若一条规则中包含的项出现次数少，那么它可能是偶然出现，不足以被认为是数据集中隐藏的规则，支持度就是用于剔除这一类候选规则；置信度用于衡量规则的可靠性，若规则后件项集Y出现在规则前件项集X中的比例越高，我们就越有理由相信这条规则是可信的...答案是不一定，支持度和置信度用于提取规则时都需要设置阈值，这本身就是比较难做的事情，阈值高低会导致规则数量发生显著变化，而且置信度中并没有考虑规则侯后件的支持度，这在一些情况下会产生不合理的规则，关于这一点我们在系列后面的文章中再详细讨论...2.1 Apriori算法中的频繁项集产生方法 在Apriori算法中，用到了两条先验原理： 如果一个项集不是频繁项集，那么该项集的超集也必定不是频繁项集；如果一个项集是频繁项集...2.1.1 候选项集 在以上过程中，涉及到多次数据集的扫描，每次从候选频繁项集中找出频繁项集时都需要扫描一次数据集，而且还有另外一个问题，如何从 -项频繁项集中生成候选 项频繁项集？...在候选频繁项集比较多的情况下，这种方法中进行比较的次数会较多，此时可以采用第二种方法；第二种方法中，使用Hash结构计数，能较少比较次数。
Dstat的默认输出是专门为人们实时查看而设计的，不过你也可以将详细信息通过CSV输出到一个文件，并导入到Gnumeric或者Excel生成表格中。...显示准确地单位和和限制转换误差范围 用不同的颜色显示不同的单位 显示中间结果延时小于1秒 支持输出CSV格式报表，并能导入到Gnumeric和Excel以生成图形 安装方法 1、在centos下 可以...-t ：将当前时间显示在第一行 –fs ：显示文件系统统计数据（包括文件总数量和inodes值） –nocolor ：不显示颜色（有时候有用） –socket ：显示网络统计数据 –tcp ：显示常用的...-cdn 备注：输出的的 csv 文件，可以在 windows 下用 excel 打开，并生成图表。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux 全能系统监控工具dstat的实例详解,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。
定义6（项集的支持度）项集X在D中的支持度表示包含X的事务在D中所占的比例，其形式化定义如下: support(X)={Ti|X⊆Ti，Ti∈D} 定义7（频繁项集）如果项集X的支持度不小于用户给定的最小支持度阈值...具体地，在遍历事务数据集来计算候选k-项集的支持度计数时，对于每一条事务，统计每一个数据项在候选项集中出现的次数，并将那些出现次数小于k次的数据项删除。...如果删除之后，整条事务的长度小于(k+1)，则将这条事务从事务数据集中删除。...FP-Growth算法优化策略 FP-Array 在FP-Growth算法挖掘频繁项集的过程中，每一次递归都需要两次遍历FP-Tree。...该算法共执行三次Map和Reduce方法来查找事务数据集中的频繁项集。 第一次执行Map和Reduce方法的目的是统计每一个数据项在事务数据集中出现的次数。
这代表了一类问题，它们可以总结为在一连串不断重复的实验中，第一次连续出现 n 次成功所需要的平均次数。 解决此问题可采用马尔可夫链（马尔可夫状态转换图，列方程求解）或更简单的递归方法。...} \tag{连续三次正面} 此外，当抛掷的硬币不均匀时，即正面的概率不再是 \frac{1}{2} ，通项公式为： \frac{p^{-n}-1}{1-p} 代入不同的 n （要求连续出现的次数）...三、代码示例 下面这段代码的主要功能是通过模拟实验来估计在一系列硬币投掷中，得到连续 n 次正面的平均所需次数（即数学期望）。这个问题在概率论和统计学中很常见，尤其是在研究随机过程和伯努利试验时。...然后打印出通过大量模拟得到的连续两次正面所需次数的近似期望值。 该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是模拟投掷的次数。这是因为我们需要对每次模拟投掷进行计数，直到满足条件为止。...空间复杂度为 O(1)，因为我们只使用了固定数量的变量来存储投掷次数和连续正面的计数。 使用通项公式直接计算，其时间复杂度和空间复杂度均为 O(1)。
