hi，大家好，今天给大家分享一个之前看到的好文章，这个问题我也遇到过，RST的场景比较多，协议上只是笼统描述连接被close后，如果继续收到数据就会返回RST报文，但各个操作系统实现细节可能不一样，需要具体问题具体分析，多积累经验，如果面试官问此问题，一般是想考察面试者能否hold各种异常场景。下面是这篇文章的目录。 收到RST就一定会断开连接吗
什么是RST我们都知道TCP正常情况下
本文介绍的是关联规则，分为两部分：第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系，每个用户有一个“购物篮”，查找其中的关联规则。第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘。此文为第一部分的讲解。（本文所需的代码和数据集可以在这里下载。）关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”：购买啤酒的用户通常也会购买尿布。在日常浏览电商网站时也会出现“购
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2023-07-09 11:18:04
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Basic Principles and Concepts of R一、基本原理R是一种解释型语言，输入的命令可以直接被执行，不同于C等编译语言需要构成完整的程序才能运行。R的语法非常简单和直观。合法的R函数总是带有圆括号的形式，即使括号内没有内容（如，ls()）。所有函数后都接有圆括号以区别于对象（object）。所有能使用的R函数都被包含在一个库(library) 中,该库存放在磁盘 的R H
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2023-08-31 09:31:38
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分布形态的度量-偏度系数与峰度系数的探讨集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征,但要全面了解数据分布的特点，还应掌握数据分布的形态。 描述数据分布形态的度量有偏度系数和峰度系数, 其中偏度系数描述数据的对称性,峰度系数描述与正态分布的偏离程度。1.偏度系数偏度系数是刻划数据的对称性指标。关于均值对称的数据其偏度系数为0，右侧更分散的数据偏度系数为正，左侧更分散的数据偏度系数为负。 下图给出了偏
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2023-10-18 15:03:19
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作者简介Introduction
数据匠(baidao.net)：http://www.baidao.net/目的在导入 SPSS Stata 等格式时，提供统一的处理标签的接口；在输出表格时提供对标签的自动化处理；什么是标签SPSS 和 Stata 的用户最熟悉标签：变量标签gender `性别` age `年龄`数
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2023-07-24 17:08:09
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# R语言偏度简介
在统计学中，偏度是描述概率分布不对称性的重要指标。简单来说，偏度可以帮助我们理解数据分布的形态，特别是它的尾部是向左还是向右延伸。R语言作为一种强大的统计分析工具，提供了多种包来计算和可视化偏度。
## 偏度的定义
偏度可以有三种情况：
- **正偏度**：当数据分布的右尾较长，意味着大部分数据集中在左侧。
- **负偏度**：当数据分布的左尾较长，意味着大部分数据集中在
一. 概念关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则（association rule）或频繁项集的形式表示。项集：在关联分析中，包含0个或多个项的集合被称为项集（itemset）。如果一个项集包含k个项，则称它为k-项集。例如:{啤酒，尿布，牛奶，花生} 是一个4-项集。空集是指不包含任何项的项集。关联规则（association rule）：是形如 X → Y
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2024-04-02 07:12:32
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偏度和丰度 R语言的探讨
在数据分析领域，**偏度和丰度**是两个重要的概念，尤其在生态学和生物统计学中更是关键。偏度指的是数据分布的不对称性，而丰度则是指在给定样本中某种类别的个体数量。这两者在研究样本特征、物种多样性和生态平衡等方面有着重要的业务影响。
> **用户原始反馈：**
> “我们在分析生态系统中的物种分布时，发现偏度过高，导致数据解释困难。” - 2023年3月，生态学研究
首先来看数据。 一、数据概述：数据集，NYT+Freebase数据： （1）一共53种所要预测的关系，其中包括一种‘NA’，即没有关系。 （2）训练集中一共522611个句子， 281270个实体关系对，共63696个实体， 以及18252个含有关系的句子（即不是NA）。 （3）测试集中一共172448个句子，96678个实体关系对，共16706个实体，以及1950个含有关系的句子 (4) 测试集
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2024-06-28 20:20:42
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R语言基础学习碎碎念学习资料基础语句数据结构1、标量2、向量（vector）3、矩阵（matrix）4、数组（array）5、数据框6、因子7、列表数据输入1、read.table2、read.csv3、读取xlsx文件常用的函数 碎碎念大概率以后要用R做生存分析的相关内容，再加上R画图一直都很强大，所以算是自学入门一下R语言，一边学一边记录。基础语句# 注释
# 赋值
x <- rnor
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2023-08-25 23:27:52
