数据恢复论文模板下载
如果没有备份基本上是找不回来了，可以找专业的数据恢复软件来完成。另外推荐你一款自动增量备份工具吧，叫“多备份”的，下载一个客户端就可以用了，这样以后就不但文件的数据丢失而找不回来
此情况推荐您可使用WPS中的“数据恢复”功能，可尝试其中的“误删除文件”来恢复文件。
以WPS 2019版为例
1、“文件”--->“备份与恢复”--->“数据恢复”
2、点击“误删除文件”
如何你的回收站没有设置直接删除的话应该可以在回收站里还原，如果时间太久或者清理过回收站那就没有办法了。论文是你写的应该有印象再写就是了，并不是说精怪论文很简单，是因为数据恢复太贵，我感觉划不来哦。
如果在操作的过程中，可以按Ctrl+z撤消操作。如果已经保存了，可到文件保险箱中，找找历史备份。如果没有开启文件保险箱，就悬了。试试在视图中勾选“任务窗格”，任务窗格中选“备份管理”，“查看其它备份”，看能不能找回部分内容。找不能的话，就没办法了。
数据恢复论文模板怎么写
首先，论文的标题是绝对必不可少的，论文的标题不能太短，内容实际上与论文的写作相似，没有必要写前缀，但是要清楚，论文必须是逻辑倾斜的，有序的，清楚的，它允许人们读他们写的东西。
如果要是写出一篇好的论文，首先应该论点明确，然后论据能够很好的为论点服务
1、题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。
2、论文摘要和关键词。论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以300字左右为宜。关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。
3、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。
4、引言（或序言）。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。
5、正文。是毕业论文的主体。
6、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。
7、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。（参考文献是期刊时，书写格式为：[编号]、作者、文章题目、期刊名（外文可缩写）、年份、卷号、期数、页码。参考文献是图书时，书写格式为：[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。）
8、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。
标准论文格式模板范文
标准论文格式模板范文，毕业论文是我们掌握所学的专业基础知识的呈现，论文基本上是每个人都要写的，对论文的题目要有自己的心得体会，论文的格式也是非常重要的，下面学习一下标准论文格式模板范文。
一、封面
使用学校统一格式，题目居中，学号等内容靠左侧对齐，后面的下画线要整齐。。题目要对论文(设计)的内容有高度的概括性，简明、易读，字数应在20以内。
二、中文论文题目
论文题目 黑体三号，居中。下面空一行。
三、中文摘要
“摘要：“顶头，黑体四号，后面内容采用宋体小四号，摘要应简要说明毕业论文(设计)所研究的内容、目的、实验方法、主要成果和特色，一般为150-300字。下面空一行
四、中文关键词
“关键词：“顶头，黑体四号，后面内容采用宋体小四号，关键词一般3-5个，以”，“号隔开，最后一个关键词尾不加标点符号，下面空两行。
五、英文论文题目
所有英文采用“Times New roman”字体，黑体三号，加粗，居中。下面空一行。
六、英文摘要和关键词
英文摘要和关键词除字体外同中文摘要和关键词的格式要求，但“Abstract:”和“Key words：”要加粗。内容翻译要准确，英文摘要的词汇和语法必须准确。
注意：如果内容教多，可以将英文题目、摘要、关键词放到下页。
七、目录
“目录”两字为黑体3号，居中，下面空一行。
第一层次标题“一、”顶头，黑体、小四号，第二层次缩进一字，宋体，小四号，第三层次再缩进一字，宋体，小四号……，页码加小括号，页码前为连续的点，垂直居中。
如果采用“1”、“1、1”、“1、1、1”的形式，则每层缩进半字。
参考文献按第一层次标题的格式。
八、正文
正文采用宋体，小四号，每段开头空两字，要符合一般学术论文的写作规范，文理科毕业论文字数一般不少于6000字，工科、艺术类专业毕业设计字数视专业情况而定。
论文应文字流畅，语言准确，层次清晰，论点清楚，论据准确，论证完整、严密，有独立的观点和见解，应具备学术性、科学性和一定的创新性。
毕业论文内容要实事求是，尊重知识产权，凡引用他人的观点、统计数据或计算公式的要有出处(引注)，计算的数据要求真实、客观、准确。
九、标题
所有标题左侧空两字，数字标题从大到小的顺序写法应为：“一、”，“(一)”，“1、”，“(1)”，“” 的形式，黑体，小四号，左侧空两字，或者采用“1”、“1、1”、“1、1、1”……的形式，黑体，小四号，左侧顶格。
十、注释
采用本学科学术规范，提倡实用脚注，论文所有引用的中外文资料都要注明出处。中外文注释要注明所用资料的原文版作者、书名、出版商、出版年月、页码。
十一、图表
正文中出现图表时，调整行距至所需大小，返回正文再将行距调整为22磅。
十二、参考文献
参考文献按在正文中出现的先后次序列表于文后;文后以“参考文献：”(左顶格)为标识;参考文献的序号左顶格，并用数字加方括号表示，如[1]、[2]、…，以与正文中的指示序号格式一致。参照ISO690及ISO690-2，每一参考文献条目的最后均以“、”结束。各类参考文献条目的编排格式及示例如下：
专著、论文集、学位论文、报告
[序号]主要责任者、文献题名[文献类型标识]、出版地：出版者，出版年、起止页码(任选)、(中译本前要加国别)
[1] [英]M奥康诺尔著，王耀先译.科技书刊的编译工作[M]、北京：人民教育出版社，1982、56-57、
[2] 辛希孟、信息技术与信息服务国际研讨会论文集：A集[C]、北京：中国社会科学出版社，1994、
十三、打印及纸张
本科生毕业论文(设计)应一律采用打印的形式，使用A4规格的纸张，左边距2、75cm，右边距及上下边距2、5cm，页眉页脚1、5cm，全文行距22磅，装订线在左侧。按以下介绍的次序依次编排，页号打在页下方，宋体五号，居中。
装订次序
学生答辩后各院系要将有关资料和论文按照封面、中英文内容摘要及关键词、目录、正文、注释、参考文献、选题审批表、开题报告、中期检查表、指导教师评语、答辩记录表的顺序统一装订成册，存入院系教学档案。
十四、提交论文电子稿
学生上交的毕业论文(设计)软盘一定要经过杀毒处理!
