Association-Rules-Movies-Dataset-Using-Python：为所有数据集准备规则1）尝试不同的支持和置信度值。 观察不同支持和置信度值的规则数量的变化2）更改先验算法中的最小长度3）使用不同的图对获得的规则进行可视化

文档主要以ASN.1编码的产生及内容为主线，描述了与ASN.1产生相关的ISO、ITU的组织架构及在ASN.1发展中起到的作用。详细描述了ASN.1的内容及编码等。

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蛋白质终身计划 该python脚本允许用户遵循N端规则获得细胞中蛋白质的寿命，通过该规则，蛋白质半衰期是由蛋白质序列中的最后一个氨基酸计算出来的。 背景 90年代，亚历山大·瓦尔沙夫斯基（Alexander Varshavsky）和他的团队首先描述了N端规则。 它将蛋白质的体内半衰期与其N末端残基的身份联系起来。 他得出的结论是，N-末端规则的相似但截然不同的版本适用于所有生物，从哺乳动物到真菌再到细菌。 因此，据此，应该有可能从蛋白质序列计算蛋白质的半衰期，并使用生物信息学方法估算蛋白质在细胞中的寿命。 代码 该代码是使用Spyder版本4.2.3（是Python开发环境）使用Python3版本3.8开发的。 可以使用跨平台的Anaconda发行版下载Spyder。 Python模块 在使用此脚本之前，建议使用Anaconda Prompt安装以下Python模块： PySimpleG

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大数据环境下,传统的串行FP-Growth算法在处理海量数据时,占用内存过大、频繁项多,适用于大数据情况的PFP(parallel FP-Growth)算法存在数据量增大无法处理的缺陷。针对这些问题,提出了基于Hadoop的负载均衡数据分割FP-Growth并行算法。在Hadoop平台下,使用负载均衡和数据分割相结合的方式对原始事务数据集分片实现并行化。实验证明,基于Hadoop的负载均衡数据分割FP-Growth并行算法在处理数据量和效率上有所提高。

文件夹内含有阿里云服务器Linux安全组常用规则和阿里云服务器Windows安全组常用规则，对建站不太了解的你来说，或许会有用处，每条安全组规则都有备注信息，帮助你理解

确定采样型滤波包括Unscented 卡尔曼滤波(UKF), 中心差分卡尔曼滤波(CDKF) 以及容积卡尔曼滤波 (CKF), 是一类基于确定解析采样近似方法的非线性次优高斯滤波算法, 具有估计精度高、实现简单等优点, 已得到 国内外学者的广泛关注. 在阐述确定采样型滤波基本原理的基础上, 详细总结了近年来确定采样型滤波的研究现状, 包括各种改进算法和在不同领域的应用情况; 然后重点分析了确定采样型滤波所存在的问题; 最后展望了其未来发 展趋势和研究方向.

59.057.JAVA基础教程_Java基本语法-变量运算规则的两个特殊情况(59).rar