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一般使用三个指标来度量一个关联规则，根据这三个指标可以筛选出满足条件的关联规则。 这三个指标是：Support（支持度）、Confidence（可信度）、Lift（提升度）。 以AB这个关联规则为例来说明： Support（支持度）：表示A、B同时使用的人数占所有用户数（研究关联规则的“长表”中的所有有使用的产品的用户数）的比例。如果用P(A)表示使用A的用户比例，其他产品类推，那么
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2024-05-03 13:48:41
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Transformer：attention is all you need在序列建模和序列翻译问题中经常使用的网络模型是RNN和LSTM，GRU。RNN处理序列问题时不能并行，将RNN作为解码器时，在第t个时间节点的prediction vector将与在t-1时刻的hidden state有关系，导致计算效率很低。所提出的transformer能够捕捉短时间的局部信息和长时间的单词依赖关系，tr
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2024-04-02 11:00:06
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# R语言取自然对数
在数据分析和统计学中，自然对数是一种常用的数学运算。自然对数的底数是e（约等于2.71828），它在数学和科学中有着广泛的应用。在R语言中，我们可以轻松地计算自然对数，本文将介绍如何使用R语言进行自然对数的计算。
## 简介
自然对数是一种特殊的对数，其底数为e。在R语言中，我们可以使用`log()`函数来计算自然对数。`log()`函数的基本语法如下：
```r
l
原创
2024-07-27 07:59:12
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R语言自然语言处理：中文分词R语言自然语言处理：词性标注与命名实体识别R语言自然语言处理：关键词提取(TF-IDF)R语言自然语言处理：关键词提取与文本摘要(TextRank)我们之前讲到的全部都是基于词袋模型(Bag of Words)的方法，比如一个文档某个词出现了多少次，然后就记录下来；进而，我们可以根据逆文本频率指数(IDF)来对其进行优化，但是它依然是基于词袋模型。我们想象一下，一个矩阵
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2024-01-07 21:03:18
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1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念？上一节讲了R语言作图，本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析，数据分析的第一步，探索性数据分析。统计量，即统计学里面关注的数据集的几个指标，常用的如下：最小值，最大值，四分位数，均值，中位数，众数，方差，标准差，极差，偏度，峰度先来解释一下各个量得含义，浅显就不说了，这里主要说一下不常见的众数：出现次数最多的方差：每个样本值与均值的差得平方
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2023-08-13 12:46:17
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com关于提取关键词的方法，除了TF-IDF算法，比较有名的还有TextRank算法。它是基于PageRank衍生出来的自然语言处理算法，是一种基于图论的排序算法，以文本的相似度作为边的权重，迭代计算每个文本的TextRa
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2023-12-18 21:07:23
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# 自然语言处理中的文本相似度计算
在信息处理的快速发展中，自然语言处理（NLP）成为了一个热门话题。文本相似度计算是NLP中的重要任务，广泛应用于搜索引擎、推荐系统、文本分类等多个领域。本文将介绍文本相似度的概念，介绍常用的计算方法，并展示Java代码示例。
## 什么是文本相似度？
文本相似度是衡量两段文本之间相似程度的指标。常用的相似度计算方法包括：
1. **余弦相似度（Cosin
原创
2024-10-14 06:59:17
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1.数学函数1.1计算概率生成组合数choose()> choose(5,3)
[1] 10
> choose(10,3)
[1] 120连乘函数prod()> prod(1:5)
[1] 120例子：从一副完全打乱的52张扑克中任取4张，计算下列事件的概率：（1）抽取4张依次为红心A，方块A，黑桃A和梅花A的概率；（2）抽取4张为红心A，方块A，黑桃A和梅花A的概率。第(1)问
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2023-07-04 21:00:16
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面向于文本的自然语言处理· 机器翻译准确率指标：BLEU（波勒）
使用模型：Seq2seq模型BLEU算法实际上在做的事：判断两个句子的相似程度。 BLEU是做不到百分百的准确的，它只能做到个大概判断，它的目标也只是给出一个快且不差自动评估解决方案。 目前BLEU再大部分语言上评分0.2-0.4，迟迟未超过0.5·信息检索对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引
偏度和丰度是统计分析中重要的概念，尤其是在数据预处理和分析领域。在 R 语言环境下，对于这些指标的计算和应用能够为数据分析提供有力的支持。本文将详细记录在 R 中实现偏度和丰度计算的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展。
### 环境准备
首先，确保 R 和 RStudio 的安装，确保能够方便地配置所需的包。
#### 依赖安装指南
以下是不同平台的依赖包