毕业论文(设计)应用Microsoft Word编辑，存成以学号为名的、doc文件,例如一个学生的学号为0137023,则文件名应该为0137023、doc。每个学生交上来的磁盘中只能有一个名为学号、doc的文件，对于双修的学生，应上交两篇论文，其中一篇名为学号、doc,另一篇名为学号sh、doc,如 0137023sh、doc(双修专业)。
1、论文题目：
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、内容提要：
文章主要内容的.摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
3、摘要及关键词：
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词。
主题词是经过规范化的词。
4、论文正文：
引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义,并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出问题-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证方法与步骤；d.结论。
5、参考文献：
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）
所列参考文献的要求是：
（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
标题：
作者：
单位：
电话：
基金项目：
摘要：
关键词：
数据恢复毕业论文
删了之后没有向U盘写东西吧，如果是这样的话，可以下一个finaldata或者easyrecovery来恢复的啊，十分简单啊
1，你在哪台电脑上删除，就在哪台电脑上的回收站找你的文件，那里找出来的应该是完整的。2，如果你是网上搜的工具恢复的话，那么恢复效果不理想，可能你的U盘有毒（乱码），也有可能是文件丢失了~ 3，如果你恢复出的是一个完整的文件，拿到不同的地方打开， 比如用word，excel，记事本打开~ 可能有奇效~
回收站没有就用数据恢复软件，但是在文件没有的时候就不要在往电脑里面放入新的文件了，因为这样数据容易覆盖之前的数据，在数据没有被覆盖的情况下可以使用强力数据恢复软件来恢复你的文件应该是可以的，赶快试试吧，不然到最后真的找不回来了！
1、首先我们需要知道被删除的文档是可以恢复的我们需要下载安装强力数据恢复软件后，并打开运行软件。
2、然后有两个扫描的模式“快速扫描”“深度扫描”这两个功能一个是快速扫描丢失的数据资料、另一个是进行全面的扫描，最大的程度帮助恢复丢失的文件。
3、选择物理磁盘，扫描完成，即可在右侧查看丢失的文件，找到并勾选想要恢复的文件，然后点击“下一步”按钮。
4、点击“浏览”，在弹出的对话框中选择一个保存路径储存恢复的文件，储存路径设置完成后，请点击“恢复”按钮进行恢复文件。
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直接上怪人网找，模板都是免费下载的呀，还分好类，喜欢哪个就下载哪个
可以到中国知网查查相关方面的资料
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幻灯片模板即已定义的幻灯片格式。PowerPoint和Word、Excel等应用软件一样，都是Microsoft公司推出的Office系列产品之一，主要用于设计制作广告宣传、产品演示的电子版幻灯片，制作的演示文稿可以通过计算机屏幕或者投影机播放；利用PowerPoint，不但可以创建演示文稿，还可以在互联网上召开面对面会议、远程会议或在Web上给观众展示演示文稿。随着办公自动化的普及，PowerPoint的应用越来越广
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具我所知数据挖掘都是侧重数据库功能方便的吧，你用C#开发，是不是只是调用啊
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
C# 做数据挖掘， 目前只限于 C# 结合 SQL SERVER 2005/2008 的方式。对于的其他的，像 teradata 这种数据仓库， C# 应该还是处于空白期吧建议：你搜索 C# + SQL SERVER 2005/2008 + data service 这方面的内容
你需要做哪方面的算法呢 ？聚类分类关联还是异常检测需要文本，还是数字一维还是多维其实可以写程序自己从网上抓的