Apriori关联规则挖掘算法基本概念与算法详解

Apriori 算法的入门材料里，chap06 关联-基本概念和算法 95.pdf算是蛮经典的一份。教材是陈封能等人翻译的老版本，虽然时间久了点，但讲得还挺系统，尤其适合刚接触关联规则挖掘的同学。 教材里的Apriori 算法部分，逻辑清晰，例子比较接地气，比如超市购物篮那块，讲怎么找出“买了牛奶也会买面包”这种模式，挺好懂的。支持度、置信度这些概念也都解释得还行，不会太抽象。 要说实用，那还得看搭配的资源链接。有个讲剪枝的文章（Apriori 高效剪枝关联规则挖掘算法），讲怎么加快挖掘过程，比较适合你做项目时优化效率用。还有一篇讲FP-Growth的（关联规则算法比较 FP-Growth 与

算法与数据结构 0 2025-07-05

基于划分的聚类算法

聚类的划分算法挺适合入门选手上手的，思路清晰，操作也不复杂。把一堆数据分成几个‘圈子’，圈内的像，圈外的不像，听起来就像是在组织社群，对吧？而且它是无监督学习，不需要你事先告诉它分类标准，比较省心。 划分型的聚类方法，比如K-Means，其实用起来还蛮顺的。数据维度别太高、差异别太模糊，用起来效果还不错。你只要告诉它你想分几类，它就自己帮你动手分好。 做图像？可以参考下这篇图像相似性评估；搞Python？推荐你看看Python 相似性度量的完整实现，代码清晰，图解直观。 还有一个建议哦：如果你是初学者，不妨先在WEKA里拖拖点点试试，像这篇关于无监督聚类的小技巧就挺实用的。熟悉流程后再去写代码

算法与数据结构 0 2025-07-05

i6100s PDA使用手册

PDA 的使用手册，内容比较实在，适合动手能力强的你。里面的功能都挺细的，从基础操作到设置优化都有提到，哪怕你是第一次接触，也能一步步跟着走。PDF 格式也方便，放平板或手机上看都挺顺手。

算法与数据结构 0 2025-07-05

Elasticsearch IK 5.2.0中文分词插件

Elasticsearch 的 IK 分词插件，蛮适合搞中文搜索优化的朋友们。elasticsearch-analysis-ik-5.2.0.zip里头装着它的源码和依赖，结构还挺清晰。elasticsearch-analysis-ik-5.2.0.jar是主角，用来中文文本，像“精确模式”“全模式”这些都能选。 IK 这个分词器，用的是字典分词 + 动态加载 + 自学习，运行时能根据文本来动态优化结果。适合需要对中文语义做细粒度的场景，比如搜索建议、关键词高亮、索引优化等。 插件还依赖了一些老牌 Apache 库，像httpclient、commons-codec这些，负责求和日志，运行起来

算法与数据结构 0 2025-07-05

mmh3 2.0Python 3.6哈希模块

Python 3.6 的哈希工具里，mmh3 模块还挺实用的。压缩包里两个文件——mmh3.cp36-win_amd64.pyd和mmh3-2.0-py3.6.egg-info，直接丢进C:\Python36\Lib\site-packages\目录就能用了，省事多了。 模块用起来也挺，导入后一个mmh3.hash('Hello')就能拿到哈希值。速度快、分布还均匀，搞数据去重或者当哈希键用合适。 hash()函数是最常用的，支持字符串、整数这些基本类型，参数signed=False就能返回个正数。想要字节就用hash_bytes()，批量可以用hash_array()。想得周到，接口也不复杂