项可以用二元变量表示，如果项在事务中出现则它的值为1，否则为0。 因为通常认为项在事务中出现比不出现更重要，所以项是非对称asymmetric二元变量。 典型的购物篮数据及其二元表示如下： ?...购物篮数据 4.项集和支持度计数 令 ? 是购物篮数据中所有项的集合，而 ? 是所有事务的集合。在关联分析中，包含 ? 个或多个项的集合被称为项集itemset。如果一个项集包含 ? 个项则称为 ?...频繁项集的产生 最笨的方法是挨个确定格结构中每个候选项集candidate itemset的支持度计数，需要进行 ? 次比较，其中 ? 表示事务数， ? 表示候选项集数， ? 是事务的最大宽度。...使用上一次迭代发现的频繁 ? 项集产生新的候选 ? 项集 确定候选项的支持度计数，删去支持度计数小于minsup的所有候选项集 当没有新的频繁项集产生，即 ? 时算法结束 ?...事务数：由于该算法需要反复扫描数据集，因此它的运行时间随着事务数增加而增加 事务的平均宽度：一方面频繁项集的最大长度随着事务平均宽度增加而增加，另一方面也会增加支持度计数时Hash树的遍历次数 规则产生
}]; 1、如果arryA中有a，arryB中没有，那么在arryB中增加一个key值为a的boj，且其他属性值可均为'0';如下： {key:'a',num1:'0',num2:'0',num3:'0...;i++){ //根据arr1[i]的值，查找arrayB，如果arr2中的有满足条件（arrayB中的对象，有key值等于arrayA[i]）的项，就会返回满足条件的项，否则返回underfind...这个三个数组进行去重再添加进accord，因为一个学生可能不止一次成绩优秀，不止一次获得过奖学金，不止一次获得过三好学生 //这样就方便下面的判断，只要学生的id在accord里面出现两次及以上就符合条件...let accordStudent = []; for (let i = 0; i < _student.length; i++) { //只要学生的id在accord里面出现两次及以上...，防止在同一轮重复出现！
在每次迭代中，把 right 指向的当前元素加到 sum 中。这扩大了当前的滑动窗口，包括了 right 指向的新元素 出现滑动窗口中的和大于等于 target 时，进入内层 while 循环。...：如果 len 还是 INT_MAX，这意味着没有找到满足条件的子数组，函数返回 0；否则，返回找到的最短连续子数组的长度 这个时间复杂度是 O(n)，因为每个元素最多被访问两次：一次是右指针向右移动时...在字符串 p 和当前检查的 s 的子串中出现的次数 遍历字符串 p 并更新 hash1 表，其中 hash1[e - 'a']++ 表示将字符 e 在 hash1 中的计数增加 1，用于记录 p...计数，表达式 hash2[s[right] - 'a']++ 用于更新 s 中当前字符的频率 如果当前字符在 hash2 里的计数小于或等于 hash1 中的对应计数，count 增加 1，这意味着这个字符是...如果 s[right] 在 hash2 中的计数与 hash1 中的计数相等，意味着至少包含了 t 中对应字符所要求的数量，count 加 1。
抛砖引玉 相邻的孩子中，评分高的孩子必须获得更多的糖果： 先从左向右遍历： 如果某个元素大于前一个元素（右侧已遍历元素），保证其拿到的糖果比前一个元素多； 如果某个元素小于等于前一个元素，可以将其拿到的糖果置为...：累计数组中连续递增的片段元素个数，和连续递减的片段元素个数（片段的起始计数最小为 1） 5 3 4 1 3...0个糖，不满足题意 1 2 4 3 2 1 0 递减片段中（包括转折处的最大值）的每个元素要多发一个糖 1 2 5 4 3 2 1...递减片段中（包括转折处的最大值）的每个元素要多发一个糖 var candy = function(ratings) { let len = ratings.length, _result...（如果保持每次递减糖果数-1次数将会出现0个糖果的元素），那么需要递减片段中（包括转折处的最大值）的每个元素要多发一个糖 if (reduceNum === num) reduceNum
里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第一位，这部分好理解。...我们有10条数据，首先第一次扫描数据并对1项集计数，我们发现F，O，I，L，J，P，M, N都只出现一次，支持度低于20%的阈值，因此他们不会出现在下面的项头表中。...如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后，FP树的建立完成。 ...我们接着将所有的祖先节点计数设置为叶子节点的计数，即变成{A:2, C:2,E:1 G:1,D:1, D:1}此时E节点和G节点由于在条件模式基里面的支持度低于阈值，被我们删除，最终在去除低支持度节点并不包括叶子节点后...如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后，FP树的建立完成。
