- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 第八周 tensorflow实现猫狗识别
降花绘
365天深度学习tensorflow系列tensorflow深度学习人工智能
本文为365天深度学习训练营内部限免文章(版权归K同学啊所有)**参考文章地址:[TensorFlow入门实战|365天深度学习训练营-第8周:猫狗识别(训练营内部成员可读)]**作者:K同学啊文章目录一、本周学习内容:1、自己搭建VGG16网络2、了解model.train_on_batch()3、了解tqdm,并使用tqdm实现可视化进度条二、前言三、电脑环境四、前期准备1、导入相关依赖项2、
- python——struct模块
稚与
Pythonpython数据分析
文章目录structmodule简介常用函数常见format解析MINSTstructmodule最近在学CNN,想找一个合适的数据集,就想到了MINST。但是官网中挂出的文件是train-images-idx3-ubyte.gz等解压后为idx3-ubyte后缀文件。后缀名中idx3表示3维的数据。简介struct模块用于二进制和常用数据类型之间的互相转化,此模块中大部分函数接受一个实现了Buf
- 【零基础学AI】第36讲:GPT模型原理
1989
0基础学AI人工智能gptlstmrnnYOLO目标检测
本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包:pipinstalltransformerstorch硬件:CPU即可运行(GPU可加速)前置知识了解基本的神经网络概念(第23讲内容)熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransform
- ORA-00001: unique constraint (USR_JXZX_DSJKF_DC.SYS_C001416748) violated
BIG-HO
数据库sqloracle
ORA-00001意味着您正在尝试违反了数据库中的唯一约束。唯一约束是一种数据库约束,它限制了在表中插入或更新行时可能出现的列值。在本例中,约束名称为"USR_JXZX_DSJKF_DC.SYS_C001416748"。唯一约束违反可能是由于您正在尝试插入或更新行时所提供的列值在数据库中已经存在,或者您正在尝试更新列时所提供的新值在数据库中已经存在。要解决这个错误,您可以尝试以下操作之一:确保您正
- python 64式: 第27式、分布式锁与群组管理__2、tooz应用之负载均衡
天地一扁舟
python64式
python中分布式锁与群组管理系列最近有接触到分布式锁的相关问题。基于openstack相关组件源码,tooz官网文档和自己对组件使用的一点点心得,想整理一下这部分的内容。主要想分为四个部分介绍:分布式锁与群组管理1、tooz介绍分布式锁与群组管理2、tooz应用之负载均衡分布式锁与群组管理3、tooz应用之分布式锁分布式锁与群组管理4、tooz源码分析下面是第2部分的内容1引言ceilomet
- Go语言泛型-泛型约束与实践
在Go语言中,Go泛型-泛型约束与实践部分主要探讨如何定义和使用泛型约束(Constraints),以及如何在实际开发中利用泛型进行更灵活的编程。以下是详细内容:一、什么是泛型约束?**泛型约束(Constraints)**用于限制一个类型参数的可能类型。在Go泛型中,可以通过接口类型来限制类型参数的范围。泛型约束提供了更高的类型安全性,保证了类型操作的合理性。二、基本的泛型约束语法Go的泛型约束
- 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛:预测房价
XiaoJ1234567
《动手学深度学习》深度学习人工智能
目录4.10实战Kaggle比赛:预测房价1)数据预处理2)模型定义与训练3)模型评估与预测4)模型训练与预测提交5)示例超参数(可调)4.10实战Kaggle比赛:预测房价数据来源:Kaggle房价预测比赛.1)数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
- 自动化测试 | UI Automator 进阶指南
aihuanshang9340
UIAutomator相关介绍:跨应用的用户界面自动化测试包含在AndroidXTest(https://developer.android.com/training/testing)中支持的Android系统:>=Android4.3(APIlevel18)基于instrumentation,依赖于AndroidJUnitRunner测试运行器设置UIAutomator(SetupUIAutom
- 四、Actor-Critic Methods
沈夢昂志
DRL深度强化学习python深度学习
由于在看DRL论文中,很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明,非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容,都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork(Actor)D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
- candence allego 差分信号设置
一、设置差分对1、Logic→AssignDifferential;2、依次点击要建立差分对的走线,并在DiffPairname处给差分对命名。二、差分规则Setup→Constraint→ConstraintManager,进入线束约束管理器,在线束约束管理器界面,左侧有一个WorksheetSelector,在WorksheetSelector里选择Physical,在下方有1、Physica
- huggingface 笔记: Trainer
UQI-LIUWJ
笔记人工智能
Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- huggingface笔记:文本生成Text generation
UQI-LIUWJ
python库整理笔记深度学习python
1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2",device_map="auto",#自动分配到所有可用设备(优先GPU)torch_dtype=torch.bfloat16)2编码
- 论文略读: ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA
ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本,这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略,使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS,它是仅对从52k训练数据中过滤出来的9k高质量数据进行微调。在多个测试集和受控人类评估上显着优于GPT-4
- PyTorch+CNN进行猫狗识别项目
任务介绍数据结构为:big_data├──train│└──cat│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)│└──dog│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)├──val│└──cat│└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)│└──dog└─────└──XXX.jpg(每个文件夹含若干张图像)需要对train数据集进行训练,达到给定val数据集中的一张猫/狗的图片,识别
- Mybatis常见运行报错(持续更新...)
