python实现FP-Growth 频繁模式算法

谐振腔FP天线，经典的博硕士论文，对于初学这个是比较合适的入门资料，国内知名高校论文，可以下载下来仔细研究仿真测试

FP检查器 针对IEEE 2021年安全和隐私研讨会的Artifact版本，论文标题为“指纹识别：学习检测浏览器指纹行为” 数据采集 我们使用OpenWPM收集脚本内容及其执行跟踪。 收集脚本内容 我们通过扩展OpenWPM的网络监视工具来收集脚本内容。 默认情况下，此检测将保存加载到脚本标记中的所有HTTP响应的内容。 我们扩展了OpenWPM，以捕获浏览器加载的所有HTML文档的响应内容。 这使我们能够捕获外部和内联JavaScript。 我们进一步解析HTML文档以提取内联脚本。 该细节至关重要，因为绝大多数网页都使用内联脚本 。 收集脚本执行跟踪 我们通过扩展OpenWPM的脚本执行工具来收集脚本执行跟踪。 OpenWPM记录脚本正在访问的Javascript API的名称，访问的方法名称或属性名称，传递给该方法的任何参数或该属性设置或返回的值以及调用时的堆栈跟踪。 默认情况下，

用Python实现了FP-Growth频繁模式挖掘，文件中包含完整程序和测试数据。之前我还以为代码量相对较大，最后写完了发现只有一百多行，所以理解起来也相对容易

松下PLC入门到精通全套视频教程 FP-XH步进伺服模拟量温度模块 MODBUS通讯教程视频+松下PLC编程软件 松下PLC入门到精通全套视频教程（100多集 6G左右） PLC入门基础+各种指令教程+ 步进+伺服+模拟量+温度模块+MODBUS通讯变频器教程视频 文件比较大，下载后是百度网盘下载链接去下载的，无需担心链接会失效，失效了里面也有联系方式可以找我重新发下载的

功能轻JavaScript 本书对JavaScript中的FP进行了平衡，实用的介绍。 第一版现已完成。 免费在线阅读，或： “功能轻型JavaScript”探讨了将功能性编程（FP）应用于JavaScript的核心原理。 但是使本书与众不同的是，我们在不沉迷所有繁琐术语的情况下采用了这些原理。 我们研究了FP基础概念的一个子集，我将其称为“功能轻编程”（FLP），并将其应用于JavaScript。 注意：尽管标题中有“ Light”一词，但我不认为或推荐该书作为该主题的“入门”，“ easy”或“ intro”书。 这本书严谨而充满细节。 在进入之前，它希望有扎实的JS知识基础。 与其他FP-JavaScript书籍相比，本书没有深入介绍，而是深入探讨了每个主题。 让我们面对现实：除非您已经是FP酷儿童俱乐部的会员（我不是！），否则这样的说法：“一个monad只是endofunctors类别中的一个monoid”，这并不意味着任何有用的东西给我们。 这并不是说这些术语意义不大或FPrs不适合使用它们。 从Functional-Light毕业后，您可能/希望希望能更正式地学习

FP腔是指法布里-珀罗腔。 该文件绘制了来自 FP 腔的复反射率、激光的幅度和相位。

硬件和固件安全指南 目录 1. 2. 2.1 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4（已更新！） 2.1.5 2.2 2.2.1 2.2.2 2.2.3 2.3 2.3.1 2.3.2崩溃 2.3.3预示 2.3.4 BranchScope 2.3.5 TLBleed 2.3.6 PortSmash 2.3.7 NetSpectre 2.3.8微体系结构数据采样（MDS） 2.3.9 CacheOut （新！） 2.3.10走一条（新！） 2.3.11负载值注入（新！） 3.固件和微码漏洞 3.1 LoJax 3.2 Ryzenfall，Chimera，Fallout和Masterkey 3.3 Microsoft安全启动旁路（新！） 4.引导配置 4.1 UEFI强化 4.2 UEFI安全启动自定义（已更新！） 5.硬件升级指南（新！） 6.执照 7.

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

FP_growth与Apriori算法比较应用，杨威，耿立明，随着数据挖掘技术的不断向前发展，新的、高效的算法的不断出现。服务行业业务中，由于算法的固有缺陷而影响数据挖掘效果和效率的