建站知识/2025/1/17 6:01:38

http://www.tqpw.cn/7y2Xwbye.shtml

相关文章

DIV+CSS设计必备工具：Firefox+Web Developer插件

DIV+CSS设计必备工具：Firefox+Web Developer插件

之所以向您推荐Firefox浏览器，是因为它是一个良好支持W3C标准的开放源代码的浏览器，拥有Linux/Windows/Mac版本。Firefox浏览器良好支持W3C标准，是目前对CSS支持最好的浏览器，所以使用Firefox来调试网页是非常好的。 至于官方的宣…
阅读更多...
《JDBC与Java数据库编程》pdf 附下载链接

《JDBC与Java数据库编程》pdf 附下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1rRPydXTj8MQgN80FH-RTcQ 密码：mrmc 本书为完整版，以下为内容截图：
阅读更多...
Apollo Planning学习（9）-------速度规划

Apollo Planning学习（9）-------速度规划

顺着之前学习public road planner 的路径规划中lane follow的task，在得到的规划路径上再进行速度规划。大致思路为先利用ST Graph，将障碍物、限速等投影在ST图上，利用全局搜索方法DP算法得到决策，开辟一个凸空间，在利用…
阅读更多...
频繁项集与关联规则Frequent Itemset Mining and Association Rules、A-Priori算法 , PCY算法

频繁项集与关联规则Frequent Itemset Mining and Association Rules、A-Priori算法 , PCY算法

目标：寻找大量客户通常共同购买的项目 方法：使用收集的销售数据寻找频繁项集 频繁项集 Frequent Itemset 一个经典规则：如果有人买尿布和牛奶，那么他/她很可能买啤酒！ 购物篮模型：描述两类对象的多对多关系。 项：商场中的不同商品 购物篮：每个顾客购买的商品总和 支…
阅读更多...
weka，FP，priori

weka，FP，priori

数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘 转自：www.cnblogs.com/fengfenggirl　　 前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据…
阅读更多...
（精）广东工业大学 2018实时大数据分析——A-Priori算法实验报告

（精）广东工业大学 2018实时大数据分析——A-Priori算法实验报告

（精）广东工业大学 2018实时大数据分析——A-Priori算法实验报告 一、实验内容 给定某超市购物篮数据库文件basketdata.xls，里面有18项商品的747条购买记录。取支持度阈值s 185，用A-Priori算法在Map-Reduce框架下提取其中的最大频…
阅读更多...
What are differences between ‘a priori‘ and ‘posteriori‘ error estimate in numerical analysis?

What are differences between ‘a priori‘ and ‘posteriori‘ error estimate in numerical analysis?

See: https://scicomp.stackexchange.com/questions/23202/what-are-differences-between-a-priori-and-posteriori-error-estimate-in-numer https://qastack.cn/scicomp/23202/what-are-differences-between-a-priori-and-posteriori-error-estimate-in-numer
阅读更多...
Kalman Filter— Priori/Posteriori Error Covariance Matrix

Kalman Filter— Priori/Posteriori Error Covariance Matrix

卡尔曼滤波器 误差协方差矩阵
阅读更多...
用A-priori算法实现frequent item set查找

用A-priori算法实现frequent item set查找

问题： Suppose there are 10,000 items, numbered 1 to 10,000, and 10,000 baskets, also numbered 1 to 10,000. Provided is the item list, where each line represents the items in one basket. For example, when one basket contains item 1, 2, and 3, th…
阅读更多...
【大数据】六、频繁项集与关联规则（频繁项集、关联规则、A-Priori、PCY）

【大数据】六、频繁项集与关联规则（频繁项集、关联规则、A-Priori、PCY）

文章目录 1 定义1.1 频繁项集1.2 关联规则 2 A-Priori 算法2.1 例题 3 更大数据集在内存中的处理3.1 PCY 算法3.2 多阶段算法3.3 多哈希算法 4 有限扫描算法4.1 随机化算法4.2 SON 算法4.3 Toivonen 算法 5. 流中频繁项计数 1 定义 1.1 频繁项集 支持度是项出现的次数支持度是…
阅读更多...
数据挖掘经典算法--priori算法

