5 Association_例子

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关联规则算法应用实例

关联规则算法应用实例

关联规则算法应用实例英文回答:Association Rule Mining: A Practical Example.Association rule mining is a powerful technique used in data mining to discover hidden relationships and patterns within large datasets. It aims to identify frequent itemsets and generate rules that describe the co-occurrence of items. This information can be leveraged for various applications, such as market basket analysis, fraud detection, and product recommendation systems.One of the most common examples of association rule mining is market basket analysis. Retailers use this technique to analyze customer purchase data and identify frequently purchased items together. This information can be used to optimize store layout, create targeted promotions, and identify potential cross-selling opportunities.Let's consider an example of market basket analysis. Suppose a retailer has a dataset of customer purchases. The dataset contains the following transactions:text.Transaction 1: {A, B, C}。

CDM中的三种关联

CDM中的三种关联

PowerDesigner概念设计模型(CDM)中的3种实体关系CDM是大多数开发者使用PD时最先创建的模型,也是整个数据库设计最高层的抽象。

CDM 是建立在传统的ER图模型理论之上的,ER图中有三大主要元素:实体型,属性和联系。

其中实体型对应到CDM中的Entity,属性对应到CDM中每个Entity的Attribute,在概念上基本上是一一对应的。

但在联系上,CDM有了比较大的扩展,除了保留ER图原有的RelationShip概念之外,还增加了Association,Inheritance 两种实体关系,下面就让我们分别看看这些关系的用法和之间的区别(下图中被标红的工具栏按钮就是用来向实体中添加这些关系的)。

另外,在介绍所有这些CDM中的元素之前,笔者先给出一个很简单的CDM图,是对我们最最熟悉的学校场景的一个建模,下文中提到的所有概念在图中都有体现,大家在看下文的时候可以对照着来看:一.RelationShip(联系)先给出PD手册里对联系的定义:“A relationship is a link between entities. For example, in a CDM that manages human resources, the relationship Member links the entities Employee and Team, because employees can be members of teams. This relationship expresses that each employee works in a team and that each team has employees.” 可见,也许联系的概念真的太简单了吧,所以反而不那么好表述,所以PD的文档里也是用一个例子来说明出现了什么样的情况我们就认为两个实体间是有联系的。

当我们提起实体间联系的时候,最先想到的恐怕是one to one,one to many 和many to many这三种联系类型,这些联系类型也是大家最熟悉的。

gwas 育种例子

gwas 育种例子

gwas 育种例子
全基因组关联分析(Genome-wide Association Study, GWAS)是一种用于识别与复杂性状或疾病相关的基因变异的方法。

在育种领域,GWAS可以用于鉴定与农艺性状、产量、抗病性等相关的基因变异,从而加速育种进程。

以下是一些使用GWAS进行育种的例子:
1. 玉米产量:研究人员使用GWAS技术,鉴定了与玉米产量相关的多个基因变异。

这些变异可以作为育种标记,用于培育高产量的玉米品种。

2. 小麦抗病性:通过GWAS,科学家们发现了与小麦抗病性相关的基因变异。

这些变异可以用于培育抗病性强的小麦品种,提高作物的抗病能力。

3. 水稻耐旱性:在水稻中,研究人员利用GWAS技术,鉴定了与耐旱性相关的基因变异。

这些变异可以为培育耐旱的水稻品种提供指导。

4. 奶牛产奶量:在奶牛育种中,GWAS被用于识别与产奶量相关的基因变异。

这些变异可以作为选择育种的依据,提高奶牛的产奶性能。

5. 苹果品质:在苹果育种中,研究人员利用GWAS技术,鉴定了与苹果品质相关的基因变异。

这些变异可以为培育优质苹果品种提供帮助。

需要注意的是,GWAS虽然能够提供与复杂性状相关的基因变异的信息,但不能直接用于育种。

在实际育种过程中,还需要结合传统的育种方法和分子标记辅助选择等技术,以提高育种效率和准确性。

Memory Training Ⅱ

Memory Training Ⅱ

Memory Training ⅡRetelling in Target Language目的语复述Luo, Yaoguangyg722@CICE,GXNU1.短期记忆训练方法(1)信息组织(organization)①顺序法②方位法③过渡法(连接词)④成分法(整体与部分)⑤关联法(2)大脑重复(mental repetition)(3)信息视觉化(visualization)(4)信息组块化(chunking)(5)信息联想(association)将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来,这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。

如:1.我国的地势从西向东分为三级阶梯。

// 第一级阶梯是青藏高原,平均海拔在4000米以上。

// 然后从青藏高原以北、以东的地区下降到海拔1000至1000米以下的高原和盆地,包括云贵高原、黄土高原、内蒙古高原、四川盆地和塔里木盆地等,这是第二阶梯。

// 东北平原、华北平原、长江中下游平原、东南沿海丘陵、沿海平原海拔多在50米以下,这是第三级阶梯。

将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来,这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。

如:将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来,这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。

