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关联分析是一种发现隐藏在大型数据集中的有趣关系的方法。 给定一组交易，它会找到规则，根据交易中其他项目的出现来预测一个项目的出现。 规则的形式为 A -> B（例如，{洋葱，土豆} - > {汉堡}）。 支持度和置信度的概念用于确定发现的规则的强度。 支持是同时包含 A 和 B 的事务的比例： 支持（A，B）= P（A，B） 置信度是交易的比例，其中 B 中的项目出现在包含 A 的交易中： 置信度(A,B) = P(B|A) 我们使用 Apriori 算法来识别频繁项集。 它通过识别数据库中频繁出现的单个项目并将它们扩展到更大的项目集，同时这些项目满足最低支持要求（数据库中项目的频率）。 然后使用 Apriori 确定的频繁项集来确定关联规则。

在我们写的程序当中,总有一些配置信息需要保存下来,以便完成程序的功能,最简单的办法就是将这些信息写入INI文件中,程序初始化时再读入。

此函数计算弹性多层介质与垂直传播的单一 SV 或 SH 弹性波的界面处的位移响应。 该函数可用于计算分层土壤剖面中的位移响应。 接口之间的传递函数可以通过将相应接口上的总（向上/向下）位移响应进行除法来轻松计算。

该脚本提供了不确定性的最终区间，其中单变量非线性/线性函数的最小值。 该函数在区间内应该是单峰的。 该脚本检查函数的单峰性。用户输入初始间隔和迭代次数。 根据迭代次数，获得最终间隔。 迭代次数越大，不确定性的最终区间越小。 该算法基于斐波那契数列 1 1 2 3 5 8 13....

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Button控件 的简单使用（button监听和onClick触发函数使用） 具体可参考我文章。https://mp.csdn.net/postedit/84561464 【更新-->下载所需积分太高，更改为固定分值了】