关联分析(5):Apriori Python实现

在关联分析(3):Apriori R语言实现一文中，写了如何使用R语言进行关联分析，那在Python中如何实现呢？ 1 Python实现 之前已经在关联分析(1):概念及应用和关联分析(2):Apriori产生频繁项集介绍了关联分析相关知识及Apriori算法原理，此处不再赘述，直接开始Python代码实现 通过使用efficient_apriori包的apriori(data, min_support, min_confidence)函数可帮我们快速实现关联分析，其中data是要进行分析的数据，要求list efficient_apriori import aprior #读取数据 data = pd.read_csv("voting-records.csv",header=None) #得到频繁项集及关联规则

第四篇 - 大主子表关联--SPL轻量级文件存储提速查询实践

这一篇介绍主键关联的提速。主表订单表和子表明细表的关联就是主键关联。SQL 中，这种关联仍用 JOIN 实现，在两个表都很大的情况下，常常出现计算速度非常慢的现象。 如果预先将主子表都按照主键有序存储，就可以使用归并算法实现关联。这种算法只需要对两个表依次遍历，不必借助外存缓存，可以大幅降低计算量和 IO 量。 A4 中 orders 和 details 有序关联归并。A5 对归并的结果分组汇总。重点注意 A4：joinx 对 orders 和 details 有序关联归并，结果游标包含两个字段。 =8group by o.order_date;执行时间是 40 秒，在主子表关联后计算去重计数，这两种计算 SQL 的性能都不佳。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联？是否可以用有序归并方法提速？

WordPress 主题教程 #5：主循环

调用博客日志的主循环（The Loop）是 WordPress 中最重要的 PHP 代码集，几乎所有的页面都会用到它，这也是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第五篇。 现在让我们开始第五篇：主循环（The Loop） 打开 Xampp，“tutorial”主题文件夹，浏览器，并且在浏览器中转到 http://localhost/wordpress，最后打开 index.php > 这段代码就是 WordPress 中的主循环（The Loop）。 第3步：调用日志标题 在前面的课程中，我们学习了使用 bloginfo('name') 去调用博客的标题，现在我们将学习在主循环（The Loop）中如何调用日志标题。 在 the_post(); ? 保存 index.php 文件并刷新浏览器，结果如下： WordPress 主循环就介绍到这里，现在 index.php 文件内容应该是： ----

TP5 关联模型使用（嵌套关联、动态排序以及隐藏字段）

在数据库设计中，常常会有如下这种关联模型，分类表中一条分类对应多个商品表中的商品 如果要获得分类表中每条分类 以及 对应的商品的信息，则需要先查询分类表中的数据，然后根据结果遍历查询商品表，最后把数据拼接在一起 TP5中关联模型可以解决这一问题 普通关联 先创建分类表模型 /application/common/model/Category.php 以及商品表模型 /application/common/ model/Goods.php 在分类表中创建关联 namespace app\common\model; class Category extends Base { public function goods (){ return $this->hasMany('Goods','category_id','id'); } } 接着就可以使用关联模型查询数据 public function list( 理论上可以在关联的两张表中建立关联关系，例如用户表User 和用户信息表 Profile 是一对一的关系，假设在Profile表中user_id字段指向User表的id字段，那么在User表中可以建立外键

Locust学习笔记5——登录接口参数关联

现在这篇文章主要讲上下接口关联的场景，比如接口A返回的数据，作为接口B的请求参数。 　　 之前讲的登录接口是Vue的接口，现在我以学信网为例:https://account.chsi.com.cn/passport/login，讲一下参数关联的场景。 　　 ', 'execution': 'e3493856-74e4-4108-89c5-527389da290d_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 例如JSESSIONID  　　requests.session()会自动保存，这样就实现cookie关联，get_execution_lt()这个函数其实已经获取到了cookies参数。 　　 get_execution_lt() login_step = login_action() check_account = get_account() 　　运行结果： 　　Locust参数关联源码

使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中

3.将数据从步骤2移动到主数据集（我们称之为“数据框架”）。 4.对多个文件，重复步骤2-3。 5.将主数据框架保存到Excel电子表格。 导入库 现在，让我们看看如何用Python实现上述工作流程。 我们使用这个库将Excel数据加载到Python中，操作数据，并重新创建主电子表格。 我们将从导入这两个库开始，然后查找指定目录中的所有文件名。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。 2.如果是，则读取文件内容（数据），并将其追加/添加到名为df的主数据框架变量中。 3.将主数据框架保存到Excel电子表格中。 可以通过检查df.head()来检查主数据框架，它显示了数据的前5行，如上图2所示。 还可以做另一个快速检查，以确保我们已经加载了数据框架中的所有内容。