如:2.Hurricane Henry moved into northern Florida early yesterdaymorning. Nearly half a million people have had to be evacuated as the 200 km per hour winds uprooted trees, tore roofs off some houses and completely demolished less sturdy ones. In coastal areas many boats were submerged by the 10 meter swell, while others were beached and left stranded with their hulls rippedopen.将听到的内容在大脑里以画面的形式呈现出来,这种强化记忆的方法对于叙述性和描述性的信息材料尤其有效。

cross-association语言学举例

cross-association语言学举例

交叉联想是语言学中一个重要的概念,它指的是在人们对语言进行理解和使用时,通过联想将不同的语义信息或语法结构相互联系起来。

在语言学研究中,交叉联想对于理解语言的组织和语用规律具有重要意义。

下面我们通过几个具体的例子来说明交叉联想在不同语言现象中的应用和影响。

1. 交叉联想在词汇理解中的应用在词汇理解中,交叉联想可以帮助我们理解和记忆单词的意义。

当我们学习英语中的单词“apple”时,我们往往会联想到苹果这种水果,这就是通过交叉联想将单词和具体的事物联系起来,帮助我们更好地理解和记忆单词的意义。

在这个过程中,交叉联想帮助我们建立起单词和事物之间的联系网络,使得我们更容易在实际沟通中准确使用这些词汇。

2. 交叉联想在语法结构中的应用除了在词汇理解中的应用外,交叉联想也在语法结构理解中起着重要作用。

在学习英语语法时,我们会通过交叉联想来理解和记忆不同的句子结构和语法规则。

通过将不同的句子结构进行比较和联系,我们可以更好地理解语法规则的逻辑和用法,从而提高自己的语言表达能力。

3. 交叉联想在跨语言交流中的应用在跨语言交流中,交叉联想也发挥着重要的作用。

当我们学习一门外语时,我们往往会通过将外语单词和自己熟悉的母语单词进行比较和联系,从而更好地理解外语单词的意义和用法。

在这个过程中,交叉联想帮助我们将不同语言之间的联系进行联想和建立,使得我们能够更快地掌握和运用新语言。

交叉联想作为一个重要的语言学概念,在语言理解和使用过程中发挥着重要的作用。

通过交叉联想,我们能够更好地理解和记忆词汇、语法结构,提高语言表达能力,并且在跨语言交流中更快地掌握和运用新语言。

对于语言学研究和语言教学来说,交叉联想都具有重要的理论和实践意义。

交叉联想是语言学研究中一个重要且复杂的概念。

它涉及到人们对于语言的理解和使用过程中,如何通过联想将不同的语义信息或语法结构相互联系起来。

在语言学的研究中,交叉联想不仅对于理解语言的组织和语用规律具有重要意义,而且也对于跨语言交流和语言习得过程中产生了深远的影响。

2022年关于社团的英语作文_an association 5篇

2022年关于社团的英语作文_an association 5篇

关于社团的英语作文_an association 5篇导读:关于”社团“的英语作文模板5篇,作文题目:an association。

以下是关于社团的中考英语模板,每篇作文均为满分模板带翻译。

关于”社团“的英语作文模板5篇,作文题目:an association。

以下是关于社团的中考英语模板,每篇作文均为满分模板带翻译。

高分英语作文1:an associationDear alumni, as a member of your association, I saw your Sina Weibo. I would like to take this opportunity to express my opinions. I think that I think more activities are due to difficult learning.As a student, we seldom have time to exercise and breathe fresh air. I believe that good physical fitness is a necessary condition. Therefore, more outdoor activities are required Move, as far as I can see, it's quite beneficial to our health.I hope to get your answer, healthy, XXX XXXXXXXXXXX.中文翻译:亲爱的校友们,我作为你们协会的一员看到了你们的新浪微博,我想借此机会发表我的意见,我觉得我想更多的活动是因为有和棘手的学习,作为一个学生,我们很少有时间锻炼身体,呼吸新鲜空气,我相信良好的身体素质是一个必要的条件,因此,更多的户外活动,据我所见,对我们的身体是相当有益的我希望得到你的回答健康你的,xxx XXXXXXXXXXXX。