数据挖掘经典算法--priori算法

Apriori算法简介： Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法 首先，找出频繁“1项集”的集合，该集合记作L1。L1用于找频繁“2项集”的集合L2，而L2用于找L3。如此下去，直到不能找到“K项集”。找每个Lk都需要一次…
阅读更多...
Dense biased networks with deep priori anatomy and hard region adaptation: Semi-supervised learning

Dense biased networks with deep priori anatomy and hard region adaptation: Semi-supervised learning

分享篇论文吧。 毕竟做的是医疗图像，还是讲究实用性为主。医疗的深度学习总的来说肯定是要滞后于机器视觉的，但应用型文章的出发点就是实用，很多在机器视觉上应用的很好的东西在医疗图像上往往效果很不好。这个也是数据决定的，一个…
阅读更多...
Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (14):SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (14):SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER 是lanefollow 场景下，所调用的第 11 个 task，属于task中的decider 类别它的作用主要是： （1）将规划路径上障碍物的st bounds 加载到路径对应的st 图上（2）计算并生成路径上的限速信息正文如下： 一、概述 SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER 是lan…
阅读更多...
Deep domain generalization combining a priori diagnosis knowledge阅读笔记

Deep domain generalization combining a priori diagnosis knowledge阅读笔记

Deep Domain Generalization Combining A Priori Diagnosis Knowledge Toward Cross-Domain Fault Diagnosis of Rolling Bearing https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9174912 1. 作者的目标是什么？或者已经实现了什么？ 目标：提高滚动轴承的跨…
阅读更多...
A-Priori算法及其优化（FP树）

A-Priori算法及其优化（FP树）

引子 在本文中，我们将通过示例先了解A-Priori算法，其基本思路是：若一个集合的子集不是频繁项集，那么该集合也不可能是频繁项集。基于此，该算法可以通过检查小集合而去掉大部分不合格的大集合。 接着，我们…
阅读更多...
【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDERSPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER

【Apollo学习笔记】——规划模块TASK之SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDERSPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER

文章目录 TASK系列解析文章前言SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER功能简介SPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER功能简介SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER相关配置SPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER相关配置SPEED_BOUNDS_DECIDER流程将障碍物映射到ST图中ComputeSTBoundary(PathDecision* path_decision…
阅读更多...
A-priori算法

A-priori算法

A-priori算法 A-priori算法相关概念A-priori算法流程算法示例A-priori算法的优缺点优点缺点 A-priori算法 关联规则是一种有效且很重要的数据挖掘方法，它可以从海量数据中挖掘出数据之间有意义的关联规则及它们之间的相关联系，帮助相关人员分析数据并做…
阅读更多...
Linux下Intel网卡固件烧写工具

Linux下Intel网卡固件烧写工具

可以通过eeupdate64e来更新intel网卡固件，工具下载地址：https://download.csdn.net/download/jj12345jj198999/13651571 烧写mac地址命令如下： ./eeupdate64e /nic1 /mac00a0c907YY01 ./eeupdate64e /nic2 /mac00a0c910YY01 ./eeupdate64e …
阅读更多...
使用eeupdate修改机器网卡mac地址

使用eeupdate修改机器网卡mac地址

在我们发现机器出厂配置的网卡物理地址没有配置，或者配置错误时，我们可以使用eeupdate对机器mac地址进行修改。 eeupdate.exe，不能在window或者linux下直接打开，需要在纯dos环境下运行。 步骤： 1.在u盘上导入纯dos&…
阅读更多...
实现个性化网络控制：Intel I219-V网卡MAC修改神器揭秘

实现个性化网络控制：Intel I219-V网卡MAC修改神器揭秘

实现个性化网络控制：Intel I219-V网卡MAC修改神器揭秘 【下载地址】IntelI219-V网卡芯片MAC修改工具 本仓库提供了一个用于修改Intel I219-V网卡芯片MAC地址的工具。通过该工具，您可以轻松地修改网卡的MAC地址，以满足特定的网络需求 项目地…
阅读更多...
推荐文章

Copyright @ 2022~2023