什么是参数关联？参数关联，也叫接口关联，即接口之间存在参数的联系或依赖。在完成某一功能业务时，有时需要按顺序请求多个接口，此时在某些接口之间可能会存在关联关系。比如：B接口的某个或某些请求参数是通过调用A接口获取的，即需要先请求A接口，从A接口的返回数据中拿到需要的字段值，在请求B接口时作为请求参数传入。有哪些场景？最常见的场景之一便是：请求登录接口后获取到token值，后续其他接口请求时需要将t
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2023-12-03 09:13:46
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Android高级UI组件进度条类组件图像类组件列表类组件通用组件一、进度条用ProgressBar来标记。1.Andorid提供了水平进度条、圆形进度条，不加设置默认为圆形进度条。想展示实时进度：使用水平进度条 只想显示在加载：圆形进度条2.属性： ①style来修改进度条的样式：特别注意无前缀andorid style的属性值： ?android:attr/progressBarStyleHo
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2023-07-02 14:14:56
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这几天看了好多用户界面的资料，小结一下。主要比较Java 的各种UI技术。起因是我要用Java 做个UI 出来，虽然以前捣鼓过swing ，但好久不用了，已经生疏了。不知道Java 的UI 技术现在发展到何种程度了。于是便用google 对常去的站点狂搜一通。经历了痛苦的厚此薄彼的选择后于是便有了此文。老式的UI我用过的有MFC ，wxWidgets，现在用过Flex 和 WPF后，对照感太强
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2024-01-14 14:24:27
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1. 关联规则大家可能听说过用于宣传数据挖掘的一个案例:啤酒和尿布；据说是沃尔玛超市在分析顾客的购买记录时，发现许多客户购买啤酒的同时也会购买婴儿尿布，于是超市调整了啤酒和尿布的货架摆放，让这两个品类摆放在一起；结果这两个品类的销量都有明显的增长；分析原因是很多刚生小孩的男士在购买的啤酒时，会顺手带一些婴幼儿用品。不论这个案例是否是真实的，案例中分析顾客购买记录的方式就是关联规则分析法Associ
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2023-08-31 08:11:25
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关联规则算法Apriori以及FP-growth学习最近选择了关联规则算法进行学习，目标是先学习Apriori算法，再转FP-growth算法，因为Spark-mllib库支持的关联算法是FP，随笔用于边学边记录，完成后再进行整理一、概述关联规则是一种常见的推荐算法，用于从发现大量用户行为数据中发现有强关联的规则。常用于回答“那些商品经常被同时购买”的问题，最经典的用途就是“购物篮分析”，也就是“
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2023-07-09 10:52:41
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之前提到可以使用excel的内置函数vlookup实现数据表之间的关联合并，但这毕竟需要人力介入太多，数据量大的话整理起来还是很费力的，所以就开始研究如何自动化进行数据关联合并。
解决思路Step1因为pyspider默认是把爬取到的数据结果存入sqlite里的，而存入的信息是一股脑全放在一个字段里的，这样直接取库信息就还要格式化数据，而pyspider是可以直接通过webgui下载数据的，
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2024-03-05 17:03:24
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挖掘建模④—关联规则及python实现关联规则常用关联算法Apriori算法关联规则和频繁项集Apriori算法实现Apriori算法的思想Apriori算法的性质Apriori算法的实现的两个过程算法案例及python实现 关联规则关联规则分析是数据挖掘中最活跃的研究方法之一，目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系，而这种关系并没有在数据中直接表示出来。常用关联算法Apriori算法Apri
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2023-10-05 09:26:07
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分表
为什么分表
多表关联
多表关系 ******
表之间的关系
为什么要分表
多对一
一个外键
多对多
一个中间表 两个外键
一对一
一个外键加一个唯一约束
外键约束 ******
foreign key(自己的字段) references 表名(对方的主键)
级联操作***
on up
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2023-08-06 13:33:24
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python画图关联图 correlation偏差图 deviation排序图 Ranking分布图 Distribution组成图 Composition时间序列Time Series变化图 Change分组 Groups 关联图 correlation典型的关联图有：折线图、散点图、相关矩阵1.散点图 scatter#定义数据
x1 = np.random.randn(10,2)
x2 =
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2023-08-31 07:45:45
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## 在 Python 中实现“关联”：从入门到实践
在软件开发中，"关联"通常指的是对象之间的关系。在面向对象编程中，Python 提供了强大的工具来管理和处理这些关系。在本指南中，我将带领您一步步完成如何在 Python 中实现关联的流程，并提供具体的示例代码和解释。
