GSP 算法

基于优先级原则的序列模式挖掘算法 通过产生并检测候选序列的方式 扫描序列数据库，得到长度为 1 的序列模式 根据种子集生成候选序列模式，计算支持数 迭代上述步骤，直到没有新序列模式或候选序列模式产生

基于Delphi和Access数据库开发的药店GSP管理系统源码，使用前需配置BDE环境。

天远眼镜的软件零售 GSP 增强版，适合那种单店经营、但又想把管理做得细一点的店铺。除了常规的进销存，它还加了不少细节功能，比如针对隐形眼镜的 GSP 认证管理，像生产厂家、批号、失效期这些信息，都能录得清清楚楚。 会员管理这块也挺丰富的，会员充值、顾客回访提醒都有，尤其是针对配隐形的客户，到期提醒这种功能在实际门店里用着挺贴心。你不用额外装个 CRM，系统自带就能搞定。 条形码扫描和库存预警也是亮点，配合扫码枪用起来贼顺手，补货提醒也不会落。后台还能看财务报表，毛利、日销售额这些一目了然，适合店主随时看店铺表现。 权限分配也做得比较细，能给不同员工设定角色权限。收银员看不到利润，老板全权限，

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！