1.概念简介 1）PGA: 程序全局区（Program Global Area），服务器进程的私有内存区域，涉及服务器进程相关私有内存的所有区域和信息。 2）UGA: 用户全局区（User Global Area），会话相关的内存区域。shared server模式中，UGA从SGA的large pool（如果设置）或者shared pool（没有设置large pool）中分配；dedicate
在Graph领域，社区发现（Community detection）是一个非常热门且广泛的话题，后面会写一
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2022-08-13 00:00:36
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数据科学Apriori算法是一种数据挖掘技术，用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。本模块重点介绍什么是关联规则挖掘和Apriori算法，以及Apriori算法的用法。此外，在小型企业场景中，我们将借助Python编程语言构建一个Apriori模型。什么是关联规则挖掘？如前所述，Apriori算法用于关联规则挖掘。现在，什么是关联规则挖掘？关联规则挖掘是一种用于识别一组项目之间的频繁模式和关联的技术。
package lpa; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class LPA { public static float sigma = 1; public static
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2017-06-04 12:00:00
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现
原创
2022-04-22 16:36:09
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用ESIM Rapid开发MMI的几点心得，呵呵。ESIM公司的Rapid用来开发手机的MMI很好，但如果不好好用，也会成为一场噩梦。1. 撰写轻量级的Rapid应用。 这一点建议是指尽量把实现代码移到UDI中，让Rapid只处理逻辑。先声明一点，轻量级的Rapid应用决不是说较少的feature，而是针对所有使用Rapid开发MMI的手机的。 个人认为这样做有以下几个优点
主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
原创
2023-08-04 12:45:51
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ML之Clustering之LPA：LPA算法主要思路、输出结果、代码实现等相关配图之详细攻略目录LPA算法的主要思路LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现LPA算法的主要思路更新……LPA算法的输出结果LPA算法的代码实现...
原创
2021-06-15 20:27:11
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文章目录1. 基本思想2. 算法描述3. 算法流程4. 标签传播算法的变形5. LPA算法的python实现 LPA（Label Propagation Algorithm）由Usha Nandini Raghavan等人于2007年提出。1. 基本思想标签传播算法（LPA）是基于图的半监督学习算法，基本思路是从已标记的节点标签信息来预测未标记的节点标签信息，利用样本间的关系，建立完全图模型，适
Latent Profile Analysis (LPA) tries to identify cluste
原创
2021-09-07 10:02:29
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pubg地铁逃生开挂神器是一款安卓辅助软件，这款软件针对pubg游戏进行数据修改，可以有效帮助玩家获得游戏的胜利，更容易吃鸡，修改一些参数，稳定奔放，用最短的时间获取游戏装备，带给玩家一个良好的体验，对这款软件有需求的小伙伴可以下载试玩!pubg地铁逃生修改器特色1、遇到新的敌人，丰富的战斗游戏等着你去参与，熟悉不同的模式，打败你的对手。2、不断缩小的命运圈变得更加平凡，提升你的力量，并与你的队友
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2023-08-05 22:19:55
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本文主要介绍基于R进行潜在剖面分析(Latent Profile Aanalysis, LPA)。关于潜在类别分析LCA/潜在剖面分析LPA的概念和区别，可以参考一下这篇文章：潜在类别分析LCA \潜在剖面分析LPA介绍 https://www.jianshu.com/p/4c830094131e?utm_campaign=maleskine但是此文对潜类别分析的阐释还比较生涩，而且没有
参考文章：MFC的消息反射机制 [cpp] view plain copy if (message == WM_NOTIFY) { NMHDR* pNMHDR = (NMHDR*)lParam; if (pNMHDR->hwndFrom != NULL && OnNotify(wParam, lPa Read More
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2018-01-18 00:35:00
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重写PreTranslateMessage(MSG* pMsg)函数。 protected: HICON m_hIcon; // 生成的消息映射函数 virtual BOOL OnInitDialog(); afx_msg void OnSysCommand(UINT nID, LPARAM lPa
标签传播算法 LPA算法（Label Propagation Algorithm）是一种基于标签传播的社区发现算法，它能够在大规模网络上快速有效地发现社区结构。LPA算法的基本思想是将网络中的每个节点都初始化为一个独立的社区，然后通过迭代地传递节点标签来合并社区。具体来说，算法的流程如下：初始化：将每个节点的标签初始化为该节点自身的唯一标识符。标签传播：迭代地传递节点标签。在
标签传播算法应用于非重叠社区LPA应用于非重叠社区，也是最基础的标签传播算法。本文只考虑非重叠社区。SLPA算法通过Speaker-listener互动的动态过程揭示社交网络中的重叠社区。我们提出了一个有效的算法使用底层网络结构来识别单个重叠节点和整个重叠社区。本文提出的算法是标签传播算法（LPA）的扩展。解决重叠的一种方法是允许每个节点拥有多个标签。 本算法基于说话者-听者的信息传播过程（SLP
一个中英文键盘记录源代码
function HookProcEn(ncode:integer;wparam:wparam;lparam:lparam): LRESULT; stdcall;//export;//回调函数varpcs:pMSG;//定义消息指针beginResult:= CallNextHookEx(KeyboardHook, nCode, wParam, lPa
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精选
2012-07-02 15:34:59
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//获取注册表值
HKEY hKEY;
LPCTSTR data_Set="SOFTWARE\\INTERNET";
long ret0=::RegOpenKeyEx(HKEY_LOCAL_MACHINE,data_Set, 0, KEY_ALL_ACCESS, &hKEY);
LPBYTE lpa = new BYTE[500];
D
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2012-06-05 00:15:11
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C# Code:using System;using System.Collections.Generic;using System.Text;using System.IO;using System.Runtime.InteropServices;namespace CSFramework.Tech2011{ public class IniFileAPI { private string fileName; [DllImport("kernel32")] private static extern int GetPrivateProfileInt( string lpA
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2012-09-28 14:25:00
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