最小割集

Grabcut技术在图像分割和文字二值化领域广泛应用。它的核心理论基础是最大流与最小割（mincut & maxflow）。压缩包中提供了Matlab版本的mincut & maxflow代码，并收录了相关的grabcut文献，适合图像分割爱好者下载学习。

如果你在做数据库设计，尤其是函数依赖的时候，最小函数依赖集的求解就显得挺重要的。简单来说，最小函数依赖集就是在保证原有功能的基础上，尽量去除冗余和简化复杂度。能做到这一点，对你的数据库性能和维护性都会有大。求解过程其实也不难，分成几个步骤。，要分解右部，让每个函数依赖右边只有一个属性。，逐一剔除冗余的依赖，利用闭包判断哪些依赖可以删掉。，检查每个依赖的左部，看能不能去掉不必要的属性。这一系列操作，你只需要逐步跟着步骤走就行。举个例子吧，假设你有一个初始函数依赖集，通过不断简化，可以得到最终的最小依赖集。这样做可以大大减少冗余，简化数据结构。说到这些，刚接触时有点难度，但一旦掌握了步骤，起来得心

在关系模式S中，最小依赖集F={ SNO→SDEPT，SDEPT→MN，（SNO，CNAME）→G }被定义为U={ SNO，SDEPT，MN，CNAME，G }的最小覆盖。然而，F’={ SNO→SDEPT，SNO→MN，SDEPT→MN，（SNO，CNAME）→G，（SNO，SDEPT）→SDEPT }却不是最小覆盖。这是因为F’-{ SNO→MN }与F’等效，而F’-{（SNO，SDEPT）→SDEPT }也与F’等效。

分析关系模式 S，最小依赖集为： Sno → Sdept Sdept → Mname (Sno, Cno) → Grade

在关系模式S中，U={ SNO，SDEPT，MN，CNAME，G }，给定功能依赖集F={ SNO→SDEPT，SDEPT→MN， （SNO，CNAME）→G }，我们考虑F’={SNO→SDEPT，SNO→MN， SDEPT→MN，(SNO，CNAME)→G， (SNO，SDEPT)→SDEPT}。尽管F’覆盖了F，但它不是最小依赖集。例如，F’去除SNO→MN或添加(SNO，SDEPT)→SDEPT时不再等效于F’。因此，F’不满足最小依赖集的定义。

给定无向图 G，本算法使用 C++ 识别其割点和割边，并输出割点。算法根据割点和割边的定义进行判断。

【matlab】使用割圆术计算圆周率piCutCircle。割圆术公式经过自行推导，程序自主编写，发现其精度惊人，充分展示了古人的智慧和技术造诣。

数据挖掘中的频繁项集算法听起来有点复杂，但其实操作起来并不难。设最小支持计数为 2，可以轻松确定频繁 1-项集的集合 L1。这个过程通过候选 1-项集和最小支持度计数来筛选出有效的项集，是数据挖掘中基础的步骤。想要深入了解，可以参考这些相关资源，你更好地理解和实践频繁项集挖掘技术。如果你是数据挖掘的初学者，或者正在进行项目实践，这些文献链接了丰富的案例和哦。另外，不同的挖掘算法也有不同的优缺点，比如Apriori算法就比较适合较小的数据集，而FP-Growth在大数据集时更为高效。所以根据你的数据规模选择合适的算法吧。

基于水射流割缝煤层增透技术，分析割缝后煤体的应力分布状态，并计算钻孔径向应力和切向应力。在理论分析水射流割缝对钻孔影响半径的基础上，确定了水射流割缝钻孔布置的技术工艺。根据现场实测数据，统计分析了动态指标，验证了水射流割缝后煤层瓦斯抽采增透效果。中兴矿现场试验表明，与传统钻孔相比，采用水射流割缝钻孔能够使瓦斯抽采浓度提高3.6倍，流量提高2.7倍，纯流量提高9.7倍；上覆三采西翼回风巷平均风排瓦斯涌出量最大减少0.68米。

最小支持度和最小置信度的定义，其实挺容易搞混的，是刚开始接触关联规则的时候。tinyxml 指南这篇中文算是比较清楚的，直接把公式和概念一块儿整上来了，简单明了，适合快速查漏补缺。 支持度的意思其实就是你观察到A 和 B 一起出现的概率，而置信度就是如果 A 出现了，那 B 出现的概率。别被公式吓到，P(A ∩ B)和P(B | A)就是这么回事。 文中也提到最小支持度和最小置信度是人为设的阈值，筛选出你觉得靠谱又有价值的规则。比如你不想被偶发的组合干扰，那就设置高点；要是想尽挖掘多点关系，就设低点。 看完这篇如果你对实现原理感兴趣，还可以看看相关文章，比如用Hash Tree 优化支持度的算