导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识

自定义python库的好处: robot framework填表式,将python的灵活性弄没了,但是不要担心,RF早就想到了解决办法,就是扩充自己的库. 1.在python应用程序包目录下创建一个新包:D:\Python27\Lib\site-packages\NewLibrary        这里注意文件夹NewLibrary就是你包的名称,这里顺便说一下包的概念,python区分包和普通文件夹就在于文件夹里是否有一个__init__.py的文件 回到正题 NewLibrary这个包就是之

常用的自定义Python函数 1.时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s def timestamp2datems(timestamp): ''' 时间戳转为日期字串,精确到ms.单位s :param timestamp:时间戳 :return:日期字串 ''' local_time = time.localtime(timestamp) # data_head = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", local_time) data_head = t

注意:包含Python层的网络只支持单个GPU训练!!!!! Caffe 使得我们有了使用Python自定义层的能力,而不是通常的C++/CUDA.这是一个非常有用的特性,但它的文档记录不足,难以正确实现本演练将向您展示如何使用DIGHT来学习实现Python层. 注意:这个特性(自定义python层)在你是使用Cmake编译Caffe或者使用Deb 包来安装Caffe的时候自动被包含.如果你使用Make,你将需要将你的Makefile.config中的"WITH_PYTHON_LAYER :=

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因

Apriori如果数据挖掘算法的头发模式挖掘鼻祖,从60年代开始流行,该算法非常简单朴素的思维.首先挖掘长度1频繁模式,然后k=2 这些频繁模式的长度合并k频繁模式.计算它们的频繁的数目,并确保其充分k-1集长度为频繁,值是,为了避免反复.合并的时候.仅仅合并那些前k-2个字符都同样,而k-1的字符一边是少于还有一边的. 下面是算法的Python实现: __author__ = 'linfuyuan' min_frequency = int(raw_input('please input min

0.此框架只能用于爬虫,由框架来调度url请求,必须按照此方式开发,没有做到类似celery的通用分布式功能,也不方便测试.可以使用另外一个,基于函数式编程的,调度一切函数的分布式框架,做到了兼容任何新老代码,满足任何需要分布式的场景. 一个分布式爬虫框架.比scrapy简单很多,不需要各种item pipeline middwares spider settings run文件之间来回切换写代码,这只需要一个文件,开发时候可以节约很多时间,形式非常松,需要重写一个方发,自己想怎么解析入库都可以

目标:自定义一个C\C++矩阵类,有几个用于演示的矩阵运算函数或者操作,将其通过 PyTypeOject newType的方式注册到python中成为一种新的类型,并且要可继承. 预备知识 建议先运行python源码剖析第6章smallpython的代码,有个直观认识,再从书的第一章看起. 知乎相关type和oject的回答链接放这. 熟悉python和C\C++的混合编程. C: https://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/26

-- Bootstrap http://www.bootcss.com/ -- Font Awesome http://fontawesome.io/ -- bxslider http://bxslider.com/ -- jQuery EasyUI http://www.jeasyui.com/download/index.php -- jQuery UI http://jqueryui.com/ -- parsleyjs http://parsleyjs.org/ -- jQuery Val

在使用Hadoop的过程中,遇到了自带python版本比较老的问题. 下面以python3.7为例,演示如何在hadoop上使用自定义的python版本以及第三方库. 1.在https://www.python.org下载Python-3.7.2.gz包 2.在linux环境下: tar -xvf Pthon-3.7.2 #解压文件 cd Python-3.7.2 ./configure -- prefix=~/python37 #这里是你刚刚解压的路径 make -j make install

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Nov 05 22:50:13 2018 @author: ZhuChaochao """ def loadDataSet(): f = open("F:/Python CODE/zcc/1.txt",'r') #读取的数据 source = f.readlines() f.close() dataset = [] for line in s