算法与数据结构 0 2025-07-05

灰色预测MATLAB程序GM(1,1)模型

灰色预测的 MATLAB 程序真挺实用，尤其是用在那种数据点少、信息又不全的场景，效率还蛮高。用的是比较经典的 GM(1,1) 模型，逻辑也清晰，整个结构看着舒服，适合想快速上手灰色建模的朋友。 程序用 MATLAB 写的，核心逻辑就是先做个累加，把原始序列转换一下，搞个微分方程建模。整体上就是从原始数据出发，推一个趋势出来。适合做短期预测，比如销量、能耗这种不太规律的东西。 你只要丢一个数列进去，比如 [5 6 8 10]，程序就能自动给你把模型参数都算好。像 afor 和 ufor 这俩参数，是用最小二乘法估出来的，精度还不错。 后面会根据模型公式算出一个平滑的预测序列，用 exp 来拟合

算法与数据结构 0 2025-07-05

Real-Time Parallel Hashing on the GPU并行哈希构建方案

GPU 加速的大型哈希表构建真的是一把好手。《Real-Time Parallel Hashing on the GPU》这篇文章讲得挺实在，主要是用 CUDA 来玩并行哈希，性能提升猛。你如果平时大数据集合、图形识别那种应用，读一读准没错。 CUDA 的并行能力在这篇文章里被用得挺巧。它不是简单堆线程，而是用两种哈希策略——稀疏完美哈希和布谷鸟哈希，还混搭了一种新方法来权衡构建速度、内存占用和查询效率。 最有意思的是，哈希表还能实时构建，能扛下百万级别的数据，不拖慢应用。比如用在 3D 表面交集计算或图像匹配那种场景，响应也快，数据也稳，适合做实时图形。 文中还提了几个细节，比如布谷鸟哈希用

算法与数据结构 0 2025-07-05

Python爬取Ajax JSON数据并存入Excel

Ajax 网页的数据接口，用 Python 爬起来还挺顺的，尤其是那种返回 JSON 格式的，直接拿来特方便。像我最近搞的一个项目，就是抓某个疾病下的SNP 和基因的关系数据，全程基本不用点页面，后台接口响应也快，配合requests和json模块，几行代码就搞定。 隐蔽的 HTTPS 接口，一般都是浏览器开发者工具里 Network 扒出来的。重点是找 XHR 求，有时候需要翻翻 Headers，或者调一下 Params 参数，嗯，动点脑子，常有惊喜。 数据拿到手，存成Excel也是轻轻松松，pandas直接一条to_excel就完事。你甚至可以顺便加个datetime的时间戳命名，方便版本

算法与数据结构 0 2025-07-05

BGSA二进制引力搜索算法Matlab实现

二进制版的引力搜索算法（BGSA）程序，还挺有意思的。它其实就是经典的 GSA 算法在离散场景下的一个变形，适合二进制优化问题，比如特征选择、组合优化那类问题。代码是用 Matlab 写的，结构清晰，变量命名也比较规范，新手都能看得明白。 Matlab 的 BGSA 实现用了比较标准的引力模型，把个体位置、速度、质量都离散化了，效果还不错。和传统 GSA 相比，BGSA 更适合像 0-1 背包问题这种只能取 1 或 0 的情况。运行下来，结果收敛得挺快，调参空间也大。 想深入了解原理，可以看看这篇论文：BGSA: Binary gravitational search algorithm。写得

算法与数据结构 0 2025-07-05

ITTI算法MATLAB视觉显著性实现

ITTI 算法的 MATLAB 实现，真的是研究视觉显著性比较经典的一套思路。人类注意力模型里比较早期也比较有代表性的那种，核心就是三个通道：色彩对比、强度对比、边缘检测。每一步都挺清楚的，代码写得也不复杂，调试的时候心态比较稳。配色对比的，用的是像素和周围邻域做差值，色差大的地方显著性就高。边缘检测那部分，Sobel、Canny 之类的常规方法都能套进去。itti_simpsal这个函数应该是整合了各部分，直接丢图进去就能出结果，效率还不错。这套算法用在图像摘要、视频、交互式编辑这些场景都蛮合适的。比如说快速找出图片里最吸引人的地方，或者视频里某一帧突然亮眼的画面——就挺直观的。而且 MAT

算法与数据结构 0 2025-07-05