association-rule-mining 使用Apriori和FP-growth进行关联规则挖掘

NL2SQL-BERT 内容增强的基于BERT的文本到SQL生成 将数据库设计规则整合到text-to-sql生成中： 我们使用表格单元格和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与问题长度相同。 该问题向量主要提高了WHERE-VALUE推理结果的性能。 因为它注入了将答案单元格及其对应的表头绑定在一起的知识。 如果找到答案单元格，那么我们将找到包含答案单元格的答案列。 我们使用所有表头和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与表头的长度相同。 该头向量主要提高了WHERE-COLUMN推理结果的性能。 要求 python 3.6 记录0.5.3 火炬1.1.0

现在网上找到的pcb规则约束解释都不太全面，当然了，我的也不是全的，但是如果仅仅进行PCB的设计的话已经够用了。其中部分规则是在altium官网上面自己翻译下来的，如有翻译不周的地方尽情谅解。 最后声明！不喜勿下！不要下了之后觉得不值这么多分！

ECLAT关联规则挖掘 等价类转换关联规则挖掘算法的Python实现 我在无聊的时候写了这篇文章，并希望找到一个很好的算法来加快Cython的速度。 不幸的是，这个问题并不能轻易实现优化（而频繁模式挖掘的FP-tree方法要快得多）。 该算法在其擅长的各种数据集上（存储10个具有100万条记录的商品的商店）仍然非常快，但是在1000个具有1000条记录的商品的数据集上，它会显得很笨拙。 我的工作很乱。 也许我会回去整理一天。

yara-rule-porter yara-rule-porter是用于转换yara规则的软件包。 它从文件或数据库中读取yara规则，对其进行解析并应用一组规范化或转换脚本。 之后，它将再次将规则导出到文件或数据库。 它用Perl编写，并使用Leigh Thompson编写的Yara Parser 。 安装 下载源代码并将其解压缩到您选择的目录中。 没有外部依赖关系（Parse :: YARA已包含在包中）。 用法 usage: bin/dedupe.pl [options] file [dir ...] parses, im- and exports yara rules from different places options: --help this help text --debug show

C#五子棋规则 用C#编写的五子棋规则"Rule",按禁手规则编写

包括nLint的规则，以及快速开始用户手册等相关资料，对硬件开发这很有用的

重新连接create-react-app以使用SASS！ 将SASS添加到您的creat-react-app项目中而不弹出 使用v1.x或v2.x 用于 使用v2.x 对于 受。 它具有withRuleOptions ，可让您配置除test以外的规则选项 安装 $ yarn add react-app-rewired react-app-rewire-sass-rule -D $ npm install react-app-rewired react-app-rewire-sass-rule --save-dev 宇佐贺 /* config-overrides.js */ const SassRuleRewirer = require ( 'react-app-rewire-sass-rule' ) ; // Basic module . exports = function ove

神经网络 Hebb 学习规则的简单 Matlab 代码。 这对NN初学者学生有好处。 它可以应用于简单的任务，例如逻辑“和”、“或”、“非”和简单的图像分类。