规律发现

RFP提案：FindData项目名称链接到RFP：RFP类别devtools-libraries提案人：finddataio您是否同意在MIT和APACHE2许可下开放您代表该RFP和双重许可所做的所有工作的源代码？是项目简介概述互联网和区块链每天都会生成大量数据，包括由应用程序，行为和机器生成的数据。通过数据的管理和分析，我们可以发现数据中包含的巨大价值，并了解和洞察事物的内在本质。大数据已经成为人类了解世界的一种手段，数据正在不断改变人们的生活方式，经济规则，商业模式，甚至推动着整个社会和经济的创新与变革。基于全球区块链节点网络资源，创建了一个高度可配置但易于操作的数据采集机器人和数据资产

数据探索--基础与技术.pdf金融软件开发必备指南压缩版.pdf中国银行业务全面指南.pdf

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CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

统计分析了鹤壁三矿在勘探和开采过程中瓦斯涌出量的变化情况，探讨了影响瓦斯赋存的地质因素，并研究了瓦斯赋存和运移的地质条件。研究结果揭示了影响瓦斯分布的地质规律，对矿井通风设计和采掘布置具有指导意义，有助于采取针对性的瓦斯防治措施。

社团发现代码Matlab微小障碍物发现冯雪创作的官方Matlab实现，ICRA 2019介绍该存储库包含微小障碍物发现新框架的官方Matlab实现。这篇论文已被IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA) 2019接受。Python/ROS的官方实现即将推出。注：此版本在原作的基础上略有改进，训练代码略有改动，ROC性能有所提升。为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。在实例级评估中，IoU被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到引文。如果你觉得

关联规则：数据中潜藏的宝藏 关联规则挖掘是从海量数据中提取隐藏规律的一种方法。它揭示了变量之间存在的联系，帮助我们理解数据背后的故事。例如，购买面包的顾客也经常购买牛奶，这就是一个关联规则。通过挖掘这些规则，我们可以预测未来趋势，优化决策，并发现新的商机。 关联规则分析的核心是寻找数据中的频繁项集和关联规则。频繁项集是指经常一起出现的项目集合，而关联规则则描述了这些项目之间的关系强度和可信度。 关联规则挖掘广泛应用于各个领域，包括： 市场营销: 分析顾客购买行为，制定精准营销策略 推荐系统: 向用户推荐可能感兴趣的产品 金融风控: 识别潜在的欺诈行为 医疗诊断: 辅助医生进行疾病诊断 关联

深入浅出地阐述数据挖掘的核心概念，并结合实际案例讲解数据挖掘的常用技术，帮助读者掌握从海量数据中提取有价值信息的方法和工具。

数据挖掘是从大量数据中找出隐藏的、有价值的信息。你可以想象它就像是从沙堆里筛选出宝石，虽然看起来不起眼，但经过筛选后，得到的结果常常能给你带来惊人的收获。数据挖掘和数据仓库的关系挺密切，前者是挖掘数据中的知识，后者则是存储这些数据的地方。嗯，掌握数据挖掘，你就能从海量的数据中提炼出有用的模式和规律。 如果你想深入了解数据挖掘的具体算法，可以阅读一些经典文献。比如，《数据挖掘与知识发现综述》就给出了全面的概述。而关于知识发现，《探索知识宝藏：知识发现与知识工程课件》也是不错的参考资料。 ，数据挖掘不止是一个工具，它还是一个思维方式的转变。如果你对这块儿有兴趣，可以从数据预、模型构建和评估等方面入

贵州煤与瓦斯突出事故的规律性研究挺有意思的，它通过对 2000 年到 2010 年贵州省煤矿瓦斯事故的统计，揭示了煤与瓦斯突出事故发生的主控因素。研究表明，瓦斯含量高、防治措施不力，以及乡镇煤矿比例大是主要原因。研究之后，了对策和建议，当地预防类似事故。报告挺实用的，尤其是对于需要预防类似事故的煤矿企业。你如果关注煤矿安全问题，可以参考一些相关文章，了解更多事故的统计数据和防治措施。比如通过http://www.cpud.net/down/26845.html可以看到关于瓦斯突出的区域预测，还有http://www.cpud.net/down/75880.html了安顺煤矿瓦斯预测的临界值研究