图1 第一部分是项头表，里面记录了所有的1项频繁集出现的次数，按照次数降序排列。比如上图中B在所有10组数据中出现了8次，因此排在第一位，这部分好理解。...如图2所示，现有10条数据，首先第一次扫描数据并对1项集计数，发现O，I，L，J，P，M, N都只出现一次，支持度低于20%的阈值，因此他们不会出现在下面的项头表中。...如果有共用的祖先，则对应的公用祖先节点计数加1。插入后，如果有新节点出现，则项头表对应的节点会通过节点链表链接上新节点。直到所有的数据都插入到FP树后，FP树的建立完成。...还是以上面的例子来讲解 先从最底下的F节点开始，寻找F节点的条件模式基，由于F在FP树中只有一个节点，因此候选就只有下图左所示的一条路径，对应{A:8,C:8,E:6,B:2, F:2}。...接着将所有的祖先节点计数设置为叶子节点的计数，即变成{A:2, C:2,E:1 G:1,D:1, D:1}此时E节点和G节点由于在条件模式基里面的支持度低于阈值，被我们删除，最终在去除低支持度节点并不包括叶子节点后
，那么两次出现的数异或后结果为0；如果一个数只出现一次，那么异或后结果为该数本身。...最后，对于第三行及以上的每一行，利用杨辉三角的性质，即第i行第j列的数值等于第i-1行第j-1列和第j列的数值之和，来计算每一行的中间元素的值。...在遍历数组时，我们维护一个候选元素和一个计数器。遍历过程中，如果计数器为0，就将当前元素设为候选元素；如果遇到与候选元素相同的元素，则计数器加1，否则计数器减1。...这样做的原因是，如果某个元素出现的次数超过数组长度的一半，那么它与其他元素出现次数的抵消会导致最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。...此时计数器变为2。 继续遍历数组，遇到的下一个元素是4。此时计数器变为3。 最终留下的候选元素是4，它出现的次数超过了数组长度的一半。
2、取出下一个元素，在已排序的序列中从后往前扫描。 3、如果该元素大于新元素，将该元素移到下一个位置。 4、重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置。...实现逻辑 ① 找出待排序的数组中最大和最小的元素 ② 统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项 ③ 对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加） ④ 反向填充目标数组...计数排序的一个重要性质是它是稳定的：具有相同值的元素在输出数组中的相对次序与它们在输入数组中的相对次序是相同的。也就是说，对两个相同的数来说，在输入数组中先出现的数，在输出数组中也位于前面。...解决计数问题的时候，我们只需要输出桶中的数据即为元素出现的次数。 所以，桶排序其实类似于计数，利用了桶的编号天然有序的性质，过程类似于“唱票”。...一个 n 个元素的整数数组，如果数组两个连续元素之间差的绝对值包括了 [1,n-1] 之间的所有整数，则称之符合“欢乐的跳”，如数组 \{1,4,2,3\} 符合“欢乐的跳”，因为差的绝对值分别为
对于性能的提升也是立竿见影。如传统在一个数据表中加入SUMIF、COUTIF等函数，之所以每每运算效率低下，是因为其不断地在每一行中做了大量的重复计算。...例如第1，5，9行的值为A，统计A出现的次数，将重复统计3次（可能Excel内部会有一些性能优化的算法，但如果是二次开发的自定义函数就估计很难有优化空间）。...60万行数据求COUNTIF计数仅需3秒时间 一般来说，通用型函数的开发，没有说为哪个特定业务场景的需求而开发，但只要业务场景匹配到，通用型的函数发挥的可应用的场景是很丰富的。...分组列为两列时的效果 分组序号 分组序号函数特点，在分组内的记录数中，每一行返回从1开始的不重复的递增的序列，基于排序列定义的顺序，分组列，排序列可以为多列，当排序规则下的排序列相同，将从上往下填充递增序号...使用场景：可用于计算买家连续两次购买时间段的间隔时长、首次购买时间、末次购买时间等 ?