relation记忆方法

relation记忆方法

relation记忆方法记忆方法因人而异,但有一些通用的技巧可以帮助你更容易记忆关系(relations)。

1. 联想法(Association):将关系与你已经熟悉的事物联系起来。

例如,将关系与你的日常经验、具体的例子或形象化的图像联系起来,这有助于加强你对关系的记忆。

2. 故事法(Storytelling):将关系串联成一个有趣的故事。

通过将关系融入一个有情节的故事中,你可以更容易地记住它们,因为大脑更喜欢处理和记忆连贯的信息。

3. 缩写和首字母缩写(Acronyms and Initials):将关系中的关键词转换为首字母,然后创建一个简短的缩写。

这有助于在脑中形成一个容易记忆的模式。

4. 图表和图形(Charts and Graphics):制作图表、图形或概念地图,将关系可视化。

通过视觉方式呈现信息,你可以更容易地理解和记住不同元素之间的关系。

5. 重复和复习(Repetition and Review):多次重复学习关系,以加强记忆。

定期回顾关系,帮助巩固信息,防止遗忘。

6. 与已知知识联系(Connect to Prior Knowledge):将新学到的关系与你已经知道的信息联系起来。

通过建立与已有知识的关联,你可以更轻松地记住新的关系。

7. 分解复杂关系(Break Down Complex Relations):如果关系较为复杂,尝试将其分解为更小的部分,逐步学习和记忆。

这可以让学习变得更加可管理和容易。

8. 讲解给他人听(Teaching Others):通过向别人解释关系,你可以加深对其的理解,并加强你对关系的记忆。

这种教学过程迫使你更深入地理解信息。

9. 使用记忆宫殿法(Method of Loci):将关系与具体的地点或场景相关联,形成一个“记忆宫殿”。

当你回忆这个场景时,就能想起关系。

不同的记忆方法可能适用于不同的人,因此可以尝试结合多种方法,找到对你最有效的方式。

Mybatis中collection和association的使用区别详解

Mybatis中collection和association的使用区别详解

Mybatis中collection和association的使⽤区别详解最近⼀直把collection和association弄混,所以为了增强⾃⼰的记忆,就撸⼀个关系出来算是总结罢了1. 关联-association2. 集合-collection⽐如同时有User.java和Card.java两个类User.java如下:public class User{private Card card_one;private List<Card> card_many;}在映射card_one属性时⽤association标签, 映射card_many时⽤collection标签.所以association是⽤于⼀对⼀和多对⼀,⽽collection是⽤于⼀对多的关系下⾯就⽤⼀些例⼦解释下吧association-⼀对⼀⼈和⾝份证的关系下⾯是pojopublic class Card implements Serializable{private Integer id;private String code;//省略set和get⽅法.}public class Person implements Serializable{private Integer id;private String name;private String sex;private Integer age;//⼈和⾝份证是⼀对⼀的关系private Card card;//省略set/get⽅法.}下⾯是mapper和实现的接⼝package com.glj.mapper;import com.glj.poji.Card;public interface CardMapper {Card selectCardById(Integer id);}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapperPUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN""/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.glj.mapper.CardMapper"><select id="selectCardById" parameterType="int" resultType="com.glj.poji.Card">select * from tb_card where id = #{id}</select></mapper>package com.glj.mapper;import com.glj.poji.Person;public interface PersonMapper {Person selectPersonById(Integer id);}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapperPUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN""/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.glj.mapper.PersonMapper"><resultMap type="com.glj.poji.Person" id="personMapper"><id property="id" column="id"/><result property="name" column="name"/><result property="sex" column="sex"/><result property="age" column="age"/><association property="card" column="card_id"select="com.glj.mapper.CardMapper.selectCardById"javaType="com.glj.poji.Card"></association></resultMap><select id="selectPersonById" parameterType="int" resultMap="personMapper"> select * from tb_person where id = #{id}</select></mapper>PersonMapper.xml 还使⽤association的分步查询。

