自关联

购物网站项目中使用自关联的方式来定义商品类目分类。

这是一个常见的问题，需要高效解决。测试用表如下：DROP TABLE T PURGE; CREATE TABLE t AS SELECT '2' AS col1 ,'4' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '1' AS col1 ,'5' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '2' AS col1 ,'5' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '3' AS col1 ,'3' AS col2 FROM dual UNION ALL SELECT '12' AS col1, '16' AS c

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

ruoyi框架与postgresql整合，通过设置序列实现自增功能。具体操作步骤包括： 创建表时指定序列： CREATE TABLE example ( id SERIAL PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) ); 修改现有表以增加序列： ALTER TABLE existing_table ADD COLUMN id SERIAL PRIMARY KEY; 自定义序列并应用到表中： CREATE SEQUENCE custom_seq START 1; ALTER TABLE example ALTER COLUMN

FastDFS 5.11 真的是个不错的分布式文件系统，专门大容量存储和负载均衡的难题。你知道，设置开机自启有时候就是那么一个小细节，但能保证系统一开机就跑得顺畅，减少人工干预。这篇《FastDFS 5.11 开机启动及配置详解》就是讲如何让 FastDFS 在 Linux 环境下自启，挺实用的。你只需要对/etc/rc.d/rc.local文件做些小修改，添加一行命令就能搞定，超级简单！如果是 Systemd 环境，换个方法，通过systemctl enable就可以。，这些步骤都能让你的 FastDFS 服务在每次重启后自动启动，保证文件服务不掉链子，给你带来更高的可用性。

在Oracle数据库中，当向表中插入数据时，主键值会自动加一。实现这种功能的一种常见方法是使用序列。以下是创建自增长序列的SQL语句： CREATE SEQUENCE 序列名 INCREMENT BY 1 START WITH 1 NOMAXVALUE NOCYCLE; 其中：- INCREMENT BY 1：表示序列每次自增1- START WITH 1：表示序列从1开始- NOMAXVALUE：表示序列没有最大值- NOCYCLE：表示序列不会循环 通过该方法，主键值会在插入数据时自动生成并加一。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

关联分析基本概念及购物篮分析 Apriori算法及FP树

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看