XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMySQL
法语管理
− Excellent mastery of office suite tools (word processor, spreadsheet, presentation software, database management), in possession of ECDL European computer driving license − Basic knowledge of PERL, Matlab and R programming languages − Database design and management, knowledge of MySQL language − Familiarity with the main bioinformatic databases of DNA, RNA and protein sequences, protein interactions, gene expression, genetic variants,疾病和基因 - 表型关联，医学信息，临床试验。- 使用生物信息学软件来鉴定差异表达的基因，基因列表和基因表达数据的功能分析，聚类，途径和网络分析，基因变体的可视化以及对其效果的预测。- 图像管理软件的使用 - 使用引文和参考管理软件 - 网站内容管理 - 数字通信渠道的管理
培训数据科学和IA 2024-2026
- 讲座1（初学者）：数据库简介·什么是数据库，为什么我们使用它们？·数据库的类型（关系，NOSQL等）·公共关系数据库管理系统（RDBMS），例如mySQL - 第2期（初学者）：SQL·基础知识·SQL语法的基础知识：选择，从哪里，何处，订购，限制 - 使用一个表格 - 数据类型和无效数据操作·简单数据操纵：插入，更新，更新，更新，删除 - 删除 - 删除 - 删除 - 3（启动）（启动）和关系。 many-to-many relationships ·Foreign keys and primary keys — Lecture 4 (beginner): creating a SQL database ·Introduction to database creation ·Database design considerations ·Normalization, denormalization and trade-offs — Lecture 5 (advanced): advanced queries ·Aggregation and grouping: SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING ·Subqueries and nested queries ·Combining queries with联合，相交，除
课程结构和教学大纲（从 2018-19 学年起）
模块 2：关系查询语言 关系代数、元组和域关系演算、SQL3、DDL 和 DML 构造、开源和商业 DBMS -MYSQL、ORACLE、DB2、SQL 服务器 关系数据库设计 域和数据依赖性、阿姆斯特朗公理、范式、依赖保存、无损设计 查询处理和优化 关系代数表达式的评估、查询等价性、连接策略、查询优化算法 模块 3：存储策略 索引、B 树、散列 模块 4：事务处理 并发控制、ACID 属性、调度的可序列化性、基于锁定和时间戳的调度程序、多版本和乐观并发控制方案、数据库恢复 模块 5：数据库安全 身份验证、授权和访问控制、DAC、MAC 和 RBAC 模型、入侵检测、SQL 注入 模块 6：高级主题 面向对象和对象关系数据库、逻辑数据库、Web 数据库、分布式数据库、数据仓库和数据挖掘
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
明尼苏达大学双城2020-22毕业生...
这是卡尔森管理学院的学生的2学学科本科级别的财务数据分析课程。主要学习目标是使学生熟悉大规模的财务报告和资本市场信息数据库并改善学生？与这些数据结合使用的定量分析和解决问题技能。我们将讨论与业务分析，审计，资本市场效率，董事会结构和SEC执法有关的财务报告和公司治理主题。不需要事先编码经验。学生将使用MySQL，Excel和Tableau获得动手数据查询，数据分析和数据可视化体验。学生将学习如何应用科学研究方法来回答问题，提出解决方案并讨论限制。本课程的先决条件是业务统计。我们还将简要概述概率和统计推断的概念。依靠上述工具和方法，学生提高了他们的分析技能，并最终对与财务报告，审计和资本市场相关的问题有了更深入的了解。PREREQ：SCO 2550或同等统计课程。
空天系统集成指标建立及能力评估...
摘要：地质灾害应急响应是一项多因素、时间紧迫、任务密集、社会意义重大的灾害事件管理行为。为提高地质灾害应急响应中天—空—地遥感协同观测的合理化和规范化，本文综合分析了遥感器和应急服务系统的技术资源，利用MySQL（结构化查询语言）建立了技术和服务评估指标数据库。基于该数据库，提出分别采用逼近理想解排序法（TOPSIS）和贝叶斯网络对地质灾害应急响应中遥感技术协同观测效果和服务能力进行评估的方法。通过实验表明，该评估方法可有效掌握地质灾害应急响应中遥感协同技术的运行情况和任务完成情况，为地质灾害应急响应中异构传感器的协同规划工作提供决策依据。
生物医学数据科学的年度审查集中和联合模型，用于分析临床数据
使用生物医学大数据的核心是一个数据库，用于存储和管理生物和人类的生物学和物理测量。数据库有各种形状和大小，可以结构化（例如MySQL和Oracle），半结构（例如Neo4J和MongoDB）或未经验证（例如，Amazon S3和Google Cloud Storage）。这些数据库选项中的每一个都有优点和缺点。例如，可以使用诸如结构化查询语言（SQL）之类的工具轻松查询结构化的关系数据库，但可以为新数据元素进行设置和修改。半结构化和非结构化数据库更加灵活，但很难查询。在生物医学DO-MAIN中确定数据库解决方案可能会具有挑战性，因为数据具有许多不同的方式可能非常复杂。可以结构或非结构化的不同方式，这可能会为数据处理，数据输入，数据集成，数据库设计以及当然构建强大的查询构成挑战。
Wheeler Technologies，Inc .- Insight Daily Suite
•候选人筛选；候选技能评估；就业前筛查；表格I-9和电子验证•计算机和软件系统工程和体系结构•数据和统计分析：R / Shiny•Restful API：消费者端；服务方面；安全API•大数据服务：企业搜索；机器学习；人工智能; NLP; TensorFlow•容器：Docker; kubernetes•实用程序：智能电网；需求响应•GIS和空间科学：地理编码•操作系统：Linux；视窗;安卓; ios; ARM•云服务：Azure； aws;谷歌;混合和私有云•数据库专业知识：MS SQL；甲骨文； hadoop;蒙哥postgresql; MySQL•系统安全：经过认证的网络安全•敏捷流程：经认证的Scrum Master•安全性和身份验证：OKTA； auth0; adfs; kerberos;密码学•软件开发：.NET；爪哇; Angularjs; Python; perl; r / shiny; •建立和管理离岸技术团队•经过认证的教育提供者•软件DevOps：测试；部署; CI/CD•技术人员配备；团队增强；临时技术劳动力认证：
完整的堆栈Web开发人员雅典（希腊）
•计算机科学，软件工程，信息技术或相关领域的硕士学位•5年以上的经验设计，构建和操作Web应用程序•了解不同体系结构的模式，例如微服务，基于事件的体系结构和云上的编程•在云上进行动作经验•前端编程语言和诸如Nextjs，angularjs，angularjs，angularjs extramess和backss and backs和backss和hydsy•thempers• RUST和MICREVICES架构模式•在不同数据库技术等不同数据库技术中的专业知识，例如SQL Server，Oracle，MySQL，NOSQL MongoDB等•具有IaaAS解决方案（例如Google Cloud Platform，AWS，MS Azure）的经验。等。•消息经纪技术（KAFKA，MQTT），REST API，WESTOCKECT或GraphQL开发的经验•具有Terraform，Docker和Kubernetes的经验•与SAP或其他CRM，ERM等企业软件的集成经验。•在建造，部署和运营的经验高度可用（> 99.9％）应用程序•最新的行业最佳实践和技术，新的和新兴的新兴•自组织，以解决方案为导向的，具有主动性的促进性，交流团队•英语