association对应的注解

association对应的注解

一、概述1.1 定义:association是一种关系型数据库中用于表示表与表之间的关联关系的概念。

在数据库中,association通常通过外键来实现,用来连接两张表中相关的数据。

1.2 作用:association的作用是帮助数据库管理系统更高效地处理数据。

通过将相关的数据存储在不同的表中,并利用association来连接这些表,能够减少数据冗余,提高数据的一致性和完整性。

1.3 特点:- association是一种逻辑上的概念,并不是数据库系统中的任何实际存储结构。

- association使得数据库中的数据能够更好地组织和使用,提高了数据的可维护性和可扩展性。

二、association的类型2.1 一对一关联:- 一对一关联是指两张表中的每条记录都只与另一张表中的一条记录相关联的关系。

在数据库中,通常通过在某个表中设置外键来实现一对一关联。

- 一对一关联在数据库设计中很常见,例如用户信息表和用户详细信息表之间的关联关系就是一对一关联。

2.2 一对多关联:- 一对多关联是指一张表中的每条记录都可以对应另一张表中的多条记录的关系。

在数据库中,通常通过在被关联表中设置外键来实现一对多关联。

- 一对多关联也是数据库设计中常见的关系之一,例如订单表和订单详情表之间的关联关系就是一对多关联。

2.3 多对多关联:- 多对多关联是指两张表中的每条记录都可以与另一张表中的多条记录相关联的关系。

在数据库中,通常需要通过一个中间表来实现多对多关联。

- 多对多关联在数据库设计中比较复杂,需要额外的中间表来记录这种关联关系,例如学生和课程之间的关联关系就是多对多关联。

三、association的实践应用3.1 数据库设计:- 在数据库的设计过程中,association是一个非常重要的概念。

合理地使用association能够使得数据库的设计更加规范,能够更好地满足实际的业务需求。

- 在数据库设计中,需要根据不同的业务需求,选择合适的关联方式来设计数据库结构,保证数据库的高效性和可扩展性。

2025高考英语步步高大一轮复习讲义人教版选择性必修第二册 Unit 3 Food and 含答案

2025高考英语步步高大一轮复习讲义人教版选择性必修第二册 Unit 3 Food and 含答案

2025高考英语步步高大一轮复习讲义人教版选择性必修第二册Unit 3Food and Culture含答案Ⅰ.阅读单词——会意1.cuisine n.菜肴;风味;烹饪2.pepper n.甜椒;灯笼椒;胡椒粉3.recipe n.烹饪法;食谱4.chef n.厨师;主厨5.peppercorn n.胡椒粒6.vinegar n.醋7.onion n.洋葱;葱头8.lamb n.羊羔肉;羔羊9.lamb kebab烤羊肉串10.dim sum n.点心(中国食品)11.vegetarian n.素食者12.junk n.无用的东西13.junk food(=junk)垃圾食品14.garlic n.蒜15.bacon n.熏猪肉;咸肉16.ham n.火腿17.sausage n.香肠;腊肠18.cabbage n.甘蓝;卷心菜;洋白菜19.bean curd n.(=tofu)豆腐20.brand n.品牌21.olive n.油橄榄;橄榄树22.fig n.无花果23.ingredient n.(尤指烹饪)材料;成分24.dough n.生面团25.haggis n.(苏格兰)羊杂碎肚26.cafeteria n.自助餐厅;自助食堂27.bun n.圆面包;小圆甜饼28.chilli n.(NAmE=chili)[pl.-es]辣椒29.pork n.猪肉30.red braised pork红烧肉31.pearl n.珍珠32.vitamin n.维生素33.dairy adj.奶制的;乳品(业)的n.乳制品;乳品店;牛奶厂34.moderation n.适度;合理35.chew v i.& v t.咀嚼;嚼碎n.咀嚼Ⅱ.重点单词——记形1.bold adj.大胆自信的;敢于冒险的2.stuff v t.填满;把……塞进n.东西;物品3.slice n.(切下的食物)薄片v t.把……切成薄片4.elegant adj.精美的;讲究的;文雅的5.exceptional adj.特别的;罕见的;杰出的6.minimum adj.最低(限度)的;最小的n.最小值;最少量7.temper n.脾气;火气8.dessert n.(饭后)甜点9.canteen n.食堂;餐厅10.somewhat ad v.有点;稍微11.madam n.夫人;女士12.calorie n.卡路里(热量单位)13.regardless ad v.不顾;不加理会14.category n.类别;种类15.fibre(especially US fiber)n.纤维;纤维制品16.quantity n.数量;数额17.ideal adj.完美的;理想的;想象的n.理想;完美的人(或事物) 18.fundamental adj.根本的;基础的;基本的n.基本规律;根本法则19.modest adj.些许的;谦虚的;朴素的20.overall ad v.总体上;大致上adj.全面的;综合的Ⅲ.拓展单词——悉变1.prior adj.先前的;优先的→priority n.优先事项;优先权2.consist v i.由……组成(或构成);在于→consistent adj.一致的;连续的3.consume v t.吃;喝;饮;消耗→consumer n.消费者;用户;客户→consumption n.消费;消耗(量)4.stable adj.稳定的;稳重的→stability n.稳定(性);稳固(性)5.association n.协会;关联→associate v t.联想;联系v i.交往adj.副的;联合的→associated adj.有关联的;相关的6.trick n.诀窍;计谋;把戏v t.欺骗→tricky adj.棘手的;难对付的1.solidarity /ˌsɒl I'dærəti/n.团结;相互支持2.be glued to全神贯注看着某物;像用胶固定3.overlook /ˌəʊvə'lʊk/v t.忽略;未注意到;俯视4.worship /'wɜːʃI p/v i.& v t.信奉(神);崇拜;敬仰5.evolve /i'vɒlv/v i.& v t.逐步形成;进化6.renowned /r I'naʊnd/adj.有声望的;著名的7.solo /'səʊləʊ/adj.独自的;单独的8.merge /mɜːdʒ/v i.& v t.融合;合并9.accumulate /ə'kjuːmjəle I t/v t.& v i.积累;积聚10.pave /pe I v/v t.铺路;(用砖石)铺(地)pave the way to为……铺平道路,创造条件Ⅳ.背核心短语1.prior to在……之前的2.consist of由……组成(或构成)3.slice...off切下4.regardless of不管;不顾5.relate...to...把……与……联系起来6.in many ways在许多方面7.on the other hand另一方面8.make up组成;构成;化妆9.in other words换言之10.be up to sb 由某人决定Ⅴ.悟经典句式1.Prior to coming to China,my only experience with Chinese cooking was in America,with Chinese food that had been changed to suit American tastes.(had been done)来中国之前,我只在美国接触过中式烹饪,那里的中国食物已被改变,以适应美国人的口味。

