矩
阵，来获取精度较高的匿名数据，实现匿名数据的模式分解。最后，在真实数据集上的大量实验结果表明，
该算法的数据精确率、数据纠错率都有明显提升，近似攻击率降低。
网页树型结构快速加载大数据量数据的实现
利用树型结构进行数据组织, 层次清晰、操作方便、用途广泛。介绍了一种基于 VS.NET 技术设计实现的大数据量树型结
构数据的快速加载方法, 通过一种改进的基于广度优先的算法, 将树型数据按照一定的层次和需要, 分散地加载于树型结构上, 从
而较好地解决了大数量的树型数据在网页上树型结构加载时效率低下、延迟较长的问题。该方法在实际应用中, 取得了很好的效果。
关键词: 大数据量; 树型结构数据; 分散调度; 基于广度优先的非递归算法
基于单元的快速的大数据集离群数据挖掘算法
提出基于单元的快速的大数据集离群数据挖掘算法,用聚簇技术对数据进行预处理,然后将数据放入合适
的空间单元并对非空单元使用维单元树(cell dimension tree,CD-tree)进行索引,数据集中大部分位于高密度区且
与离群数据无关的数据将会被过滤掉,从而避免了大量不必要的计算。实验表明,该算法能快速准确地从大数据
集中挖掘出离群数据,并提高离群数据的检测速度。
大数据时代_Hadoop解决数据处理三瓶颈
越来越多的大企业的数据集以及创建需要的一切技术，包括存储、网络、分析、归档和检索等，这些被认为是海量数据。这些大量信息直接推动了存储、服务器以及安全的发展。同时也是给IT部 门 带 来 了 一 系 列 必 须 解 决 的 问题。
Web服务中大数据传送方案
这里提供一个方案来处理 Web 服务的大数据传输（图 1）。
它由两部分软件组件构成：客户端组件库和服务器
端组件库。Web 服务中的“消费者”传递目标 Web 服务
的端口和方法名称等信息给客户端组件。客户端组件通过
SOAP 协议与 Web 服务交互，负责访问大数据。准备就绪以
后，Web 服务与服务器端组件库通讯，发送一个具有数据
行的对象或者一段数据流。服务器端组件库把数据包装成
XML 元素并存储到一个 XML 文件，然后将这个文件上传
到 Web 容器中去。
IBM大数据战略_将洞察付诸行动
“计算速度越来越快，企业却越来越笨 今天很多企业能弄懂 7%的企业数据，但这个数
字很快会下降到 4%，然后继续螺旋式下降。”IBM 实体分析首席科学家、杰出工程师 Jeff Jonas
的言论绝不是危言耸听。
面对大数据_如何部署下一代存储基础设施
如今，大家都在谈论大数据分析及与之带来的商业智慧；但愿企业在充分利用这些数据之前，必须弄清楚该如何存储它们。管理更庞大的数据集（PB级或更大的数据集）与管理传统的大型数据集全然不同。
大数据量_高效存储_新技术探析
面对数据量的急剧暴涨，企业需要不断购置大量的存储设备来应对不断增长的存储需求；大量的异构物理存储资源大大增加了存储
管理的复杂性
、成本和能耗，造成存储资源浪费。最新的“高效存储”理念旨在缓解存储系统的空间增长问题、缩减数据占用空间、简化存储管理、
最大程度地利用已有资源，降低成本和能耗。
IBM出招应对大数据
当每天通过不同渠道产生的数据呈现出爆炸式增长时，人们发现数据的存储面临前所未有的
挑战。但数据不只是用来存储的，如何管理数据，分析数据，挖掘出数据背后的价值，这才是大
数据时代带来的新机遇。
大数据_数字世界的智慧基因
人类的判断、决心和行为需要依靠智慧，而这些智慧需要外部信息的不断输入，在未经处理
以前，这些外部信息常常被叫作数据。不仅人群产生数据、机器产生数据、数据自身也产生数据，
所有的天然和人造物体任何时间都在产生大量数据。而今天的信息社会发展得如此之快，近年来
人类能够获取和存储的数据量正在急剧增长，其数量和复杂程度都达到人类难以应对的地步，但
是汹涌而来的数据并不可怕，人们发现一旦它们得到充分利用，我们的智慧或许能够得到量子跃
