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SimilaryViewer是一款用于识别77种蓝藻生物子集中共同出现基因的工具。该软件提供MATLAB脚本及适用于Mac、Linux和Windows的独立应用程序。安装方法简单：下载相应zip文件，解压并按README文件操作。SimilaryViewer及其数据基于Apache许可版本2.0。科研使用请引用相关论文。图形导出功能依赖于Oliver Woodford和Yair Altman提供的“export_fig”工具箱版本1.99。

此书适合所有对数据库开发感兴趣的读者阅读与分析，同时也是高校专业教材的理想选择。

这是 SYBASE Adaptive Server Enterprise 12.5.2 for NT 的第五个部分。

共词分析法，通过分析文献中词汇对或名词短语的共现情况，揭示学科主题之间的关联。词汇对在同一文献中出现的频率越高，表明这两个主题的关系越紧密。 具体而言，共词分析法统计一组文献主题词两两之间在同一文献出现的频率，构建共词网络。网络中节点之间的距离反映主题内容的亲疏关系。 该方法利用包容系数、聚类分析等统计手段，将复杂的共词关系转化为直观的数值和图形，清晰地呈现主题词之间的关联。

该文件为 SYBASE Adaptive Server Enterprise 12.5.2 for NT 的第 1 部分，共分为 5 个部分。

此功能可帮助您执行文档的共现分析，并通过Matlab开发实现结果的可视化。此外，还提供了LiveScript来展示工作流程。请注意，要运行此代码，您需要使用Text Analytics Toolbox。此解决方案由MathWorks咨询服务的Toru Ikegami开发。

SoLoMo 引领的新商业模式，正改变着移动互联网用户的上网行为和消费方式。用户对互动性、实时性服务的需求日益增长，对差异化、个性化服务的期望也为数据挖掘和应用带来了新的机遇和挑战。 着眼于构建共赢的移动生态产业链体系，我们可以从以下几个方面进行探索： 移动互联网用户行为知识库开放平台 智能化用户模型关键技术 个性化信息推荐及其应用 通过这些方面的研究和实践，我们可以更好地满足用户需求，推动移动互联网产业的健康发展。

IBM DB2 V8 的中文文档合集真是前端老哥们挖宝的好东西。全套高清 PDF，一共 20 多本，分类也挺细。你要是想从 DB2 入门学到实战，这份资料一步到位。不光讲开发，还有性能调优、数据恢复、复制啥的，蛮全面的。每本书都有页数标注，不是水货。比如《性能指南》629 页，细节拉满，真的能啃一阵子。从DB2 Connect到Visual Explain，讲得比较接地气，界面、命令、工具啥的全都有图。文档内容也不啰嗦，配图多，结构清晰。适合边看边实操，像复制指南那本就挺适合数据同步项目用。你要是做后端接口、搞中台架构，或者在折腾数据迁移、联邦查询，这套资料绝对用得上。建议配合官网补丁一起看，

商品价格 = input('请输入商品价格')； switch fix（价格/100） case{0,1} %价格小于200 rate = 0; case{2,3,4} rate = 3/100; %价格大于等于200但小于500 case num2cell(5:9) rate = 5/100; %价格大于等于500但小于1000 case num2cell(10:24) rate = 8/100; %价格大于等于1000但小于2500 case num2cell(25:49) rate = 10/100; %价格大于等于2500但小于5000 otherwise rate = 14/100;

亚马逊的商品共购网络数据，节点有 40 多万，边也有 300 多万，量挺大，用来做图算法训练蛮合适。文件格式是FromNodeId ToNodeId，也就是你可以直接拿去喂给NetworkX、PyTorch Geometric这种图工具用，省了不少预麻烦。 用来跑个协同过滤、图卷积啥的，挺香。比如你想模拟“买了 A 也买 B”的场景，这种图结构数据就适合。响应快，代码也比较直观。文件名是Amazon0601.txt，纯文本，压缩包解出来就能用。 哦对了，还能搭配一些用户行为工具一起玩，像之前看到一篇协同过滤算法的文章里就用过类似数据，挺有参考价值的。还有个amazon-parser的 matl