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- 结合创新idea:机器学习+运筹优化=CCF高端局
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2024深度学习发论文&模型涨点之——机器学习+运筹优化机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。运筹优化,也称为运筹学或运营管理,是应用数学的一个分支,它使用数学模型和算法来支持复杂决策过程的制定。机器学习与运筹优化的结合是一个前沿且活跃的研究领域,它们相互补充,为解决复杂问题提供了新的思路和方法。小编整理了一些机器学习+运筹优化【论文+代码
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- 【运筹优化】整数规划优化方法:割平面法详解 + Java调用Cplex代码实战
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- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
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承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 算法工程师终极技能图谱:从数学基础到机器学习、运筹优化、大数据处理、AI前沿技术等全景解析
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在人工智能(AI)和大数据浪潮席卷全球的今天,算法工程师已成为科技行业炙手可热的核心岗位。他们是驱动智能推荐、精准广告、自动驾驶、金融风控、供应链优化等众多创新应用的关键力量。那么,想要成为一名合格乃至优秀的算法工程师,究竟需要掌握哪些核心技能呢?本文综合分析了当前主流招聘平台、行业报告和技术社区的信息,为你绘制一幅全面的算法工程师技能图谱。一、坚不可摧的数理与计算机科学基石这是理解复杂算法、进行
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论文题目:Dual-PopulationEvolutionBasedDynamicConstrainedMultiobjectiveOptimizationWithDiscontinuousandIrregularFeasibleRegions基于双种群进化的不连续和不规则可行域动态约束多目标优化(XiaoxuJiang,QingdaChen,Member,IEEE,JinliangDing,Se
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一、Tr-NSGA-II介绍基于迁移学习的动态多目标遗传算法(TransferLearningbasedDynamicMultiobjectivenon-dominatedsortinggeneticalgorithmII,Tr-NSGA-II)是一种将迁移学习与非支配排序遗传算法(NSGA-II)相结合的优化算法,用于解决动态多目标优化问题。工作原理迁移学习的应用:Tr-NSGA-II利用迁移学
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##引言路径规划(PathPlanning)是机器人学、自动驾驶、物流优化、游戏开发等领域的核心技术,旨在为移动主体(如机器人、车辆)找到从起点到目标点的最优或可行路径。随着人工智能和计算能力的提升,路径规划算法在动态环境处理、多目标优化和实时响应方面持续演进。本文将系统梳理路径规划算法的核心分类、基本原理及应用案例。---##一、路径规划算法的核心分类###1.1传统图搜索算法**核心思想**:
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AI赋能智能制造是当前工业转型升级的核心驱动力之一,通过人工智能技术与传统制造流程的深度融合,推动生产模式向智能化、柔性化、高效化方向发展。以下是AI在智能制造中的关键应用与价值分析:一、AI驱动智能制造的核心场景智能设计与仿真优化生成式设计:基于AI算法(如GAN、强化学习)自动生成产品设计方案,满足性能、材料、成本等多目标优化。数字孪生:通过AI构建虚拟工厂模型,实时模拟生产过程,预测设备故障
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材料力学优化算法:多目标优化在材料失效分析中的应用材料力学优化算法:多目标优化在材料失效分析中的应用简介多目标优化的基本概念多目标优化(Multi-ObjectiveOptimization,MOO)是一种处理具有多个相互冲突目标的优化问题的方法。在传统的单目标优化中,我们通常寻找一个单一的最优解,而在多目标优化中,由于目标之间的冲突,我们寻找的是一组解,这些解在所有目标上都是最优的,这组解被称为
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【元启发式算法】随机蛙跳跃算法(SFLA)(附matlab代码实现)
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- NSGA-II与蚁群算法结合的目标规划实现
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材料力学优化算法:遗传规划(GP):多目标优化与遗传规划绪论遗传规划(GP)简介遗传规划(GeneticProgramming,GP)是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法,用于自动发现计算机程序、数学公式、策略或任何可表示为树结构的解决方案。它由JohnKoza在1990年代初提出,作为遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的扩展,特别适用于解决复杂的问题,如函数优化、机器学习、信
- 【无人机3D路径规划】基于非支配排序遗传算法NSGAII的无人机3D路径规划研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、NSGAII算法原理三、无人机3D路径规划问题建模四、基于NSGAII的无人机3D路径规划算法实现五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述非支配排序遗传算法(NSGA)是一种多目标优化算法,旨在解决具有多个目标
- 【人工智能的数学基础】寻找多目标优化问题的帕累托最优解
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文章目录1.建模多目标优化问题2.求解多目标优化问题⚪无约束的梯度下降⚪带约束的梯度下降3.优化求解过程⚪梯度内积⚪共享编码4.主次型多目标优化⚪主次型多目标优化的应用寻找多目标优化问题的帕累托最优解.paper:Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization多目标优化是指同时优化多个相关任务的目标,多任务学习是一个典型的多目标优化问题,其总目标函数
- 【算法】第二代遗传算法NSGA-II优化SVR超参数模型
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第二代遗传算法NSGA-II优化SVR超参数模型一、NSGA-II介绍二、建模目的三、NSGA-II优化SVR超参数模型3.1超参数设置3.2导入数据集3.3模型搭建3.3.1定义自变量的类3.3.2初始化种群3.3.3进化3.3.4输出最优解集合四、模型测试一、NSGA-II介绍NSGA-II(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII)是一种多目标优化算法,用