scared记忆法

scared记忆法

Scared记忆法1. 什么是Scared记忆法?Scared记忆法是一种用于提高记忆力的技巧。

它是由五个关键词构成的缩写:S (story),C(color),A(association),R(repetition)和E(emotion)。

通过将这些关键词结合起来,可以帮助我们更好地记忆信息。

2. S - Story(故事)故事是人类理解和记忆信息的一种重要方式。

当我们把需要记忆的内容转化为一个生动有趣的故事时,我们更容易将其牢牢地铭记在脑海中。

例如,如果我们需要记住一个人的名字叫做John,我们可以构建一个故事:John正在一家超市购物时,他突然看到了一只大象,于是他吓得惊叫了一声。

这个有趣的故事可以帮助我们更好地记住John这个名字。

3. C - Color(颜色)颜色对于加强记忆也起着重要作用。

通过给待记忆的信息添加特定颜色的标签,我们可以更容易地将其与其他信息区分开来,并在需要时迅速回想起来。

以前面提到的例子为例,我们可以给John这个名字添加一个鲜艳的红色标签。

当我们想起John这个名字时,红色的标签会立即出现在我们的脑海中,帮助我们回忆起这个名字。

4. A - Association(联想)联想是记忆的重要方式之一。

通过将待记忆的信息与已经存在于我们脑海中的相关知识或经验联系起来,我们可以更好地理解和记忆新信息。

继续使用之前提到的例子,假设我们还记得一个叫做Tom的人。

我们可以将John和Tom联系起来,因为他们都是我们大学时期的同学。

这种联想会帮助我们更容易地记住John这个名字。

5. R - Repetition(重复)重复是巩固记忆的有效方法。

通过不断地重复待记忆的信息,在大脑中形成一条更强大的神经连接,使得信息更容易被回忆起来。

在之前提到的例子中,如果我们每天都复习一次John这个名字,并使用Scared记忆法进行回顾和练习,那么很快就能够牢牢地记住John这个名字。

6. E - Emotion(情感)情感对于加强记忆也非常重要。

场所安全风险评估机构

场所安全风险评估机构

场所安全风险评估机构
以下是一些场所安全风险评估机构的例子,请注意这些机构可能在特定地区或特定行业中运营:
1. 国际安全管理协会 (International Security Management Association)
2. 风险与准备学会 (Risk and Preparedness Society)
3. 场所安全评估协会 (Association of Venue Security Assessors)
4. 企业场所安全风险评估协会 (Corporate Venue Security Risk Assessors Association)
5. 商业安全委员会 (Business Security Council)
6. 地方政府风险管理委员会 (Local Government Risk Management Committee)
7. 建筑和土地安全协会 (Association of Building and Land Security)
8. 场所安全管理和评估联盟 (Alliance of Venue Security Management and Assessment)
9. 场所安全评估顾问协会 (Association of Venue Security Assessment Consultants)
10. 场所安全评估协会 (Association of Venue Security Assessors)
请注意,在选择任何一家机构进行场所安全风险评估之前,建议咨询相关专业人士,比较不同机构的经验和信誉。

mybatis-plus association 注解

mybatis-plus association 注解

MyBatis-Plus是一个强大的MyBatis扩展插件,提供了丰富的功能来简化MyBatis的使用。

在MyBatis-Plus中,@Association注解用于描述复杂的类型关联。

@Association注解通常用于描述一对多或多对多关联关系。

它可以与@OneToMany和@ManyToMany注解一起使用,来定义和描述复杂类型的关联关系。

在使用@Association注解时,需要指定关联的Java对象类型和查询结果映射的属性。

例如:
java
@Entity
public class User {
@Id
private Long id;
private String name;
@OneToMany(mappedBy = "user")
@Association(type = "id", javaType = Long.class)
private List<Order> orders;
}
在上面的例子中,@Association注解指定了关联的类型为"id",Java类型为Long.class,表示每个用户关联多个订单,通过用户ID和订单ID进行关联。

需要注意的是,在使用@Association注解时,需要确保关联的Java对象类型和查询结果映射的属性是正确的,并且与数据库表中的列和数据类型相匹配。

包容并蓄的例子全球

包容并蓄的例子全球

包容并蓄的例子全球全球范围内的包容并蓄是指不同国家、民族、文化和宗教之间相互尊重、相互包容、相互交流的一种态度和行为。

在全球范围内,有许多例子可以展示包容并蓄的精神,以下列举了十个例子。

1. 联合国(United Nations):作为全球最大的政府间国际组织,联合国致力于维护全球和平与安全、促进国际合作与发展。

它的成员国来自各个国家和地区,代表了不同的文化和民族,通过协商和合作解决全球性问题。

2. 世界文化遗产(World Heritage):联合国教科文组织确定了一系列具有文化、自然和历史价值的遗产,这些遗产来自不同国家和地区。

这些遗产的保护和传承,体现了各个国家对多样性和包容的重视。

3. 国际奥林匹克委员会(International Olympic Committee):奥林匹克运动是一个汇聚了来自世界各地运动员的国际性运动盛会。

奥林匹克运动强调团结、友谊和公平竞争,不论国籍、种族和宗教信仰,所有人都可以参与和享受运动的乐趣。

4. 世界卫生组织(World Health Organization):世界卫生组织是一个全球性的卫生组织,致力于保障全球人民的健康。

它通过合作和共享知识,帮助各个国家共同应对全球卫生问题,无论国家的经济发展水平和卫生条件如何。

5. 国际红十字会与红新月会(International Red Cross and Red Crescent Movement):这个国际性组织致力于提供人道救援和支持,无论在哪个国家发生灾难或冲突,都会为受影响的人们提供援助。

它的工作体现了对人类困境的关注和对人类生命的尊重。

6. 世界贸易组织(World Trade Organization):作为一个全球性的贸易组织,世界贸易组织致力于促进全球贸易的自由和公平。

它的成员来自世界各地,通过协商和合作,解决贸易争端,实现共赢和互利。

7. 国际刑警组织(International Criminal Police Organization):国际刑警组织是一个全球性的警察组织,致力于打击国际犯罪和维护全球安全。

