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MYX_309
C++PrimerPlus编程练习题c++开发语言学习
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- JAVA学习|第二章 控制语句
sailing_c
JAVA入门学习java学习开发语言笔记
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- 《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.4-2.6节详解
环工人学Python
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- 【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优
江中散人
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1OracleActiveDataGuard调优1.1调优策略OracleActiveDataGuard(ADG)调优涉及多个层面,旨在确保备用数据库在提供实时查询服务的同时,维持高效的数据同步与良好的系统性能。为了确保ADG环境的高性能和可靠性,需要进行适当的调优。以下是一些关键的调优领域和建议:1.网络连接与日志传输优化:带宽与延迟:确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟,以减少日
- Pinia第二章:Pinia 安装与基础配置
道不尽世间的沧桑
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- 全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章:2.1-2.3节详解,篇幅超了,缺的后面再补吧
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写在前面:点点关注不迷路,免费的赞和收藏走起来!后续更新第一时间提示哦,每周会更新不同内容,下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务,编写代码。在深度学习的世界里,理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念,并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要,因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理,还介绍了激活函数、损失函数和优
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目录流程控制结构顺序结构分支结构if_else语句单分支双分支多分支实例switch_case语句实例流程控制结构定义流程控制结构是用来控制程序中各语句执行顺序的语句,可以把语句组合成能完成一定功能的小逻辑模块。程序设计中规定的三种流程结构,即:顺序结构程序从上到下逐行地执行,中间没有任何判断和跳转。分支结构根据条件,选择性地执行某段代码。有if…else和switch-case两种分支语句。循环
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(七)消息队列-Kafka序列化avro(传递)客从远方来,遗我双鲤鱼。呼儿烹鲤鱼,中有尺素书。——佚名《饮马长城窟行》本文已同步CSDN、掘金平台、知乎等多个平台,图片依然保持最初发布的水印(如CSDN水印)。(以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布)前言多年前,由于工作的性质,发现这系列没有写完,想了想,做人做事还是要有始有终。实在是借口太多了,太不像话了…由于时间过得太久了,这篇开始
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- 第二章:基础概念精讲 - 第一节 - Tailwind CSS 响应式设计系统
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- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
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- LM_Funny-2-01 递推算法:从数学基础到跨学科应用
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- 【数据结构】第二章:线性表
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本篇笔记课程来源:王道计算机考研数据结构【数据结构】第二章:线性表一、线性表的定义和基本操作1.定义2.基本操作二、顺序表1.顺序表的定义2.顺序表的实现3.顺序表的特点4.顺序表的插入5.顺序表的删除6.顺序表的查找三、单链表1.单链表的定义2.单链表的实现3.单链表的插入4.单链表的删除5.单链表的查找6.单链表的建立四、双链表五、循环链表1.循环单链表2.循环双链表六、静态链表1.静态链表的
- Android开发兼容性问题3万字保姆级教程(Android版本、屏幕、多语言、硬件、第三方库、权限)
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高项软考法律法规学习笔记
目录中华人民共和国著作权法第一章总则第二章著作权第一节著作权人及其权利第二节著作权归属第三节权利的保护期第四节权利的限制第三章著作权许可使用和转让合同第四章与著作权有关的权利第一节图书、报刊的出版第二节表演第三节录音录像第四节广播电台、电视台播放第五章著作权和与著作权有关的权利的保护第六章附则中华人民共和国著作权法修订记录(1990年9月7日第七届全国人民代表大会常务委员会第十五次会议通过根据20
- 【TOGAF系列】ADF技术第二章架构原理
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第2章:架构原理本章描述了企业架构开发中使用的原则。2.1介绍原则是一般规则和指导方针,旨在持久且很少修改,为组织履行使命的方式提供信息和支持。反过来,原则可能只是一套结构化思想中的一个要素,这些思想共同定义和指导着组织,从价值观到行动和结果。根据组织的不同,原则可以在不同的领域和不同的层次上建立。两个关键领域为架构的开发和利用提供了信息:企业原则为整个企业的决策提供了基础,并告知组织如何着手履行
- 跟着小K开始零基础Python量化分析之旅 2: 初试身手 —— Python基础与神秘股票清单
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第二章:初试身手——Python基础与神秘股票清单在这一章中,我们将跟随小K的脚步,开启Python的初探之旅。小K刚刚踏入量化投资的世界,就收到了前辈神秘发送的一份文件——“神秘股票清单.csv”。前辈告诉他,只有牢牢掌握Python的基础语法,才能游刃有余地处理金融数据,进一步深入量化分析的奥秘。接下来,就让我们一起体验小K如何用Python完成这个第一个小任务,从而收获满满的成就感吧!故事情
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前言本文罗列了了python零基础入门到精通的详细教程,内容均以知识目录的形式展开。01.python由来与发展介绍02.项目开发流程第一章markdown编辑器01.markdown基本语法02.Typora简介与安装03.Windows上gitee+Typora设置图床04.macOS上gitee+Typora设置图床第二章计算机核心基础01.计算机组成原理第三章编程语言01.编程语言介绍02
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笔记操作系统