迁般的提升。
Oracle大数据白皮书
Oracle大数据白皮书 2012年发布
多任务下数据结构与算法（习题与思考答案提示）
《多任务下数据结构与算法》习题与思考答案提示
CPLEX帮助文档
CPLEX帮助文档，内容简单明了，介绍了CPLEX的使用方法。
深入理解双指针
深入理解双指针
对于C语言的参数传递都是值传递，当传传递一个指针给函数的时，其实质
上还是值传递，除非使用双指针。
在讲双指针之前，还是先讲讲关于C语言函数调用的本质。
一种基于 LIP 的全变分图像去噪新模型
摘要: 将对数图像处理数学模型应用到图像还原中， 采用全变分的方法获得了去除图像乘性噪声的新模型． 该模型弥补了现有图像去噪方法的不足， 很好地保持了图像的边缘细节特征， 并具有与人眼视觉特征相吻合的特点． 仿真实验结果表明， 与现有的去噪方法相比， 新模型很大程度上减小了图像在去噪处理迭代过程中产生的误差， 不仅去噪效果更好， 而且能很好地保持图像的边缘纹理特征， 该方法更具有实用性和有效性．
基于同伦延拓的全变分图像去噪法
本文主要研究了全变分图像去噪问题.全变分图像去噪是目前图像去噪的主要方法之一，它的解属于有界变差函数类，允许有不连续点，因此用全变分去噪模型恢复图像能够有效的保持边界，有利于图像的后期处理
图像去噪的改进自适应全变差正则化模型
摘 要:针对经典全变差正则化模型在去噪时图像边缘易模糊的不足， 在全变差正则化模型与调和去噪模型的基础上构建了一种改进的自适应全变差正则化模型， 并利用旋转不变性更好的梯度模值确定其自适应参数， 降低该自适应正则化模型对噪声的敏感性，以兼顾图像的平滑去噪与边缘保留 数值实验结果表明， 与MARQUINA 的改进全变差正则化模型相比， 自适应全变差正则化模型的复原图像在视觉效果和峰值信噪比上都有显著提高
全变差图像去噪模型的快速求解
摘 要:针对全变差正则化模型求解算法普遍存在收敛速度慢的问题， 基于 Bregman 迭代正则化方法构建了一种快速求解全变差正则化模型的迭代算法 实验结果表明， 该算法能快速求解全变差正则化模型， 得到的复原图像在峰值信噪比和主观视觉效果方面有着明显提高
应用ROF模型的医学超声图像去噪方法
由于超声成像机制使医学超声图像中存在着大量的斑点噪声， 这些斑点噪声大大降低了图像的清晰度和质量， 给超声诊断带来很大的困难。针对医学超声图像的斑点噪声去噪问题， 提出了一种基于帧相关处理、 ROF分解和自适应小波阈值的去噪方法， 能够在抑制超声图像斑点噪声的同时， 尽可能地保留甚至增强图像的细节信息， 大大提高图像质量， 取得了很好的效果。
中值滤波和小波变换的图像去噪应用研究
本文主要对图像去噪方法中的中值滤波技术和小波域去噪技术进行了研究。
一种基于距离与能量的无线传感器网络局部覆盖拓扑控制算法
ooDe(OPtimaloeo歹即hiealDensityeontrol)算法是一种基于最优分析，对网络中的节点进行合理配置，使其周期性的轮流休眠与工作的完全覆盖下的拓扑控制算法。
但在实际应用中，完全覆盖有时并不是必需的，采用局部覆盖策略可进一步减少网络中工作节点数目、延长网络寿命。本文对无线传感器网络在局部覆盖情形下的拓扑控制策略进行了研究，主要分析了节点配置及网络连通性等问题。
2007年美国数学建模特等奖论文-A题
2007年美国数学建模A题特等奖论文，如果要想参见美国数学建模比赛的可以提前看一下，特别是团队中的Writer
基于美国数学建模比赛的培训讲义
关于美赛的讲义，都是专业老师的讲解，如果想参加美国数学建模比赛值得一看！
<通讯电路>课后答案
课后答案解释的很详细，每个题解释的很清楚，值得一看哈。
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