关联名详解 - 含图

关联规则思维导图

FND_CPA:FND_CONC_PP_ACTIONS FND_CRA:FND_CONC_REQUEST_ARGUMENTS FND_RRL:FND_RUN_REQ_LANGUAGES FND_CR: FND_CONCURRENT_REQUESTS FND_CD:FND_CONFLICT_DOMAINS FND_RES:FND_RESPONSIBILY FND_CRC:FND_CONC_RELEASE_CLASSES FND_DGU:FND_DATA_GROUP_UNITS FND_LOG:FND_LOGINS FND_DG:FND_DATA_GROUPS FND_OID:FND_ORACL

详细介绍了Oracle数据库的安装步骤，包括安装过程中的每个细节，同时附带了相关插图，帮助读者更好地理解。

大量实例的 MATLAB 绘图 PPT，挺适合做教学或者项目参考的。里面专讲二维统计图，像是bar、stairs、stem、fill这类常用函数全都有，代码清楚，配图也直观，讲得蛮细的。你要是经常做图表的，用它来快速查语法和效果图，还挺省事的。

对象数据库系统已经成为表达类图和关联的重要工具。ER图和UML类图的类名、属性和方法可以通过对象数据库系统进行有效重复度管理。例如，University包含了uno、uname、city等属性，还包括num_staff等关联信息。Person对象包含了name和age属性，Faculty对象则包含了fno和salary属性，以及num_teach关联。CourseText类包含了cname和textname属性。President、Staff、Teach和Edit等对象通过对象数据库系统进行关联管理。

数据挖掘的入门利器，Python 写的关联规则项目，资料挺全的。两个脚本文件，一个直接上 Apriori 算法实现，另一个偏应用场景测试。配套还有rules.xls和menu.xls，数据和结果一应俱全。报告.docx对流程讲得清清楚楚，新手照着做也不难。适合想深入了解 Apriori 又不想啃干巴巴理论的你，跑一遍就有收获。

图与子图的研究在数据分析算法中具有重要意义，探讨它们之间的关联对于提升算法效率至关重要。

用户指定搜索数据的值，可以是字符范围。在查询过程中，需注意使用谓词tBETWEEN，确保结果包括得分在60到75之间的候选人信息。

TPGLDA 是一款基于MATLAB的工具，可利用三方图（lncRNA-疾病-基因）预测lncRNA与疾病之间的关联。 要求：- 内存：4GB- MATLAB：R2015a 或更高版本 数据准备：将已知的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联加载到三方图中：- known_lncRNA_disease_interaction.txt- known_gene_disease_interaction.txt 使用 TPGLDA：- 加载实验验证的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联数据。- 运行 TPGLDA 推断潜在的 lncRNA-疾病关联。