关联GIS：条条道路通UE5城

Part1前言 本文介绍如何使用UE5的Georeferencing插件实现UE5与GIS坐标的关联。 之后再通过DataSmith导入UE5，此时模型才能与GIS坐标正确的关联。 需要运行之后，才会显示，效果如下： Part5总结 本章主要介绍了如何使用Georeferencing插件实现经纬度转成UE的坐标的步骤。 5关于IN VETA IN VETA是一支由建模、美术、UE5组成的年轻团队。 我们致力于三维数字孪生技术分享与研发。 欢迎与各界朋友一起探讨技术与商务合作，一起推动数字孪生的发展。

PyQt5的主窗口QMainWindow简介

看过上一篇我们知道，在PyQt5中了，所有的控件都是继承自。在桌面应用当中，我们常用的软件都会包含一个主窗口。主窗口就是承载所有控件的一个窗体。 在PyQt5当中常用的主窗体有两种QMainWindow和QDialog。当然这两个也是继承自QWidget类。 因为他们都继承自这个类，所以这三个类都是可以用来创建主窗口的，可以直接使用，也可以继承后再使用。 主窗口的使用 在这里我们先看一下最常用的主窗口类QMainWindow，它为用户提供了一个应用程序框架，包含有自己的布局，可以在布局中添加控件。 看一下下面的这张图片就是QMainWindow。 import sys from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QApplication, QTextEdit, QPushButton, QWidget, QHBoxLayout

第五篇 - 大主子表关联时的 EXISTS--SPL轻量级文件存储提速查询实践

大主子表之间进行 EXISTS 计算往往会导致较差的性能。这样的计算本质上是在做主键关联，如果能预先将主子表都按照主键有序存储，也可以使用有序归并算法有效提速。 esProc SPL 可以把主子表的 EXISTS 转化为有序归并，从而提升计算性能。下面通过订单表和订单明细表的例子，介绍这种情况的外置提速方法。 分组结果在 A5 中和订单表有序归并，再在 A5 中分组统计订单数量。 A5 对 A4 游标计数，就是想要的结果了。执行时间：0.2 秒例 5.3 找出明细不止一条的订单，要求订单不包含 9 号产品，按照日期分组统计订单数量。 2、思考：在自己熟悉的数据库中有没有大主子表关联计算 EXISTS？是否可以用有序归并方法提速？

python pyqt5常用固定大小主窗体

Form implementation generated from reading ui file 'D:\file\python\siflask\main.ui' Created by: PyQt5 from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication , QMainWindow

数据挖掘系列（5）使用mahout做海量数据关联规则挖掘

上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目 掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联规则挖掘工作了，实践中只需要把握业务，理解数据便可游刃有余。 Value: ([225],3257), ([39, 225],2351), ([48, 225],1736), ([39, 48, 225],1400) 　　这里输出的只是频繁项集，但在此基础上提取关联规则已经不是难事 待续…… 来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联好文： 数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法 数据挖掘系列 （3）--关联规则评价 数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘

HarmonyOS5云服务技术分享--账号关联开发指南

通过灵活的账号关联功能，用户可以用手机、邮箱、华为账号等多种方式登录，还能自由绑定或解绑账号，让用户管理更便捷！ 为什么要做账号关联？ 关联账号的3种姿势（附代码）1️⃣ 关联手机号用户已登录其他方式（如邮箱），想绑定手机号：import auth from '@hw-agconnect/auth';import { hilog } from 2️⃣ 关联邮箱用户想绑定邮箱作为备用登录方式：user!. 敏感操作保护​​：修改密码、解绑账号等操作需在登录后5分钟内完成，超时需重新认证。​​至少保留一个账号​​：最后一个认证方式不可解绑，避免账号丢失。 如何解绑账号？ 合并重复账号​​：当系统检测到同一用户用不同方式注册时，提示关联。​​安全加固​​：引导用户绑定第二种验证方式作为备用登录。 结语通过ArkTS的账号关联功能，开发者可以轻松构建灵活安全的用户体系。

Thinkphp5学习017-项目案例-多表关联查询

Thinkphp5学习017-项目案例-多表关联查询 一.修改学生列表的显示列数（多一列班别） 1.修改view\student\all.html

学生列表

【KPaaS】主数据平台怎么选？5个关键维度告诉你

本文将从5个核心维度，结合技术前沿和企业实践，为您提供专业的选型指南。维度一：数据模型与标准的可配置性和灵活性主数据管理的起点是建模和标准化。 不同行业的企业，其主数据结构千差万别，即使是同一行业，企业的业务特点也会决定其独特的主数据模型。 灵活的建模能力：支持多领域模型（Multi-domain）： 优秀的主数据平台应能同时管理客户、产品、供应商等多个领域的主数据，并且支持层次结构和关系模型的灵活定义，以反映业务中复杂的实体关联。 强大的数据标准管理：集中式标准库： 平台应能集中管理主数据的数据字典和数据标准，包括字段长度、格式、值域、枚举值等，确保主数据从源头就具备一致性。 统一的主数据视图（Single View）：平台是否能为业务人员提供一个唯一的、集中的主数据视图，聚合来自不同系统的相关信息，实现跨系统主数据的统一管理。