概念间的五种关系

概念间的五种关系

概念间的五种关系概念是人们为了描述和组织复杂世界而创造的一种思维工具。

概念间的关系指的是不同概念之间存在的联系和联系的不同类型。

在认知科学、哲学、逻辑学等领域中,人们对概念间关系进行了深入的研究与分类。

本文将详细解释概念间的五种关系以及这些关系的关键概念、重要性和应用。

1. 否定关系(Negation)定义:否定关系即两个概念之间存在互为对立的关系。

当一个概念存在时,另一个概念就不存在。

否定关系可以用逻辑“非(not)”来表示。

重要性:否定关系帮助我们理解和描述事物的对立面,有助于逻辑推理和思维的辨证性。

通过否定关系,我们可以更深入地了解事物的本质和属性。

应用:否定关系在逻辑学、哲学、思维导图等领域具有广泛的应用。

在逻辑推理中,否定关系是进行否定前提获取否定结论的基础。

在思维导图中,通过表达概念间的否定关系,可以更好地组织和展示思维的结构。

2. 同一关系(Identity)定义:同一关系是指两个概念在某种方面上完全相同,没有任何差异。

同一关系可以用等号“=”来表示。

重要性:同一关系有助于我们准确地区分概念,避免混淆和歧义。

同时,通过发现事物本质上的相同之处,可以帮助我们挖掘更深刻的联系和规律。

应用:同一关系在数学、逻辑学、哲学等领域具有重要的应用。

在数学中,同一关系是判断等式是否成立的基础。

在逻辑学中,同一关系帮助我们分析和推理两个概念是否是相同的。

在哲学中,同一关系有助于研究事物的本质和特性。

3. 目的关系(Purpose)定义:目的关系是指两个概念之间存在一种目的与手段的关系。

一个概念是为了实现另一个概念而存在的。

目的关系可以用“为了(for)”、“用于(用来)”等词语来表示。

重要性:目的关系帮助我们理解事物的功能和目标,揭示事物之间的依赖关系和关联关系。

通过研究目的关系,我们可以更有效地设计和优化事物,达到预期的效果。

应用:目的关系在工程学、设计学、商业管理等领域具有广泛的应用。

在工程学中,通过研究目的关系,我们可以优化产品设计和制造过程。

APACitationStyleExamplesAPA引用样式的例子

APACitationStyleExamplesAPA引用样式的例子
An Entry in an Online Encyclopedia
Rock, P. (2002). Sociology of prison life. In International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. Retrieved August 25, 2005, from /10.1016/B0-08-0430767/02003-9
(examples on reverse)
An e-Journal Article (based on a print version)
Knapp, S., & Doe, J. (2001). Role of reference elements in the selection of resources by undergraduates [Electronic version]. Journal of Bibliographic Research, 5, 117-123.
An e-Journal Article from a Database (reformatted)
Felsenstein, D., & Freeman, D. (1998). Simulating the impacts of gambling in a tourist location: Some evidence from Israel. Journal of Travel Research, 37, 145-156. Retrieved January 7, 1999, from Business Source Elite database.
A Book
Harnack, A., & Kleppinger, E. (1997). The Internet guide for students and writers. New York: St. Martin's Press.

关联分析算法-基本概念、关联分析步骤

关联分析算法-基本概念、关联分析步骤

关联分析算法-基本概念、关联分析步骤⼀、关联分析的基本概念关联分析(Association Analysis):在⼤规模数据集中寻找有趣的关系。

频繁项集(Frequent Item Sets):经常出现在⼀块的物品的集合。

关联规则(Association Rules):暗⽰两个物品之间可能存在很强的关系。

⽀持度(Support):数据集中包含该项集的记录所占的⽐例,是针对项集来说的。

例⼦:⾖奶,橙汁,尿布和啤酒是超市中的商品。

下表呈现每笔交易以及顾客所买的商品:由此可见,总记录数为5,下⾯求每项集的⽀持度(以下并没有列出全部的⽀持度)。

{⾖奶}:⽀持度为3/5.{橙汁}:⽀持度为3/5.{尿布}:⽀持度为3/5.{啤酒}:⽀持度为4/5.{啤酒,尿布}:⽀持度为3/5.{橙汁,⾖奶,啤酒}:⽀持度为2/5.置信度(Confidence):出现某些物品时,另外⼀些物品必定出现的概率,针对规则⽽⾔。

规则1:{尿布}-->{啤酒},表⽰在出现尿布的时候,同时出现啤酒的概率。

该条规则的置信度被定义为:⽀持度{尿布,啤酒}/⽀持度{尿布}=(3/5)/(3/5)=3/3=1规则2:{啤酒}-->{尿布},表⽰在出现啤酒的时候,同时出现尿布的概率。

该条规则的置信度被定义为:⽀持度{尿布,啤酒}/⽀持度{啤酒}=(3/5)/(4/5)=3/4⼆、关联分析步骤1. 发现频繁项集,即计算所有可能组合数的⽀持度,找出不少于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合。

2. 发现关联规则,即计算不⼩于⼈为设定的最⼩⽀持度的集合的置信度,找到不⼩于认为设定的最⼩置信度规则。

例⼦:⾖奶,橙汁,尿布和啤酒是超市中的商品,并为其编号,⾖奶0,橙汁1,尿布2,啤酒3.可能集合数:可能组合的个数:C4,1+C4,2+C4,3+C4,4=4+6+4+1=15种快速计算公式:2^n-1=2^4-1=15种步骤⼀:发现频繁项集此时,⼈为设定最⼩⽀持度为2/5. 以下涂黄⾊为⼤于2/5的集合。

