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开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
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- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
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>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发
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HarmonyOS多语言支持:如何实现语言资源智能分发关键词:HarmonyOS、多语言支持、资源分发、智能调度、动态加载、国际化、本地化摘要:本文深入解析HarmonyOS多语言资源管理体系,系统阐述从基础架构设计到智能分发算法的核心技术。通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理,结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型,展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发
- 算法 堆与堆排序
堆的定义与分类堆是一种特殊的完全二叉树,通常分为两种类型:大顶堆(大根堆):每个节点的值都大于或等于其子节点的值。小顶堆(小根堆):每个节点的值都小于或等于其子节点的值。堆的性质结构性:堆是一棵完全二叉树,即除了最后一层外,其他层的节点都是满的,且最后一层的节点从左到右填充。有序性:堆中每个节点的值都满足特定的顺序关系(大于或小于子节点)。堆的存储数组索引0通常作为堆的根节点。对于索引为i的节点,
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四、函数定义P.1函数定义把一段实现某个功能的完整代码,用一个函数封装,后期可以通过调用函数名,实现依次编写,多次调用的目的函数,可以等价于我们初高中学过的f(x),f是运算法则,也就是代码函数中对应的代码执行块,每有一个x对应经过f运算之后得到一个值,如f(x)对应的是让x乘3加2,每有一个x进入f中便会得到一个值。高中对应的函数三要素是,定义域、运算法则、值域,而编程中的函数也有三要素,分别为
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异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
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特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
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回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
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陈乔布斯
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一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- 单片机:实现国密SM2算法(附完整源码)
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单片机:实现国密SM2算法主要功能模块1.定义椭圆曲线参数2.大数运算(示例:大数比较)3.椭圆曲线点定义4.密钥生成5.加密与解密注意事项实现国密SM2算法在单片机上的完整源码涉及多个模块,包括椭圆曲线运算、SM3哈希函数、密钥生成、加密解密以及签名验证等。以下是一个基于C语言的简化版SM2实现示例,适用于资源有限的单片机环境。请注意,实际应用中可能需要根据具体单片机的性能和资源进行优化。主要功
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一文带你了解SSL全部内容CIA?SSL概述加密算法对比数字签名与证书RSA加密算法代码实操1.更完善的错误处理2.证书验证3.资源管理改进常见的面试问题CIA?在信息安全领域,CIA(保密性、完整性、可用性)是核心原则,各有其实现方法与面临的威胁:保密性:实现方法:运用加密技术,对称加密(如AES)适合大量数据快速加密,非对称加密(如RSA)用于密钥交换与数字签名;借助访问控制手段,像基于角色的
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既有锦绣前程可奔赴,亦有往日岁月可回首——25.5.25选择排序回顾①遍历数组:从索引0到n-1(n为数组长度)。②每轮确定最小值:假设当前索引i为最小值索引min_index。从i+1到n-1遍历,若找到更小元素,则更新min_index。③交换元素:若min_index≠i,则交换arr[i]与arr[min_index]。'''①遍历数组:从索引 0 到 n-1(n 为数组长度)。②每轮确定
- 2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程
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《2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家,我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异,并提供详细的官方注册和使用指南,帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
- Apple A 系列芯片 Camera 架构解析:ISP + NPU 图像管线协同机制全景实战
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一、引言:从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容(AIGC)技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间,文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点,从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破:扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成;十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题;而面向影视、电商
- 操作系统——磁盘调度算法代码实现
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磁盘调度算法先来先服务算法(FCFS):先来先服务算法根据访问磁盘的先后顺序进行,由当前磁头位置移动到首先到达缓存区的磁盘。优点:公平/简单,该算法的平均寻道时间相对较长。voidFCFS(){intsum=0;intstart;intFind[11];cout>start;cout>Find[i];}cout";for(inti=1;i";}cout>start;cout>Find[i].loc
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Socket通信是计算机网络中一种常见的通信方式,它允许不同计算机之间通过网络进行数据交换。Socket通信的底层原理涉及多个层次的协议和机制,包括应用层、传输层、网络层和数据链路层。以下是Socket通信的底层原理的详细解释:1.概述Socket是网络通信的端点,通常用于在客户端和服务器之间建立连接并交换数据。Socket通信可以基于不同的传输协议,如TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协
- 【一起来学AI大模型】支持向量机(SVM):核心算法深度解析
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一、算法核心思想支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归:分类目标:找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标:找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面:w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数:\min_{w,b}\
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以下是五大核心算法的重点解析和LeetCode经典题解,包含最优解法和模板代码:一、数组操作(双指针/滑动窗口)核心思想:通过索引指针高效遍历与操作数组1.移动零(No.283)defmoveZeroes(nums):slow=0forfastinrange(len(nums)):ifnums[fast]!=0:nums[slow],nums[fast]=nums[fast],nums[slow]
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- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
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AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
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在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
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- 华为OD机试 2025B卷 - 货币单位转换(C++&Python&JAVA&JS&C语言)
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2025B卷目录点击查看:华为OD机试2025B卷真题题库目录|机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述记账本上记录了若干条多国货币金额,需要转换成人民币分(fen),汇总后输出。每行记录一条金额,金额带有货币单位,格式为数字+单位,可能是单独元,或者单独分,或者元与分的组合。要求将这些货币全部换算成人民币分(fen)后进行汇总,汇总结果仅保留整数,小数部分舍弃。元和分的换算关系都是
- 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?
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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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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
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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
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
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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 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。