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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##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__  
原创
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
原创
2022-12-04 00:17:38
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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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# 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!
许多python初学者，在接触到python面向对象的时候，就被类中包含的方法中的self打败了，不知道self是何物？既然写在方法中，是必须参数，为何在调用方法的时候不给它传参数还能正常运行？和我们前面学的函数传参这块矛盾么？勇哥在这里给慢慢大家揭开self的神秘面纱。首先我们看下如下代码： 改进上述代码，我们来探索下self到底是个什么东西？大家应该记得python中有一个id()
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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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
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
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2023-09-22 12:13:59
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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
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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FP-Growth算法
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2021-11-16 17:35:23
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First version: fun main(args: Array<String>) { val providers = Providers() val details = providers.getAllProviders() details.forEach { detail -> print
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2020-10-15 00:08:00
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FP-Growth算法的目标是发现模式，其特点就是高效，因为可以通过设置发生频次直接过滤掉一些低频次的元素；而且秉承了和Apriori的思想，对于低频次的元素，其父级和子级的组合都是低频的。 FP-Growth利用的树结构；在发现模式的过程就是一个不断构建树的过程。其核心组成是两部分，一个就是FPT
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2019-03-24 18:38:00
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FP-Growth算法是一种基于频繁模式生长的关联规则挖掘算法。它通过构建频繁模式树（FP-tree）来压缩存储频繁项集，并利用频繁模式树进行关联规则的挖掘。FP-Growth算法采用了一种垂直数据格式，将数据集中的项按顺序排列，并利用项集的频率信息构建频繁模式树。在构建频繁模式树的过程中，FP-Growth算法会压缩树结构，去除冗余的节点和边，从而减少了存储空间和计算时间。在生成关联规则时，FP