: '111', num2: '222', num3: '333', tot:666 }]; 1、如果arryA中有a，arryB中没有，那么在arryB...span=""> //根据arr1[i]的值，查找arrayB，如果arr2中的有满足条件（arrayB中的对象，有key值等于arrayA[i]）的项，就会返回满足条件的项...这个三个数组进行去重再添加进accord，因为一个学生可能不止一次成绩优秀，不止一次获得过奖学金，不止一次获得过三好学生 //这样就方便下面的判断，只要学生的id在accord里面出现两次及以上就符合条件...let accordStudent = []; for (let i = 0; i < _student.length; i++) { //只要学生的id在accord里面出现两次及以上 if...{ //从第二行开始插入，避免连表头也插入_data里面 if(index>0){ //往_data插入单元格个值，item[0]相当于excel中的姓名，item[1]就是excel中的联系电话
常考的知识点有两个： 求文件的最大长度； 求访问磁盘次数； 文件分配方式的物理结构包括：连续、链式、索引 3 种； 他们各有利弊，其中 连续 不利于扩展，链式 不能随机访问，而 索引 既能扩展，也能随机访问...2.1 连续分配 连续分配中，起始块号+逻辑块号=物理块号。 读取某个磁盘块时，需要移动磁头，访问的两个磁盘块离得越远，移动磁头所需的时间就越长。 连续分配的文件在顺序读写时 速度最快 。...设文件索引节点中有 7 个地址项，其中 4 个地址项是直接地址索引，2 个地址项是一级间接地址索引，1 个地址项是二级间接地址索引，每个地址项大小为 4B，若磁盘索引块和磁盘数据块大小均为 256B，则可表示的单个文件最大长度是...因为 1234B 大于 1KB，又小于 2KB，所以他应该是第二个直接索引，访盘次数为 1。...而 307400B 大于 256Kb，小于 64MB，所以踏实二级索引，访盘次数为 3 次，先访问两次得到文件所在的磁盘块地址，再访盘一次即可读出文件内容。 三、文件存储空间管理 ?
