关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方法之一 。最早是由 Agrawal 等人提出的1993最初提出的动机是针对购物篮分析问题提出的，其目的是为了发现交易数据库中不同商品之间的联系规则。这些规则刻画了顾客购买行为模式，可以用来指导商家科学地安排进货，库存以及货架设计等。Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori是由a prior

#include<iostream>using namespace std;/*什么是递归：出现自己调用自己的情况，被称为递归递归的过程：第一阶段：将原问题不断分解为新的子问题，将规模逐步减小第二阶段：达到已知的，可以直接求解的终点，称为递归基递归的条件：1. 有反复执行同一个任务的过程(子问题，调用自身)2. 有跳出反复执行过程的条件(递归出口)*/static int n;stat

有时报这个错确实很难理解，毕竟我正确引入了，对照maven官网，包的版本也没错，但还是报错，最后查阅资料发现，需要清理idea缓存，才能正确导入：如果有兴趣了解更多相关内容， 欢迎来我的个人网站看看：瞳孔的个人空间...

方法一不建议使用，效率非常低，官方文档中进行说明：Order By和RAND()连用，会多次扫描表，导致速度变慢。

#include<iostream>using namespace std;enum error_code{success,overflow,underflow};class queue{public:queue(int len);bool empty()const;bool full()const;error_code get_front(int &x)const;error

TELNET也使用C/S方式。在本地系统运行TELNET客户进程，而在远地主机运行TELNET服务器进程。和FTP的情况相似，服务器中的主进程等待新的请求，并产生从属进程来处理每一个连接

这是从老师的PPT里面提取出来的，知识点分布比较零散，可能他做PPT的时候也没想那么多。

机器学习：Machine Learning什么是机器学习？Arthur Samuel（机器学习领域的先驱之一，他编写了世界上第一个棋类游戏的人工智能程序）1959年对机器学习的定义：这里就涉及到了显著式编程的概念：例如识别菊花和玫瑰：显著式编程是需要人为地根据周围的环境、规则、经验等给计算机规定一些机械化步骤或判断依据，比如需要人为规定黄色的是菊花，红色的是玫瑰，计算机就可以通过识别颜色来区别菊花

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如果有兴趣了解更多相关内容，欢迎来我的个人网站看看：瞳孔空间分类(Classification)：分类是找出描述并区分数据类或概念的分类函数或分类模型(也常常称作分类器)，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个，以便能便用模型预测类标记未知的对象类。预测(Prediction)：识别对象在特定时刻的状态（带有时间参数的求解）分类的步骤(1)：建立模型分类的步骤(2)：使用模型进行预测分