法线方向

Apriori 算法在数据挖掘中挺经典的，是在频繁项集的计算上。不过，它的运行时间挺长，是数据量大的时候，这时候多线程并行计算就派上用场了。通过把统计候选项目个数的任务交给多线程来做，这个基于线程并行计算的 Apriori 算法就能显著减少运行时间。实验数据显示，它的效果蛮的，效率大大提升。你要是有类似需求，不妨试试看。毕竟，谁不想让代码跑得更快呢？ 这个算法利用了并行计算的特点，让复杂的计算任务分摊到多个线程中去，缩短了执行时间。如果你正在做频繁项集挖掘，尤其是数据量大时，完全可以尝试一下这个优化版的 Apriori 算法。它不仅提高了效率，还能帮你节省不少计算资源，算得上是性能和效率的双赢

在数控铣削加工中，铣削方向是影响刀具寿命和加工表面质量的重要因素。根据刀具进给方向在切削区域内的差异，铣削方向主要分为顺铣和逆铣两种。 一般情况下，数控加工建议采用顺铣方式，因为顺铣能够有效延长刀具寿命，同时获得更好的表面加工质量。

数据挖掘涉及发展、技术及其商业应用。适合入门学者和研究人员参考。

左下角的轴方向提示，挺实用的一个小功能，尤其是你在做 3D 图像展示时把主坐标轴隐藏掉了——有时候方向感就会迷糊，这时候 tinyaxis 就能派上用场。 tinyaxis 的用法也简单，指定一下当前的轴句柄，再给 x/y/z 三个方向分别设个颜色就行，比如： tinyaxis(h, 'r', 'g', 'b'); 代码不是复杂，但胜在轻便。你只要画了个 surf 图，把主轴隐藏了，再加个小小的方向标，体验上瞬间清晰不少。 比如下面这种用法： f = figure('Color',[0.3 0.32]); h = axes('Parent', f); surf(X, Y, Z, 'Parent

武汉某酒店月均能耗高达 37.58 万元， 能耗结构分析显示空调、热水、照明、动力和其他设备能耗占比分别为 35.02%、20.89%、16.1%、17.83% 和 9.16%。 具体表现为： 空调设备运行效率低下，导致空调能耗过高，每月消耗 131605 元。 热水管道滴漏，热水多余加热，造成热水能耗浪费，每月消耗 78505 元。 公共区域照明缺乏定时化管理，导致照明能耗浪费，每月消耗 60504 元。 水泵设备匹配选型不当，导致动力能耗过高，每月消耗 67005 元。 优化方向: 提高空调设备运行效率，例如：定期清洗空调、优化空调运行策略等。 解决热水管道滴漏问题，减少热水多余加热

Matlab开发：三维绘图方向。利用箭头绘制列向量指向三维空间中的下一个元素。

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

方向关系揭示了空间对象之间的顺序关系，在空间数据挖掘和地理信息系统等领域中扮演着重要角色。方向关系查询的核心在于方向连接操作。然而，现有的空间连接研究主要集中在拓扑和距离关系上，对方向关系的关注相对较少。 本研究深入探讨了基于R树的方向关系查询处理方法。通过定义四元组模型来表示对象最小边界矩形 (MBR) 之间的方向关系，并提出了基于R树的过滤步骤来处理方向关系查询。此外，还将提炼步骤细化为三种不同的操作，以实现高效处理任意对象间方向关系查询的目标。 针对空间数据挖掘中方向关系查询通常需要满足特定距离约束的特点，本研究进一步提出了一种同时利用方向和距离约束来限制R树搜索空间的查询处理算法。实验

网络大数据, 来源于“人、机、物”在网络空间的交互融合, 其规模和复杂度迅猛增长, 对现有IT架构和计算能力构成巨大挑战, 也为深度挖掘和利用其价值提供了前所未有的机遇。 网络大数据具有复杂性、不确定性和涌现性等特点, 亟需探索其科学问题、共性规律以及定性定量分析方法。 当前研究主要集中于网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面。 未来, 大数据科学、数据计算新模式、新型IT基础架构以及数据安全与隐私等方面的发展至关重要。

大数据方向的学习路线图，推荐一份还挺全面的 PDF 文档，叫《大数据方向学习路线》。从入门到实战，基本都涵盖到了。像Java、Linux、MySQL这些打基础的知识点有讲，后面也跟得上主流的技术栈，比如Hadoop、Spark、Flink这些框架，还有像Kafka、HBase这种大数据组件，也讲得蛮细的。路线图挺系统的，尤其适合你刚开始摸大数据或者打算转行的朋友。内容节奏还不错，不会上来就一堆理论，而是配了不少实践建议。比如提到数仓建模，就会讲星型模型、雪花模型怎么落地。另外还有多配套学习资源，B 站教程列得挺全，《Java 基础到高级-宋红康》这些视频新手看挺友好的。还有文末的推荐链接，也能