之前零零碎碎写了一些zabbix 线路监控的脚本,工作中agnet较多,每条线路监控需求不一致,比较杂乱,现在整理成一个py模块,集合之前的所有功能 环境 python3.6以上版本,pip3(pip 9.0.1以上版本),mysql,pymysql库 使用zabbix自定义脚本获取线路时延丢包率不做介绍,参考上一篇zabbix文章 如果系统当前python版本是python3.5,升级3.6时有两个注意事项 1 先升级python至3.6再升级pip3否则会导致pip3无法正常使用 2 pyt

结构如下: appsdk\ appsdk.py(这里面有多个类,包括appsdk,appsdksync等类) __init__.py ... ① 有个appsdk的文件夹(符合python包的定义) ② 将这个appsdk的文件夹copy到/usr/lib/python2.7/site-packages目录下 ③ 进入这个appsdk文件夹,vim __init__.py,然后输入如下内容(这是一种参考模式,因为之前我试过很多方式,发现RF加载不了包里面的py里面的多个类): from apps

import sys from _winreg import * # tweak as necessary version = sys.version[:3] installpath = sys.prefix regpath = "SOFTWARE\Python\Pythoncore\%s\\" % (version) installkey = "InstallPath" pythonkey = "PythonPath" pythonpath =

续前文[日常]Beyond的歌里最多是"唏嘘"吗? - Python分词+词频最后的想法, 发现VS Code支持用户自定义代码片段: Creating your own snippets in Visual Studio Code 尝试如下, 片段使用中文命名, 但前缀好像不能用中文(如果前缀设置为"文件", 在源码编辑时输入"文件"后没有自动补全弹窗), 应该与自动补全机制有关. 片段定义: { "读文件": { &quo

1. Apriori算法简介 Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识,通过逐层搜索的迭代方法,即将K-项集用于探察(k+1)项集,来穷尽数据集中的所有频繁项集.先找到频繁项集1-项集集合L1, 然后用L1找到频繁2-项集集合L2,接着用L2找L3,知道找不到频繁K-项集,找到每个Lk需要一次数据库扫描.注意:频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的.Apriori性质通过减少搜索空间,来提高频繁项集逐层产生的效率.Apriori算法由连接和剪

先上网卡数据采集脚本,这个基本上是最大的坑,因为一些数据的类型不正确会导致no datapoint的错误,真是令人抓狂,注意其中几个key的值必须是int或者float类型,如果你不慎写成了string,那就麻烦了,其他的tag是string类型. 另外数据采集时间间隔一般就是10秒,这是潜规则,大家都懂. 官方参考地址: 官参 有图有真相 #! /usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import os import arrow import tim

#!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 #set( $SITE = "http://blog.csdn.net/morgana" ) """ @version: v1.0 @author: morgana @license: Apache Licence @contact: 872912440@qq.com @site: ${SITE} @software: ${PRODUCT_NAME} @file: ${NAME

参考文档:https://code.visualstudio.com/docs/python/environments 1.创建虚拟环境,cd到当前目录 py -3 -m venv env 2.Ctrl+Shift+P,选择Python:Select Interpreter,选中刚才新建的env环境,即可自动定位.然后Ctrl+`来创建一个新的Terminal窗口,发现自动进入了虚拟环境,不用运行activated脚本来运行虚拟环境了. 3.如果有错误的话,可以手动指定,在.vscode文件夹中

互联网故障一般表现为丢包和时延增大,持续性故障不难排查,难的是间歇性或凌晨故障,后者往往来不及等我们测试就已经恢复正常,得不到异常时的mtr无法判断故障点在哪里 故此有了根据丢包率和时延变换联动mtr的需求 前段时间使用Mysql实现了这个功能,缺点是占用太多系统资源,且脚本繁重,优点是数据可复用,做多种形式的展示 后续使用socket+deque实现低能耗与轻量,也可用通过开放互联网API来做分布式监控,缺点是历史数据不留存,用完即丢 系统环境 Ubuntu 18.04.5 LTS+Pytho

import requests import string #mysql 手动注入 通用脚本 适用盲注 可以跟具自己的需求更改 def home(): url="url" list=string.digits+string.letters+"!@#$%^&*()_+{}-=<>,./?" s=requests.session() success = "" # 成功返回的特征 error="" #失败返回的体