var n = []; var e = document.createElement('canvas'); var ctx = e.getContext('2d'); e.width = 2e3; e.height = 200; e.style.display = 'inline'; ctx.rec
原创
2022-11-12 00:52:34
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var e = document.createElement('canvas'); var t = e.getContext('webgl'); var r = []; var o = t.createBuffer(); t.bindBuffer(34962, o); var i = new Flo
原创
2022-11-20 01:44:38
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day-1 python打卡-输出 与转义字符#输出 输出print（），可以输出到显示器上（是个人都知道的），还可以直接输出到文件中去，这个有点意思。 fp是一个变量（理解为一个箱子，可以装任何东西），open是打开的意思，打开一个D盘中的名为text.txt的文件，将其保存到箱子fp中去。 打开模式为a+，假若该文件存在，则将输出的东西直接输出到文件中，假若该文件不存在，则直接新建一个空白的文
我就不说FP-Tree的作用、优点什么的了,直接用例子来解释构建FP-Tree和找出所有频繁项集,第一次写博客,不对之处还请指出。
输入文件:
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2023-07-21 16:19:03
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##函数式编程 函数即对象直接赋给变量 My_sum = sum有属性和方法 __name__  
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2016-02-06 16:26:13
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var l = ["monospace", "sans-serif", "serif"]; var u = ["Andale Mono", "Arial", "Arial Black", "Arial Hebrew", "Arial MT", "Arial Narrow", "Arial Round
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2022-12-04 00:17:38
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# Python函数式编程指南
## 引言
函数式编程（FP）是一种编程范式，它将计算视为函数应用的连续序列。在函数式编程中，函数被视为第一类对象，它可以作为参数传递给其他函数或返回作为结果。Python提供了一些强大的工具和库，使我们可以使用函数式编程范式来编写更简洁、可维护和可复用的代码。
本文将引导你学习如何在Python中实现函数式编程。我们将按照以下流程图的步骤逐步介绍：
```
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2023-08-18 17:22:48
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很多事物的由来都是有理由的,现在看似晦涩难解的符号token,背后都是有一段历史! 1. fp()只是一种简写方式fp()是一个函数指针,所以*fp就是该指针指向的函数,所以(*fp)()就是调用该函数的方式。 也就是 (*fp)() 和 fp() 是同一个意思; ANSI C 标准规定允许程序员将上式简写成 fp(),但是要记住,这只是一种简写方式罢了!
# HTML5 调用 DLL 的一种实现方法
在现代 Web 开发中，HTML5 技术被广泛应用于构建丰富的用户界面。虽然 HTML5 本身并不支持直接调用 DLL（动态链接库），但通过一些桥接技术，我们仍然可以在 Web 应用中使用 DLL 提供的功能。本文将介绍如何实现这一目标，并提供一些代码示例。
## 什么是 DLL？
DLL 即动态链接库（Dynamic Link Library）
# HTML5调用DLL
在Web开发中，我们经常会遇到需要调用本地DLL的情况，比如在前端页面中需要访问系统底层资源或者执行一些本地操作。在HTML5中，我们可以通过JavaScript的方式来调用本地DLL，实现与本地程序的交互。
## DLL简介
DLL（Dynamic Link Library）是Windows操作系统下的一种动态链接库，它包含了一组函数和数据，可以被应用程序动态加载
树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
引言一、FP-growth算法二、构建FP树三、从FP树中挖掘频繁项集四、代码实现（python） 引言 FP增长（FP-growth）算法是一种高效发现频繁项集的方法，只需要对数据库进行两次扫描。它基于Apriori构建，但在完成相同任务时采用了一些不同的技术。该算法虽然能更为高效地发现频繁项集，但不能用于发现关联规则。 本文用到的部分术语已在简介中介绍（具体看‘基本概念-关联分
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2023-09-13 11:29:28
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2010年，Citrix发布了XenApp 5.0 FP 3 for Windows Server 2003，XenApp 5.0 XenApp FP3 for Windows Server 2008.
我记得有很多人问过，部署XenApp到底用什么版本。
因为目前官方的版本很多，包括XenApp 5.0，XenApp 5.0 FP2，XenApp 5.0 FP3，XenApp 6
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2011-04-07 10:55:39
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FP-growth算法(FP, Frequent Pattern)FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描。而Apriori算法对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集判定给定的模式是否频繁，因此FP-growth算法要比Apriori算法快。FP-growth算法只需要扫描两次数据集，第一遍对所有数据元素出现次数进行计数，第二遍只需考虑那些频繁的元素。发现频繁项集的基本过程分为两步，构建FP
文章目录完整代码在文末概述数据结构项头表的建立FP Tree的建立挖掘FP tree挖掘规则算法归纳超市数据集挖掘代码 完整代码在文末概述Apriori算法需要多次扫描数据，庞大的I/O次数是很大的瓶颈，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率我先概述一下这个算法的数据结构，你只需要知道是啥就行，如果你现在一眼能
五、数据类型 1、整型（int）：整数 python2中整数类型：int long； python3中整数类型：int。 2、浮点型（float）：小数 科学计数法：e计法，取值范围大大增加，精确度降低，e计法不区分大小写。 inf：无限大。 3、布尔型（bool）：True和False。 True和False只要参与运算则为1和0. 4、字符串（str） ①单引号（’ ‘）：一般用于赋值； ②双
按照提示，设置KMP_DUPLICATE_LIB_OK环境变量为True。
1. 介绍 打开你的搜索引擎，输入一个单词或一部分，例如“我”，搜索引擎可能会去统计和“我”一块出现得多的词，然后返回给你。其实就是去找频繁项集，而且需要相当地高效，像Apriori那样的速度肯定是不行的了。 本文要介绍的是FP-growth算法，它被用于挖掘频繁项集，它把数据集存储为一个叫FP树的数据结构里，这样可以更高效地发现频繁项集或频繁项对。相比于Apriori对每个潜在
处理PDF和Word文档用于处理PDF的模块是PyPDF2。处理Word文档是python-docx模块，要安装python-docx，但是导入模块时是写import docx。1.从PDF提取文本import PyPDF2
pdfFileObj = open('meetingminutes.pdf','rb')
pdfReader = PyPDF2.PdfFileReader(pdfFileOb
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2023-08-05 00:27:00
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Citrix Xenapp 5 FP2 for Windows 2003是XenApp for 2003的新版本，相对于原来的Citrix Presentation Server 4.5以及XenApp 5 for 2003的界面有了很大的改变，其安装配置的过程和界面也有了一些变化。
此文档讲述了Citrix XenAp
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2010-08-12 18:07:46
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