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本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。

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利用Hive组件创建 数据仓库 ，实现Hive数据仓库加载。具体来说，首先在Hive中创建Database，然后创建数据表。

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本实验通过Hive创建数据仓库，实现hive数据仓库的数据统计功能。首先，使用数据库，然后进行单表统计和多表统计。

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本实验是基于Spark进行偏好分析的实例。我们利用课程信息表，分析学生学习成绩变化趋势和学习偏好。

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本课程主要介绍HarmonyOS生态蓬勃发展持续繁荣，使能千行百业数字化转型，通过本课程的学习，学员对HarmonyOS的应用场景有更深刻的了解，对于生态的定位有了全方位的认知，同时对HarmonyOS和OpenHarmony有了更加清晰的了解。

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本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍基本概念、类神经网路能否躲过人类深不见底的恶意。

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本课程由台湾大学李宏毅教授2023年开发的课程，主要介绍穷人如何低资源复刻自己的ChatGPT、ChatGPT可以自我反省、让AI村民组成虚拟村庄会发生什么事。

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本实验基于Spark进行关联分析的实例。基于多个课程讨论表综合分析师生互动讨论对学生参与讨论积极性的影响。具体来说，是统计有无教师参与讨论情况和学生参与讨论次数之间的关联关系。

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利用Hive组件创建数据仓库，实现Hive数据仓库加载。具体来说，首先在Hive中创建Database，然后创建数据表。

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本实验通过Hive创建数据仓库，实现hive数据仓库的数据统计功能。首先，使用数据库，然后进行单表统计和多表统计。

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本实验是基于Spark进行偏好分析的实例。我们利用课程信息表，分析学生学习成绩变化趋势和学习偏好。

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本实验是基于 MRS 服务中的Spark组件对学习偏好进行分析，并进行系统推荐。实验所用数据表来自用户选课评分表，通过绘制学生学习行为的关系图，基于协同过滤算法揭示学生的学习偏好，从而分析不同类型学生学习课程的行为差异。

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“结巴”中文分词：做最好的 Python 中文分词组件

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本课程主要介绍HarmonyOS低代码、HarmonyOS端云协同开发模式，通过学习HarmonyOS不同开发模式的操作，学习HarmonyOS应用开发方式的多样化，更加直观感受到鸿蒙应用发展的趋势和技能。

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本课程主要介绍JavaScript的函数定义、函数的参数和闭包机制。

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本课程主要介绍了解SOA软件基础和AUTOSAR标准，基于AUTOSAR Adaptive Platfrom（AP）的应用软件开发流程，AP应用开发的工具和使用方法。

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本课程由田海博老师（中山大学计算机学院副教授）介绍几种隐私保持的比较算法。包括秘密份额上的比较、加法同态密文上的比较、全同态密文上的比较。

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