### 流程概述
为了帮助您理清思路，我们将整个过程分为以下几个步骤，并用表格展示它们：
| 步骤 | 描述
将两个表或者多个表关联在一起是常见的运算，这时通常使用 SQL join 的方式进行关联并进行后续计算。但有时数据并不存储在数据库，而是以文件的形式存储在文件系统，单纯为了计算而把数据存储到数据库有点得不偿失。Python 的 Pandas 提供了丰富的关联运算函数，能更方便的完成文本文件间的关联计算，现在我们就一起来讨论下 Python 的关联处理。基础关联所谓关联是指两张数据表通过某个字段或者
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2023-08-11 15:07:29
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关联规则最常用也是最经典的挖掘频繁项集的算法，其核心思想是通过连接产生候选项及其支持度然后通过剪枝生成频繁项集。
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2023-05-24 08:49:37
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兄弟们，温故而知新，可以为师矣。就是说，我们所学过的东西，要去多复习，这样才能总结出属于自己的理解，这样就可以做老师了。但是我以为的我以为，后面可以改成，将自己所学及所领会的教给别人，这样才能更加记忆深刻。今日内容：Python将多个文件多列进行关联知识点文件读写基础语法异常处理循环语句字符串处理 代码展示# 导入系统包
import platform
print("温故而知新，可以为
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2023-06-29 09:14:26
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关联规则方法：使用apyori包中的apriori方法，该方法传入训练样本，用一个数组把一个样板存储起来，接着是使用数组把所有的样本存储起来
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2023-05-28 17:24:02
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一、Apriori算法的简介 Apriori算法指导我们，如果要发现强关联规则，就必须先找到频繁集。所谓频繁集，即支持度大于最小支持度的项集。如何得到数据集合D中的所有频繁集呢？ Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算
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2023-10-14 10:03:05
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1.项目背景 购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。 本项目使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的
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2023-10-24 21:58:40
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关联规则的形式如下： A、B满足：A、B是T的真子集，并且A和B的交集为空集。其中A称为前件，B称为后件。 关联规则有事也表示形如“如果…那么…”，前者是规则成立的条件，后者是条件下发生的结果。支持度和置信度有以下计算公式： 支持度表示为项集A、B同时发生的概率，而置信度则表示为项集A发生 的条件下项集B发生的概率。 布尔关联规则挖掘是指将事物数据集转化为布尔（0
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2023-09-16 13:52:33
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本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法~
本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法。 联合分布（Joint Distribution）图是一种查看两个或两个以上变量之间两两相互关系的可视化图，在数据分析操作中经常需要用到。一幅好看的联合分布图可以使得我们的数据分析更加具有可视性，让大家眼
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2023-06-24 23:37:41
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#2018-03-23 10:48:40 March Friday the 12 week, the 082 day SZ SSMR
【Python数据挖掘课程笔记】八.关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐
1.关联规则挖掘概念及实现过程；
2.Apriori算法挖掘频繁项集；
3.Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算。
一. 关联规则挖
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2023-09-02 19:28:37
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summary:关联分析是用于发现大数据集中元素间有趣关系的一个工具集，可以采用两种方式来量化这些有趣的关系。第一种方式是频繁项集，它会给出经常出现在一起的元素项；第二种方式是关联规则，每条关联规则意味着元素项之间“如果……那么”的关系。发现元素项间不同的组合是个十分耗时的任务，不可避免需要大量昂贵的计算资源，这就需要更智能的方法在合理时间范围内找到频繁项集。使用Apriori原理可以减少在数据库
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2023-07-10 15:13:08
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