深度挖掘：强大的数据挖掘框架DeepDive在大数据时代，如何从海量信息中提取有价值的知识成为了一项挑战。而DeepDive，这个由HazyResearch团队开发的开源项目，为解决这一问题提供了一个高效且灵活的解决方案。1、项目介绍DeepDive是一个面向非结构化数据的深度学习和统计建模平台，特别适合大规模的信息抽取任务。尽管其已不再处于活跃开发状态，但用户社区依然活跃，对于那些希望深入挖掘数
# Java算法库简介
Java作为一种常用的编程语言，提供了许多强大的算法库，用于解决各种常见的算法问题。这些算法库提供了丰富的功能和方法，可以帮助开发者快速、高效地实现各种算法。
## 1. 常见的Java算法库
### a. Java标准库
Java标准库中提供了一些基本的算法类和方法，如Math类、Arrays类等。这些类包含了一些常用的算法，如排序、查找、数学运算等。下面是一个示
原创
2023-07-20 13:37:10
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据挖掘定义及用途1.定义：2.用途：二、决策树1.理论知识（1）概念（2）算法一般过程（C4.5为例）2.小结三、关联规则1.概述2.关联分析3.小结四、聚类分析（K-means）1.K-means算法（K-均值算法）2.小结五、数据库中的知识发现（KDD）1.KDD过程2.KDD应用六、评估技术1.数据集划分2.
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2023-06-15 15:21:07
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2006年的ICDM（the IEEE International Conference on Data Mining) 上，评选出了数据挖掘领域的十大算法，分别是1，C4.5 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。
带大家梳理 matplotlib 、 seaborn 、 plotly 、 pyecharts 的绘图原理，让大家学起来不再那么费劲！后面随着自己反复的学习，我找到了学习 Python 绘图库的方法，那就是学习它的绘图原理。正所谓：“知己知彼，百战不殆”，学会了原理，剩下的就是熟练的问题了。绘图原理说明通过我自己的学习和理解，我将 matplotlib 绘图原理高度总结为如下几步：① 导库;② 创
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2023-08-15 21:03:15
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# 雪花算法库：生成唯一ID的利器
## 引言
在现代的分布式系统中，每个操作在网络上都有唯一的标识符是非常重要的，尤其是在微服务和大数据应用中。为了实现这一目标，我们需要一种能够生成全局唯一标识符的算法。雪花算法就是一种非常常用的分布式ID生成算法，它能够在分布式环境下保证生成的ID的唯一性。
## 什么是雪花算法
雪花算法（Snowflake）是一种基于时间戳的算法，它能够生成全局唯一、
原创
2023-12-16 04:51:14
51阅读
# 如何实现Java Paillier算法库
## 一、流程概述
首先，让我们通过以下步骤来实现Java Paillier算法库：
```mermaid
erDiagram
Step1 --> Step2: 导入必要的库
Step2 --> Step3: 生成密钥对
Step3 --> Step4: 加密数据
Step4 --> Step5: 解密数据
```
如下所示是实现“Java安全算法库”的步骤和相应的代码示例：
# Java安全算法库实现流程
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入安全算法库的依赖 |
| 步骤二 | 创建安全算法库的实例 |
| 步骤三 | 使用安全算法库的功能 |
## 代码示例
### 步骤一：导入安全算法库的依赖
```java
// 导入Bouncy Cas
原创
2024-01-08 05:47:34
43阅读
# Java 投影算法库简介
随着数据科学和机器学习的普及，投影算法在数据处理和分析中扮演了重要角色。投影算法主要用于将高维数据投影到低维空间，以便于可视化、降维和特征提取。在Java中，有多种库可以实现投影算法，本文将介绍一种常用的投影算法库，并提供示例代码，帮助你快速上手。
## 1. 投影算法的基本概念
投影算法的核心思想是将数据从高维空间通过特定的数学变换降到低维空间。这种变换不仅保
这篇博客介绍了匈牙利算法的操作步骤，不讨论原理。作用解决指派问题。所谓的指派问题就比如：甲乙丙三个人去做ABC三件事情。每个人做每件事情所花的时间可能不一样。每个人只能安排一件事情，问怎样安排才能使三个人所工作的时间之和最小？ 扩展成 n 个人 n 件事也可以，但要求是：事情数和人数一样多每人只能做一件事 这样的问题就称作指派问题 匈牙利算法就是解决这样的问题的。实例甲乙丙中第i (i=1,2,3
jga (Generic Algorithms for Java) 是一个 Java 的通用算法函数库，旨在提供一些常用的函数和表达式的封装。示例代码：List citrus = Arrays.asList(
grapefruit, lemon, lemon, lemon, lime, lime, orange, orange );
...