- 深度强化学习(DRL)框架与多目标调度优化详解
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深度强化学习(DRL)框架与多目标调度优化详解(截至2025年4月,结合最新研究进展)一、DRL主流框架及核心算法通用DRL框架RayRLlib:支持分布式训练,集成PPO、A3C、DQN等算法,适用于大规模多目标调度场景(如云资源分配)。StableBaselines3:基于PyTorch,提供模块化接口,支持自定义奖励函数和状态空间,适合动态多目标优化问题(如柔性车间调度)。TensorFor
- Python 实现的运筹优化系统数学建模详解(最大最小化模型)
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一、引言在数学建模的实际应用里,最大最小化模型是一种极为关键的优化模型。它的核心目标是找出一组决策变量,让多个目标函数值里的最大值尽可能小。该模型在诸多领域,如资源分配、选址规划等,都有广泛的应用。本文将深入剖析最大最小化模型的原理、算法实现,详细解读其Python代码,并探讨它在不同场景下的应用。二、最大最小化模型原理2.1模型描述最大最小化模型的一般形式可表示为:\(\min_{x}\max_
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NSGA-II(非支配排序遗传算法II)详解与实现1.算法简介NSGA-II(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII)是一种高效的多目标优化算法,由Deb等人在2002年提出。它主要解决多个目标之间相互冲突的优化问题。1.1核心特点快速非支配排序时间复杂度:O(MN²)M为目标数量,N为种群大小比NSGA的O(MN³)更高效拥挤度距离保持种群多样性不需要用户定
- Python 实现的运筹优化系统代码详解(0-1规划背包问题)
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一、引言在数学建模与实际决策场景的交织领域中,诸多复杂问题亟待高效且精准的解决方案。0-1规划作为一种特殊且极为重要的优化方法,宛如一把万能钥匙,能够巧妙开启众多棘手问题的解决之门。它专注于处理决策变量仅能取0或1这两种极端状态的情况,凭借这种独特的限定,在资源分配、项目抉择、组合优化等一系列关键领域中发挥着无可替代的作用。随着数字化浪潮的迅猛推进,借助便捷且强大的编程工具来实现0-1规划的求解,
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COMAP2025B题:可持续旅游管理模型深度解答一、问题背景与核心挑战背景:阿拉斯加朱诺市因冰川景观吸引大量游客(2023年160万邮轮游客),但过度旅游导致冰川退缩(2007年以来退缩8个足球场长度),并引发居民不满(住房压力、噪音污染)。需平衡经济收益(年收入3.75亿美元)、环境保护(冰川保护)与社会公平(居民满意度)。核心挑战:多目标优化:最大化经济收益vs最小化碳排放vs提升居民满意度
- Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第34天:自动化模型调优
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Pytorch深度学习框架60天进阶学习计划-第34天:自动化模型调优今天,我们将深入研究一个让许多数据科学家和机器学习工程师头疼的问题:如何高效地调整模型超参数。我喜欢把超参数调优比作烹饪,你有最好的食材(数据)和厨具(模型架构),但如果调料(超参数)不对,再好的厨师也做不出美味的菜肴!我们将学习如何使用Optuna这个强大的工具进行自动化超参数优化,实践多目标优化策略,并对比贝叶斯优化与网格搜
- Python 实现的运筹优化系统代码详解(整数规划问题)
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一、引言在数学建模的广袤领域里,整数规划问题占据着极为重要的地位。它广泛应用于工业生产、资源分配、项目管理等诸多实际场景,旨在寻求在一系列约束条件下,使目标函数达到最优(最大或最小)且决策变量取整数值的解决方案。随着数字化时代的发展,借助计算机编程来高效求解整数规划问题变得愈发关键。Python凭借其简洁易用的特性以及丰富的库资源,成为解决这类问题的有力工具。本文将深入剖析整数规划问题的内涵,详细
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基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划摘要针对无人机三维航迹规划中动态障碍物避障能力不足、多目标优化效率低的问题,提出一种基于改进蜣螂优化算法(FusionAdaptiveDungBeetleOptimization,FADBO)的航迹规划方法。通过设计融合路径长度、飞行高度、威胁规避与能耗约束的多目标成本函数,结合改进的FADBO算法自适应滚动机制与动态避障策略,实现复杂环境下无人机的全局
- 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
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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:
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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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);
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- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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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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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
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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。
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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:
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- 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("-");
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- 【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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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 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。