APA格式第五版

APA格式第五版

APA格式第五版APA格式第五版APA格式第五版林天祐在撰寫學位論文或研究報告時,必須遵守一定的學術性的寫作格式。

在教育方面,國內外學者在撰寫文章時,絕大多數以APA格式及Chicago格式為圭臬。

本文僅介紹APA格式,對於Chicago格式有興趣的讀者,可自行參閱該手冊﹕University of Chicago Press. (1993).The Chicago manual of style(14th ed.). Chicago: Author.所謂APA格式是指美國心理學會(American Psychological Association) 所出版的出版手冊(Publication Manual) 中,有關投稿該學會旗下所屬二十七種期刊時必須遵守的規定而言。

該手冊詳細規定文稿的架構、文字、圖表、數字、符號…等的格式,通稱為APA格式(APA style),相關領域的期刊、大學報告、學位論文也常參考其格式,做為要求投稿者及研究生之依據。

APA出版手冊自1944年出版以來,經過1974年的二版,1983年的三版,1994年的第四版,於2001年7月發行第五版。

APA在2001年7月發行出版手冊第五版,新版手冊雖然在範例與格式方面有增修,但與使用者關係最密切的主要有:(1)在參考文獻格式上不再區分初稿與定稿,統一改為第一行靠左,第二行起縮排四個英文字母;(2)過去在範例中畫底線的方式,也因為引起使用者的困擾而改為一律採斜體方式處理:(3)對於網路等電子資料引註及參考文獻的寫法有較詳細的規定。

想要進一步瞭解其他相關內容的讀者,可直接閱讀﹕American Psychological Association. (2001). Publication manual of the American Psychological Association (5th ed.). Washington, DC: Author.本文依據第五版的修正重點,向讀者介紹撰寫研究報告及畢業論文最常用的規定,包括﹕(1) 文章結構、(2) 資料引用、(3) 圖表製作、(4) 數字與統計符號、及(5) 其他常用格式等五大項,其中有關中文的寫作格式,是本文作者依據APA 格式自行訂定的,僅供參考之用。

类图中常用的六种关系

类图中常用的六种关系

类图中常⽤的六种关系⼀、⾸先来罗列⼀下这六种关系都有什么 1.泛化(Generalization) 2. 实现(Realization) 3. 关联(Association) 4. 聚合(Aggregation) 5. 组合/合成(Composition) 6. 依赖(Dependency)各种关系的强弱顺序:泛化 = 实现 > 组合/合成 > 聚合 > 关联 > 依赖有些版本将泛化和实现统称为⼀般化关系⼆、详细说⼀下这六种关系 1.泛化(Generalization) 【泛化关系】:是⼀种继承关系,表现在类与类的继承关系;接⼝与接⼝的继承关系。

驾驶员继承⼈类 【代码体现】:extends 【箭头指向】:带三⾓箭头的实线,箭头指向⽗类或者⽗接⼝ 2. 实现(Realization) 【实现关系】:是实现类对接⼝实现的体现。

鸟实现飞⾏的接⼝ 【代码体现】:implements 【箭头指向】:带三⾓箭头的虚线线,箭头指向接⼝ 3. 关联(Association) 【关联关系】:是类与类之间的链接,它使⼀个类知道另⼀个类的属性和⽅法。