想学FM系列(5)-SAP FM模块:主数据(3)-基金中心

3.1.2.1 基金中心主数据配置 ? 1）激活基金中心年度相关 ? 基金中心主数据可以跟年度相关，即每一年的基金主数据（包括其层次结构）同上一年不一样，用户可以根据实际情况来决定是否激活。 通常来讲，基金中心是预算的最小责任单元，属于稳定的主数据，基于这样的情况，如果不是特别需求，不建议激活跟年度相关。 2）创建/更改层次变式 ? 为基金中心主数据的附加长文本说明增加文本类型，用于对基金中心备注说明信息维护。 5）为基金中心编辑选定字段行 ? 3.1.2.2 基金中心主数据维护 ? 1）FMSA - 创建 /FMSB - 更改 ? 4）FMRP_FC_SET_HIER - 从主数据层次结构中创建组层次结构 从基金中心的层次结构当中生成基金中心组。正常情况下推荐使用这个来创建。 ?

基于 HTML5 WebGL 的 3D SCADA 主站系统

现在 Web3d 技术兴起，大体就是分为两派：插件派和 HTML5 派。HT 就是基于 HTML5 的，不需要安装任何插件，啊，跑题了。。。 [200, 140, 0], [100, 260, 100], '广告', 'models/机房/机柜相关/机柜2.json', 'symbols/机房/电阻柜.json'); service5 机柜相关/机柜2.json', 'symbols/机房/电阻柜.json'); var arr = [service1, service2, service3, service4, service5] createEdge(exchange, service3); createEdge(exchange, service4); createEdge(exchange, service5) ';//设置表单面板底层div位置 view.style.right = '5px'; view.style.background = 'rgba(255, 255, 255, 0.2)

postman使用教程5-Test脚本中自定义变量(参数关联)

前言 上个接口返回token，下个接口需在请求头部传token，这就是我们经常说的参数关联。 postman 如何实现参数关联呢？可以在Tests 脚本中自定义变量。

想学FM系列(7)-SAP FM模块:主数据(5)-基金计划程序

funded program GetList - beforeupdate GETLIST_OUT Exit for fundedprogram GetList - after update 扩展主数据表时 ，可扩展结构CI_FMMEASURE_ADD_FLDS，来扩展用户定义的字段，该结构已包含在基金计划程序的主数据表中。

零代码实现一对一表关系和无限主子表级联保存

客户资料和客户：一对一（子主方向） [customerRelation] 建立子主方向一对一关系，客户资料customerProfile的客户编号customerId字段，指向客户customer表的编号 id字段，关系的英文名称customer用于查询关联对象的时候，设置导航属性名称为customer，和之前订单和客户多对一关系有点类似，关联对象都是customer对象，不过那个时候多个订单可以关联同一个客户 ，现在一个客户资料只能关联一个客户。 无限子表 通过设置表关系，一对多和一对一（主子方向）理论上可以无限关联下去，所有的表一次性级联保存，比如省市区通常可以达到3级子表，目录文件属于无限子表。 crudapi系统通过配置的方式实现了对象之间的关联，无需编程实现了主子表CRUD操作。

写了 5 年代码，就没见过这么全的MySQL 关联查询知识

关联查询的基本概念 关联查询是SQL语言中的一种基本操作，它允许你根据一个或多个共同字段将两个或多个表连接起来。这些共同字段通常被称为连接条件或连接键。 通过关联查询，你可以从一个或多个表中检索出满足特定条件的数据行，并将它们组合成一个结果集。 每种类型的关联查询都有其特定的用途和语法。 关联查询的类型与用法 INNER JOIN（内连接） INNER JOIN是最常见的关联查询类型，它只返回两个表中满足连接条件的行。 关联查询的性能优化 关联查询的性能优化是数据库管理中的一项重要任务。以下是一些常见的性能优化技巧： 索引的使用：在连接键和查询条件中使用的字段上创建索引可以显著提高查询速度。 关联查询的复杂应用 在实际应用中，你可能需要关联多个表来获取所需的数据。例如，在一个电子商务系统中，你可能需要关联用户表、订单表和商品表来获取用户的订单信息和购买的商品信息。