从还在学校读书时候的分数排名，到现在出来工作了，只要有考核的需要，也都会涉及到排名。 下面就来学习一下Excel里常见的排名方法吧。 1.如何排名？...$11,B3) countif($B$2:$B$11,B4) …… 意思是，统计B2单元格的值在B2:B11区域中出现的次数；统计B3单元的值在B2:B11区域中出现的次数；统计B4单元格的值在B2:...B11区域中出现的次数…… 第三步：($B$2:$B$11>$B2)/countif($B$2:$B$11,$B$2:$B$11) 第一步得到的是逻辑值，第二步得到的是每个数值出现的次数，逻辑值在参与运算的时候...也就是说条件$B$2:$B$11>$B2如果成立，则返回1，如果不成立，则返回0。0除以任何数，结果都为0；而1除以出现的次数，就使得重复出现的数值只计算一次，避免重复计数。...在数据区域任意一单元格单击，插入数据透视表 把“姓名”拖到行，把“分数”拖到值，连续拖两次。
注意： 这里说的递增意思是各个用户取第一个值的递增数， 每个用户相邻的两次循 环之间的差值为1。...如果有错误，VuGen 将会提示错误。双击错误提示，VuGen 能够定位到出现错误的那一行。...即使在有多个处理器的计算机上处理器时间也会有一个单列队。不象磁盘计数器， 这个计数器仅计数就绪的线程， 而不计数运行中的线程。如果处理器列队中总是有两个以上的线程通常表示处理器堵塞 小于2。...在系统和线程对象上有上下文转换计数器 如果切换次数到5000*CPU个数和10000*CPU 个数中， 说明它忙于切换线程而不是 处理ASP 脚本 Processo %Privileged Time %...如果系统的吞吐量降低并且CPU 的使用率很高，并且此现象发生时切换水平在15000 以上， 那么意味着上下文切换次数过高同时还可以比较Context Switches/sec 和%Privileged
在一个完全随机的抛硬币过程中，100次抛掷得到至少一个连续6次相同结果的序列的概率大于80%，得到至少一个连续5次相同结果的序列的概率大于90%。 而在序列2里，最长的一串连续序列的长度仅有4。...但总体上来说，美国的统计数字距离Benford法则预测的差距要比中国统计数字的差距要小许多，中国在0和8两个数字上的实际出现次数甚至可以在5%水平上显著异于Benford法则的预测。...先看一个研究数据是否调整的典型例子：p=0.05现象。在统计分析中，当一项检验的p值小于0.05时，这个结果一般被认为是在统计上显著的。...在所有能查询到的事故中（包括安全生产事故、交通事故与火灾），从2000年7月至2014年底，死亡人数在10人以上的事故有1187起，按照死亡人数排序可得下图： 将死亡在20到40人放大看，可得下图：...大幅度越过99%而非95%这个置信区间，可以说是非常少见的现象，这意味着在该模型成立的情况下此情形出现的概率远小于1%。
显示准确地单位和和限制转换误差范围 用不同的颜色显示不同的单位 显示中间结果延时小于1秒 支持输出CSV格式报表，并能导入到Gnumeric和Excel以生成图形 安装方法 Ubuntu/Mint...你的服务器一般情况下都会运行运行一些程序，所以这项总是显示一些数值。 默认情况下，dstat每秒都会刷新数据。如果想退出dstat，你可以按"CTRL-C"键。...需要注意的是报告的第一行，通常这里所有的统计都不显示数值的。 这是由于dstat会通过上一次的报告来给出一个总结，所以第一次运行时是没有平均值和总值的相关数据。...，大多数常用的参数有这些： -l ：显示负载统计量 -m ：显示内存使用率（包括used，buffer，cache，free值） -r ：显示I/O统计 -s ：显示交换分区使用情况 -t ：将当前时间显示在第一行...–fs ：显示文件系统统计数据（包括文件总数量和inodes值） –nocolor ：不显示颜色（有时候有用） –socket ：显示网络统计数据 –tcp ：显示常用的TCP统计 –udp ：显示监听的
hello you hello me 关于以上这段计数器日志中详细的说明请见下面的注释： 1 Counters: 19 // Counter表示计数器，19表示有19个计数器（下面一共4计数器组...,, 24 Map output records=4 // map输出的记录行数，输出4行记录 二、用户自定义计数器 以上是在...除此之外，由于不同的场景有不同的计数器应用需求，因此我们也可以自己定义计数器使用。 2.1 敏感词记录-准备 现在假设我们需要对文件中的敏感词做一个统计，即对敏感词在文件中出现的次数做一个记录。...2.2 敏感词记录-程序 在WordCount程序的基础之上，改写Mapper类中的map方法，统计Hello出现的次数，如下代码所示： public static class MyMapper...KEYOUT →k2 表示每一行中的每个单词 * * @param VALUEOUT →v2表示每一行中的每个单词的出现次数，固定值为1 */
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