对流项

此函数利用Galerkin方法解决具有以下边界值问题(BVP)的二阶微分方程au'(x)+bu''(x)=0，其中0<=x<=d，并且边界条件为u(0)=0和u(d)=h。例如，使用16个等长元素近似解以下BVP：u'(x)-u''(x)=0，边界条件为u(0)=0和u(1)=1。解决方案包括16个等长元素的Galerkin方法计算结果，展示了位移和误差矩阵。

分析出流角α对流道设计的影响，探讨α>60°时，尤其是α接近90°时的流道优化策略。

使用汇总项可将数据组合并统计在一起。

在Matlab中，使用迎风格式来解决对流方程。通过设置适当的初始条件和边界条件，可以直接计算出数值解。这种方法在处理对流问题时特别有效，能够准确地模拟流体的运动行为。

MySQL 8 JAR 包 MySQL 5 JAR 包 Spring JDBC JAR 包 Druid JAR 包

Java与Mysql项目结项演示文稿，主要内容包括：需求分析、开发管理、过程控制、测试执行、系统上线及最终验收，特别侧重于开发管理过程的详细介绍。

本算法基于有向项集图存储事务数据库中频繁项集信息，采用三叉链表结构组织有向项集图，并在此基础上提出最大频繁项集挖掘算法。该算法一次扫描事务数据库，有效减少I/O开销，适用于稀疏和稠密数据库的最大频繁项集挖掘。

实现频繁项集合并的最小距离目标，并能灵活设定目标集合大小。

此存储库包含 Apache Flink 项目的多个依赖项。这些依赖项的目的是在 Flink 发行版中提供依赖项的单个实例，而不是每个单独的模块对依赖项进行着色。除了 flink-shaded-hadoop-2 之外，这里包含的着色依赖项不公开任何传递依赖项。它们可能是自包含的，也可能不是自包含的。在使用这些依赖项时，建议直接处理 t。

Apriori 算法在挖掘频繁项集和关联规则这块儿，算是老牌选手了，逻辑简单，思路清晰，最适合刚接触数据挖掘的你。规则一条条挖，速度还能接受，配合剪枝优化，用起来也挺顺手的。 交易数据的商品组合推荐、购物车这些场景，Apriori 都能搞定。比如你想知道“买牛奶的人会不会顺便买面包”，那这算法就派上用场了。可以配合 Java 写个小项目，跑起来还挺快。 文档我整理了几个链接，建议先看这个 Apriori 关联规则挖掘算法，基础讲得清楚。再瞄一眼Apriori 算法详解，讲得更深入。 你要是关心性能问题，推荐你看看这个高效剪枝的版本，思路蛮实用的。还有 Java 版的示例项目哦，点这里Java