for(Fruit f : unique(citrus)
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2023-05-31 19:42:13
67阅读
小结几种基本排序算法：选择、插入、希尔、快排、归并、堆排序。0.各算法都用到的父类：package algs;
import java.util.Arrays;
/**
* Author: areful
* Date: 2018/8/9
*/
public abstract class BaseSort {
protected static Comparable<Chara
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2023-06-13 19:58:28
44阅读
java排序算法整理前言 程序的本质就是数据结构加算法加设计模式，趁着这段时间工作不忙又复习了下java中的排序算法，排序是应用软件设计中经常遇到的问题之一，这里总结下常用的算法，有冒泡、选择、插入、归并、希尔等。1、冒泡排序 所谓冒泡排序就是数组中的数据，从第一个开始向它相邻后面的数作比较，如果大于他相邻的数就交换下位置，否则顺序不变，然后第二个数开始和第三个比较，依次类推 直到倒数第二个数。算
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2023-09-19 09:30:03
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# Java RNN算法库
## 介绍
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种常用于处理序列数据的人工神经网络。它具有记忆性和递归性的特点，能够对序列数据进行建模和预测。对于Java开发者而言，使用合适的Java RNN算法库能够方便地构建和训练RNN模型。
本文将介绍一些常用的Java RNN算法库，并提供代码示例。
## deeplearning
原创
2023-08-24 03:36:15
128阅读
# 使用 ARIMA 算法进行时间序列预测的 Java 实现
在数据分析和预测中，时间序列分析是一项重要的技术。ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是用于预测时间序列的一种流行方法。本文将介绍如何在 Java 中使用 ARIMA 算法库进行时间序列预测，并提供示例代码。
## ARIMA 模型简介
ARIMA 模型通过自回归（AR）、积分（I）和移动平均（MA）三部分组成的组合来建模时间序列
## 实现Java数学算法库的步骤
### 1. 确定需求和功能
首先，我们需要明确这个Java数学算法库的需求和功能。数学算法库是用于执行各种数学计算的工具，例如求平方根、求幂、求对数、统计等。我们需要确定要实现哪些具体的数学函数，以及这些函数的输入和输出。
### 2. 创建项目和包结构
接下来，我们需要创建一个Java项目，并按照一定的包结构组织代码。这可以使得我们的代码更加清晰和易于维
原创
2023-11-19 12:08:44
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第一章
(1)数据挖掘概念。
数据挖掘是在大型数据库中自动发现有用信息的过程数据挖掘是数据库中知识发现（kdd）必不可少的部分
(2)数据库技术自然的演化, 有巨大的需求和广阔的应用。
知识发现的过程包含了数据清洗, 数据集成, 数据选择, 数据转换, 数据挖掘, 模式评估和知识表现。数据挖掘功能: 特征, 区别, 关联, 分类, 聚类, 孤立点和趋势分析等.(3)数据挖掘系统和体系架构：
(4)
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2023-08-09 12:29:36
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以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程：数据挖掘流程：（一）、数据清洗 1、数据集完整性验证 2、数据集中是否存在缺失值 3、数据集中各特征数值应该如何处理 4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的 5、将有价值数据信息做成新的数据源 6.去除无行为交互的商品和用户 7、去掉浏览量很大而购买量很少的用户（惰性用户或者爬虫用户）（二）、数据理解与分析 1、掌握 各个特征的含义
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2023-06-14 17:09:40
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。</span>import java.util.HashMap;
imp
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2023-07-19 12:58:26
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C4.5是在ID3算法的基础上发展而来的，是对ID3算法的一种优化。其采用信息增益率作为选择分裂属性的标准，而ID3是以信息增益为标准。这是根本的不同之处，也是优化所在。C4.5相对于ID3的改进包括：①通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； ②能够处理连续型数据，克服了ID3算法只能处理离散型数据的不足；③在构造决策
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2023-11-02 07:40:08
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