B站关注帅小柏,点波关注不迷路!第一章、第二章第三章进程第四章处理机调度第五章,存储管理第六章文件第七章设备第一章、第二章1、操作系统是一种()。A、应用软件B、系统软件C、通用软件D、工具软件答案:B解析:根据操作系统的定义,它是计算机系统中最重要的系统软件。2、多道程序设计是指()。A、在分布系统中同一时刻运行多个程序B、在一台处理机上同一时刻运行多个程序C、在实时系统中并发运行多个程序D、在
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第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
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人工智能计算机视觉人工智能MTCNN人脸检测卷积神经网络
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
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目录摘要可定制实验毕设拓扑实验文档包查重私信作者获取完整内容引言第一章网络设计与原则1.1网络设计原则1.2系统设计原则1.3网络系统设计目标第二章需求分析2.1用户需求2.2网络功能需求2.3网络拓扑需求2.4网络安全需求第三章网络规划设计3.1总体设计3.2功能设计3.3网络安全设计3.4公司网络设计3.5ip地址和vlan划分3.6设备选型第四章网络设计4.1链路聚合配置4.2vrrp配置4
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概述理解JVM内存管理的核心设计思想,掌握内存区域的划分原理、对象生命周期与内存溢出(OOM)的根本原因及排查方法。第二章主要是围绕Java虚拟机的运行时数据区展开,详细介绍了Java虚拟机在运行Java程序时,如何分配和管理内存空间。一、内存区域划分总览JVM内存分为线程私有和线程共享区域:线程私有:程序技术器、虚拟机栈、本地方法栈线程共享:堆、方法区二、运行时数据区详解1.程序计数器(Prog
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十五楼亮哥
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这里涉及到两个概念:数据指标和指标体系。数据指标:对业务中产生的内部数据或者互联网中爬取的外部数据,按照一定的业务逻辑,使用一定的技术手段进行加工处理,能够描述、分析、预测业务的结果数据。指标体系:指标体系是将零散单点的具有相互联系的指标,系统化的组织起来,通过单点看全局,通过全局解决单点的问题。那就产生了一个问题,既然有了指标,干嘛还需要指标体系呢?一个指标没办法解决复杂的业务问题,这就需要使
- 大白话深入浅出讲嵌入式C语言多线程编程
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多线程并发编程资源竞争开源软件看门狗硬件寄存器
目录第一章线程基础与操作1.1线程的创建与启动1.2线程资源的管理与释放第二章线程同步与通信2.1互斥锁与条件变量的运用2.2线程间的消息传递与共享内存第三章锁机制与线程安全3.1锁的类型与选择3.2线程安全问题的识别与修复第四章并发算法与性能优化4.1并发算法的实现4.2多线程程序的性能调优第五章高级主题与应用实例5.1线程库的实现与线程本地存储5.2真实世界中的多线程应用5.2.1网络服务器中
- 3.Part 2 第二章 如何融入团队
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第二章主要探讨了Google的团队合作文化以及工程师在团队中高效协作的方法和原则。以下是本章的要点团队合作的核心原则1.软件工程是团队活动软件工程本质上是一个团队协作的过程,而不是个人的单打独斗。Google强调团队合作的重要性,认为团队成员之间的协作是项目成功的关键。2.三大核心价值观谦逊(Humility):保持开放的心态,愿意接受他人的意见和建议,认识到自己总有提升的空间。尊重(Respec
- 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
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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
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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?
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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
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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
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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
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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
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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)
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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
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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
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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
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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.
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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)
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/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
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*/
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
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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
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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。