关联可以是双向的,也可以是单向的。

鸟栖息在某⽚森林 【代码体现】:成员变量 【箭头指向】:带普通箭头的实线,双向的关联可以有两个箭头或者没有箭头,单向的只有⼀个箭头,表⽰关联的⽅向。

4. 聚合(Aggregation) 【聚合关系】:是关联关系的⼀种,是强的关联关系。

聚合是整体和部分之间的关系,且部分可以离开整体单独存活。

关联和聚合从Java语法上分辨不出,要考虑逻辑关系,如果不确定,可设置为关联关系。

下⾯,飞机和驾驶员都属于航空公司的⼀部分 【代码体现】:成员变量 【箭头指向】:带空⼼菱形的实线,菱形指向整体。

5. 组合/合成(Composition) 【合成关系】:是关联关系的⼀种,是⽐聚合强的关系。

他要求普遍的聚合关系中代表整体的对象负责部分的对象的⽣命周期,合成关系不能共享。

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关联规则的度量
Person
Basket
A
B C D
薯片, 沙司, 曲奇, 饼干, 可乐, 啤酒
生菜, 菠菜, 桔子, 芹菜, 苹果, 葡萄 薯片,沙司, 披萨, 蛋糕 生菜,菠菜, 牛奶, 黄油
项集I是什么? 事务ID B的T是什么? s(薯片=>沙司) 是什么? c (薯片=>沙司)是什么?
安徽大学经济学院 The Economic School of Anhui University 1
Mining Association Rules -- Example
Transaction ID 2000 1000 4000 5000 Items Bought A,B,C A,C A,D B,E,F
Min. support 50% Min. confidence 50%
Frequent Itemset Support {A} 75% {B} 50% {C} 50% {A,C} 50%
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14
案例3:基于频繁树的关联规则算法
事务数据库
TID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Items I2,I1, I5 I2,I4 I2,I3,I6 I2,I1, I4 I1,I3 I2,I3 I1,I3 I2,I1,I3,I5 I2,I1, I3
P e r i o d 1 P e r i o d 2 P e r i o d 3 P e r i o d 4 6 5 1 2 6 5 5 6 1 2 5 8 6 5 1 0 6 5 6 5 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 8 0
7
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• 由abc 和abd 连接得到abcd • 由acd 和ace 连接得到acde
– 剪枝:
• 因为ade 不在L3中,则acde 被剪除
– C4={abcd}
安徽大学经济学院 The Economic School of Anhui University 3
如何计算候选项集的支持度?
• 为何候选项集的支持度的计算是一个问题?
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12
FP Growth算法 (Han, Pei, Yin 2000)
• Apriori算法的一个有问题的方面是其候选 项集的生成 – 指数级增长的来源 • 另一种方法是使用分而治之的策略(divide and conquer) • 思想: 将数据库的信息压缩成一个描述频繁 项相关信息的频繁模式树
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13
利用FP-树进行频繁模式挖掘
• 思想: 频繁模式增长 – 递归地增长频繁模式借助模式和数据库划分 • 方法 – 对每个频繁项,构建它的条件模式基,然后构建它 的条件FP-树. – 对每个新创建的条件FP-树重复上述过程 – 直至结果FP-树为空,或者它仅包含一个单一路径. 该路径将生成其所有的子路径的组合,每个组合 都是一个频繁模式.
次数
1,1 2,2 5,3 3,3 5,3 2,2 2,2 1,1 2,1
1项集
空 {1},{2} {3},{4} {5},{6}
次数
空 7,7 6,5 3,2
KH KF’
{1346}
1
{134}{146} {346}{136} {234}
1,1 1,1 1


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Itemset
sup 2 3 3 3
L1
{A} {B} {C} {E}
{D}
{E} Itemset sup
1
3
L2
{A, B}
{A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E}
1
2 1 2 3 2
C2 2nd scan
Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E}
– 候选项集的总数可能是巨大的 – 一个事务可能包含多个候选项集
• 方法:
– 候选项集被存储在一个哈希树 – 基于划分的方法 – 采样方法,在给定数据的一个子集挖掘
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4
频繁模式挖掘的挑战
• 挑战 – 多次扫描事务数据库 – 巨大数量的候选项集 – 繁重的计算候选项集的支持度工作 • 改进 Apriori: 大体的思路
I t e m s a s s o c i a t e d w i t h t h e t r a n s a c t i o n s w h e r e t h e y o c c u r i n
A s s o c i a t i o n R u l e s W i t h M i n i m u m S u p p o r t o f 5 0 %
15
FP-树 构建
按支持度降序排列
Itemset {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} Support count 6 7 6 2 2 Itemset {I2} {I1} {I3} {I4} {I5} Support count 7 6 6 2 2
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16
FP-树 构建
创建根结点
I2 I1 I3 1 1 0
null (I2,1) (I1,1)
I4
I5
0
1
(I5,1)
扫描数据库 事务1: I1, I2, I5 排序: I2, I1, I5 处理事务 以项的顺序增加结点 标注项及其计数 维护索引表
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Example
9 0 8 0
S e a s o n a l i t y A n a l y s i s
7 0 6 0 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 0 P e ri o d 2 1 3 4
案例1:The Apriori 算法—一个示例
Database TDB
Tid
10 20 30 40 Itemset sup 2 3 3
Items
A, C, D B, C, E A, B, C, E B, E Itemset {A, C} {B, C} sup 2 2
C1 1st scan C2
{A} {B} {C}
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Defining the Data
• JC Penney catalog data • StoreID, CustomerID, Date, Time, ItemID, TotalDollarAmt, Quantity
{B, E}
{C, E} Itemset {B, C, E}
3
2
C3
3rd scan
Itemset
sup 2
{C, E}
L3
{B, C, E}
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2
Apriori算法的重要细节
• 如何生成候选项集?
– 步骤 1: 自连接 Lk – 步骤 2: 剪枝 • 如何计算候选项集的支持度? • 候选项集生成的示例 – L3={ abc, abd, acd, ace, bcd } – 自连接: L3*L3
R u l e s w i t h S u p p o r t i n gC o n f i d e n c e I t e m T r a n s a c t i o n s S u p p o r t > 5 0 % T r a n s a c t i o n s t h e I t e m O c c u r s i n O r a n g e = > C o l a 1 , 2 , 5 7 5 % O r a n g e 1 , 2 , 3 , 5 C o l a = > O r a n g e 1 , 2 , 5 7 5 % C o l a 1 , 2 , 4 , 5 C o l a = > W a t e r 1 , 4 , 5 7 5 % W a t e r 1 , 4 , 5 W a t e r = > C o l a 1 , 4 , 5 1 0 0 % M i l k 2 , 5 L e m o n 3 , 6
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9
例2:基于分类搜索的关联规则算法案例
事务T {1,2} {1,5} {2,3} {4,6} {1,2,3} {2,3,4} {1,2,4,5} {1,3,4,6}C(T)ຫໍສະໝຸດ 名称122
1
2
分类
1
2
1
4项集 次数 T KF
支持度计数
Itemset
{I1} {I2} {I3} {I4} {I5} {I6}
频繁1-项集
Itemset {I1} {I2} {I3} {I4} {I5} Support count 6 7 6 2 2
Support count 6 7 6 2 2 1
•最小支持度为20% (计数为 2)
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