报错一:Causedby:org.yaml.snakeyaml.error.YAMLException:java.nio.charset.MalformedInputException:Inputlength=1解决办法:setting->Editor->FileEncodings,编码方式都选择UTF-8报错二:Cause:java.sql.SQLIntegrityConstraintViola
- OpenStack
架构介绍:OpenStack架构全景图核心服务组件全局组件:Keystone认证服务:提供身份验证,服务发现和分布式多租户授权;管理全局认证和授权的组件;Ceilometer计量服务:监控集群的状态,监控集群虚拟机的使用量;Horizon界面管理服务:提供基于Web的控制界面,使云管理员和用户能够管理各种OpenStack资源和服务;控制台可以控制OpenStack架构内部的所有功能;依赖于Key
- openstack 扩展开发最佳实践之计算节点高可用
手机版网站
前言:注意是扩展开发,这个词是我杜撰的,大概意思是指基于openstack的restapi做的一些开发,用于辅助相关功能,而不是直接改动openstack内的代码,怎么修改添加openstack各个组件的代码不在此文章内容内。首先,千万,千万,千万不要用Openstack提供的SDK,原因如下。一,SDK的相关文档并不健全。二,版本不够统一,即兼容的问题。所以不要使用openstack的SDK而是
- 给OpenStack扩展自定义功能
jmppok
云计算openstack
转自:http://quake.iteye.com/blog/1343584得益于OpenStack的良好架构,对OpenStack进行扩展非常方便,每个模块都留出了各种接口和扩展点,能够让用户扩展自定义功能。下面以操作记录为例子,介绍一下如何扩展nova-api组件。需求:用户的一些重要操作必须记录下来,方便进行事后查询,比如instance的创建、销毁,比如公网IP的申请、分配等等。实现:因为
- OpenStack 扩展镜像和虚拟机实例目录大小
chenjiang7359
参考:https://blog.csdn.net/Tomstrong_369/article/details/52574090https://blog.csdn.net/chinagissoft/article/details/504413011、镜像默认存放目录:/etc/glance/glance-api.conffilesystem_store_datadir=/var/lib/glance
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
AI学长带你学AI
人工智能gptai
AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- 解决更新python版本后,虚拟环境不可用的问题
Superstarimage
diffusers编程pythonpython人工智能开发语言
因为安装xformers,需要额外加装triton,而triton需要的python版本(3.10)高于我当前虚拟环境的版本(3.8),因此博主手动提升了当前虚拟环境的版本:condainstallpython=3.10结果应用该虚拟环境时,始终报如下错误:(TrainControlNet)F:\XYX\Documents\SpongeCakeInverse\AITools\the3rdparty
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- 1.线性神经网络--线性回归
温柔济沧海
深度学习神经网络线性回归python
1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
Pythonpytorch深度学习
torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- OpenStack入门体验
ASDyushui
openstack
目录一.云计算概述1.什么是云计算2.云计算的服务模型(1).laaS(2).PaaS(3).Saas3.OpenStack概述(1).OpenStack起源(2).什么是OpenStack(3).OpenStack优势二.部署Openstack1.系统描述2.设置在线安装3.系统基本环境设置4.设置KVM源5.设置openstack仓库6.安装部署工具7.一键安装一.云计算概述1.什么是云计算云
- 深度学习篇---简单果实分类网络
下面我将提供一个使用Python从零实现果实分类模型的完整流程,包括数据准备、模型构建、训练和部署,不依赖任何深度学习框架,仅使用NumPy进行数值计算。1.数据准备与预处理首先需要准备果实图像数据集,将其分为好果和坏果两类,并进行预处理:importosimportnumpyasnpfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_
- springcloud feign调用get请求变成了post请求解决
只想要搞钱
springcloudjavaspring
1.feign调用get请求,feignService定义的get请求的参数是一个对象,如下图,调用另一个服务时,提示405,变成了post请求@GetMapping("/trainContact/queryContactForCurrentUser")Result>queryContactForCurrentUser(TrainContactPageDTOpageDTO);2.解决,对象前加一个
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。