static void Main(string[] args) { List<string> a = new List<string>() { "a", "a", "v", "c", "c" }; List<string> b = new List<string>() { "v", "c", "a",

1.查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断select * from peoplewhere peopleId in (select   peopleId  from   people  group  by   peopleId  having  count(peopleId) > 1) 2.删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录delete from people where peopleId  i

from PyQt4 import QtGui, QtCore class Window(QtGui.QWidget): def __init__(self, rows, columns): QtGui.QWidget.__init__(self) self.table = QtGui.QTableWidget(self) self.table.setRowCount(rows) self.table.setColumnCount(columns) for column in range(col

一个自用的基于excel的小工具. , ), .Cells(, ))          sysKpiRow.Interior.ColorIndex =  ).value = , )          sysKpiVal.Borders.LineStyle = Excel.XlLineStyle.xlContinuous          '设置单元格,添加数据有效性,下拉框选择yes和no          With sysKpiVal.Validation              .Add(

l = [1,2,3,2,1] # l = ['你','我','他','她','你'] for i in l: print("the %s has found %s" % (i, l.count(i))) #find duplicate number # print("the %s has found %s" % (i, l.count(i))) #find duplicate string#the method above would repeat count d

概述 邻居项查找是通过neigh_lookup相关函数来进行的: ___neigh_lookup_noref,该函数根据输出设备和主键值(IPv4为下一跳ip地址)在邻居项hash表中查找,找到则返回该项: neigh_lookup,该函数调用了___neigh_lookup_noref函数,并且在找到邻居项之后,进行引用计数的递增,然后返回该项: 源码分析 struct neighbour *neigh_lookup(struct neigh_table *tbl, const void *p

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信

FP - growth是一种比Apriori更高效的发现频繁项集的方法.FP是frequent pattern的简称,即常在一块儿出现的元素项的集合的模型.通过将数据集存储在一个特定的FP树上,然后发现频繁项集或者频繁项对.通常,FP-growth算法的性能比Apriori好两个数量级以上. FP树与一般的树结构类似,但它通过链接(Link)来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表. 上图是一棵FP树,一个元素项可以在一棵FP树种出现多次,FP树的节点会存储项集的出现频率,每个项集会以路

今天因为要用到List的查找功能,所以写了一段测试代码,测试线性查找和二分查找的性能差距,以决定选择哪种查找方式. 线性查找:Contains,Find,IndexOf都是线性查找. 二分查找:BinarySearch,因为二分查找必须是对有序数组才有效,所以查找前要调用List的Sort方法. 结论:如果List项的个数比较小,用线性查找要略快于二分查找,项的个数越多二分算法优势越明显.可根据实际情况选用适合的查找方式. 测试结果: 测试代码: private void button1_Cli

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结

问题:按照特定的文本模式进行匹配或查找 解决方法: 1.简单的文字匹配,只需使用str.find().str.startswith().str.endswith()或类似的函数即可: 2.复杂的匹配,需要使用正则表达式以及re模块 >>> import re >>> text1='11/23/2016' >>> text2='Nov 23,2016' >>> if re.match(r'\d+/\d+/\d+',text1): pri

引言 查找功能是计算机语言开发环境 / 平台的一个非常重要的特性.Eclipse 也不例外,它提供了丰富的查找功能(用户可以输入正则表达式或任意字符串,指定查找范围和匹配选项等等),并且提供了简单易用的接口方便开发人员扩展.Eclipse 的查找功能是基于 MVC 设计模式架构的,因此如果读者先前对 MVC 模式了解的话,有助于读者理解 Eclipse 的查找框架.在 Eclipse 的开发平台中,通过快捷键 CTRL+H 或者 Search 菜单可以激活其查找功能,如图 1 为 Eclipse

当我们做工程包迁移时,经过会遗漏部分更改过的定义.我们可以用下面的SQL来查找变更项 变量 &OPRID =代码变更者 变量 &PROJECT 项目工程名 SELECT * FROM PSPCMPROG A WHERE LASTUPDOPRID = '&OPRID' )--一个月内,可自定义周期 AND NOT EXISTS (SELECT 'X' FROM PSPROJECTITEM X WHERE X.PROJECTNAME = '&PROJECT' AND X.OBJ

一.DOM是document的缩写,他是操作html文档的方法 二.常用查找元素的方法 直接 1.document.getElementById('标签的id')   在html中标签的id是不允许重复的,所以只能查找到一个标签 2..document.getElementByClassName('标签的class属性')  获取一堆标签,只要具有这个class的值就会被筛选到 3.document.getElementByTagName('标签名')   批量获取 间接查找 <table bo

JavaScript内置对象-1Array(数组) 学习目标 1.掌握任何创建数组 2.掌握数值元素的读和写 3.掌握数组的length属性 如何创建数组 创建数组的基本方式有两种: 1.使用Array构造函数 语法:new Array() 小括号()说明: (1)预先知道数组要保存的项目数量 (2)向Array构造函数中传递数组应包含的项 2.使用数组字量表示法:由一对包数组项的方括号[]表示,多个数组项之间以逗号隔开. 数组元素的读写 读取和设置值时,使用方括号[]并提供相应的索引 说明:索

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c

在Linux系操作系统中查找并删除重复文件的方法的确有很多,不过这里介绍的是一款非常简单实用的软件FSlint.FSlint是一个重复文件查找工具,可以使用它来清除不必要的重复文件,笔者经常使用它来释放Linux系统中的磁盘空间. FSlint同时具有GUI和CLI模式.因此,对于新手来说,这是一个用户友好的工具.FSlint不仅可以找到重复项,还可以用于找到错误的符号链接.错误的名称.临时文件.错误的IDS.空目录和未剥离的二进制文件等. 安装FSlint archlinux: $ yay -

  由于工作中需要对大量数据进行快速校验,试验采用读入内存List实体采用lamdba查找来实现. 实际需求:实际读入内存数据 50W条记录主集数据,还包含约20个子集,子集最大记录数300W条记录.读入内存,校验出结果5分钟之内完成. 测试数据读入内存后占用约2-3G内存.这里测试了多线程读取数据,但提速效果并不明显.SQLServer有自己的SQL执行排队机制(读入数据过程遇到一个小插曲,读入速度慢,占用内存大,无意中发现是把记录照片流也读入了内存.实际处理数据过程并不需要照片信息.去掉后速

上篇介绍了如何构建FP树,FP树的每条路径都满足最小支持度,我们需要做的是在一条路径上寻找到更多的关联关系. 抽取条件模式基 首先从FP树头指针表中的单个频繁元素项开始.对于每一个元素项,获得其对应的条件模式基(conditional pattern base),单个元素项的条件模式基也就是元素项的关键字.条件模式基是以所查找元素项为结尾的路径集合.每一条路径其实都是一条前辍路径(perfix path).简而言之,一条前缀路径是介于所査找元素项与树根节点之间的所有内容. 下图是以{s:2}或{

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法.它只会扫描数据集两次,能顺序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信息

这是一篇命题作文.近期一直想写点东西,但一直找不到题目.正好收到一封邮件,有人问我Linux路由表的布局问题以及路由缓存的问题,加之前些日子又帮人做了一个片上路由表,所以认为这是个好题目,索性花了多半个周末的时间,奋笔疾书. 前面的套话 不写命题作文已经11年了.最后一次是在高考的考场上. 收到邮件时,被人要求写这样的命题作文,其实我是拒绝的,由于你不能叫我写我就立即去写,首先我自己得懂这个.我又不能说到了写完了的时候贴了非常多baidu出来的图片,说了非常多套话,人家一看就知道我这是转载或者翻