自己写的代码，实现Java(JNI)连接OPC服务器并读写数据。

GPS数据处理源代码

数据结构算法实现及解析—配合严蔚敏_吴伟民编著的数据结构（C语言版）源代码。。。。。

Linux 网络编程——原始套接字实例：发送 UDP 数据包，相关教程链接如下： http://blog.csdn.net/tennysonsky/article/details/44925057

情感分类源数据及代码

本资源包括了数据结构中的所有源代码，包括线性表，栈和队列，串，树，图，查找，排序，并且源代码是用c语言描写

为了复习数据结构，我用C语言编写了所有常用数据结构的源代码，并且添加了详细的注释。所以也才叫做全注解。除了自己复习之外，我想如果把这些代码放在自己的电脑上就太浪费了，所以分享给大家，可以方便大家复习数据结构的知识，同时有可以参考的源代码（个人所写，并不完善或严格，仅供参考）。 其中包括的数据结构有： 1：8皇后问题 源代码 2：链表 源代码 3：链式栈 源代码 4：链式队列 源代码 5：二叉树 源代码 6：二叉查找树 源代码 7：AVL树 源代码 8：红黑树 源代码 更详细的资料请查看《C语言常用数据结构源码全注解+下载》 地址：http://hi.baidu.com/20065562/blog/item/4206b83209d00349ad4b5f96.html

这是kaggle的经典测试，里面包含了源代码以及数据集哦

从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的： 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中： 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码 【简介】 随着企业的泛互联网化和企业信息化程度的不断提高，大数据的概念被提了出来，在大数据时代，数据对企业突显出越来越重要的价值，企业对数据的价值也越来越重视。目前国内不少高校将数据挖掘引入本科教学中，在数学、电子信息、金融等专业开设了数据挖掘技术相关的课程，但目前这一课程的教学仍主要限于理论介绍。以数学类专业为例，目前高校存在的困境主要 有：  师资队伍建设问题：缺少统计学及应用数学专业 的 双师型 教师  师范院校的统计学及应用数学专业在大数据时代该如何准确定位？  课程设置该怎样跟进与完善？  实践环节应该如何加强？  产学研以及院校合作怎样才能落到实处？ 顶尖数据挖掘教学实训平台（TipDM T6 ，简称 T6 ）是专门针对高校数据挖掘课程中，学员实际应用能力差这一教学弱点设计开发的一系列教学模块。能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时，通过实用的建模工具来模拟实际应用案例，在实验室环境下体验实际应用，由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中，强化应用和 动手，做到理论与实践的有机结合，使学生受益，老师授课方便。 【适用对象】  有数据挖掘相关教学课程的高校、研究所和培训机构。  用数据挖掘进行科研的高校、研究所。  适用专业：统计学、数学与应用数学，以及金融、医疗、管理、电子商务等有数据挖掘教学专业。 特别说明：提供数据挖掘建模软件，同时协助指导教师构建特定专业的挖掘模型及编写相应实训指导书 。