This standard defines the DDR5 SDRAM specification, including features, functionalities, AC and DC characteristics, packages, and ball/signal assignments. The purpose of this Standard is to define the minimum set of requirements for JEDEC compliant 8 Gb through 32 Gb for x4, x8, and x16 DDR5 SDRAM devices. This standard was created based on the DDR4 standards (JESD79-4) and some aspects of the DDR, DDR2, DDR3, and LPDDR4 standards (JESD79, JESD79-2, JESD79-3, and JESD209-4)

ESR1基因多态性与儿童孤独症的关联研究，王雪莱，梁爽，目的：探讨雌激素受体1（estrogen receptor alpha, ESR1）基因多态性与中国汉族儿童孤独症发病的相关性，了解ESR1与中国汉族儿童孤独症临床�

半滑舌鳎MHC II类A基因的分子鉴定、多态性及与抗鳗弧菌感染的相关性研究，王旭波，李春梅，主要组织相容性复合体（MHC）II类抗原在脊椎动物免疫反应方面起着重要的作用。本文通过RACE-PCR技术获得了半滑舌鳎MHC II 类A基因的cDNA�

IAD描述符：typedef struct _USBInterfaceAssociationDescriptor { BYTE bLength: 0x08 //

2018全国高校云计算应用创新大赛 最终排名：1 repo为技能赛的赛题一： 购物篮数据集 记录数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 1,692,082 5,267,656 1 71,472 177 用户数据集 用户数 项目数 最短长度 最长长度 平均长度 330,244 1,080,203 4 1,195 130 采用的频繁项集挖掘算法为PFP-Growth 比赛相关信息点 项目结构 　　本项目用scala语言编写，用maven组织。代码结构如下。 项目src/main/AR目录下存放源代码文件。 main文件夹中存放频繁项集挖掘与关联规则生成与关联规则匹配与推荐分值计算这两个模块的代码。 util包里FPTree、AssociationRules是频繁项集挖掘所必须的数据结构，FPNewDef是基于mllib的FP-Growth算法的优化版本。 conf文件夹包含一个Conf类用于

#Python中的关联规则挖掘 文件描述： apriori.py：apriori算法的Python实现。 此代码读取用户指定的事务数据库文件，并根据用户指定的支持和置信度值生成频繁的项目集和关联规则。 DataSetx.txt：（x：1,2,3,4,5）五个不同的包含事务的数据集文件。 用法： 修改apriori.py的第14行，并指定要使用的数据集文件的名称。 从命令行运行程序：python apriori.py 出现提示时，以百分比形式提供支持和置信度值 生成频繁的项目集和关联规则

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

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。

National Association of Broadcasters Engineering Handbook(11th) 英文无水印原版pdf 第11版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

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