数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

解压缩密码下载下来中说明文档中有。
分布式事务是一个绕不过去的挑战！微服务架构本质上就是分布式服务化架构，微服务架构的流行，让分布式事务问题日益突出！尤其是在订单业务、资金业务等系统核心业务流程中，一定要有可靠的分布式事务处理方案来保证业务数据的可靠性和准确性。
为了处理大家在实施分布式服务化架构过程中关于分布式事务问题的困扰，本教程将基于支付系统真实业务中的经典场景来对“可靠消息的最终一致性方案”、“TCC两阶段型方案”和“最大努力通知型方案”这3种柔性事务处理方案进行具体设计实现和详细讲解。
本教程提供的分布式事务处理方案的设计思路在所有微服务架构项目中都适用，与编程语言无关，教程中会重点讲解方案的设计思路。
教程中的样例项目基于龙果学院开源的微支付系统进行实现，使用Dubbo作为服务化框架，教程中所实现的分布式事务处理方案在Java体系中的微服务架构系统都能通用，与具体的开发框架无关。

本文研究了一种采用坐标计算算法和光敏传感器的高精度跟踪系统。
该系统旨在满足通过光纤对集中阳光传输系统进行阳光跟踪的精度要求。
该系统基于两阶段跟踪过程，该过程包括基于坐标计算算法的粗调和使用专门设计的光敏传感器进行的细调。
感光传感器的核心是一个光电二极管矩阵，它可以通过透镜聚焦准确地检测出阳光焦点的位置。
一旦完成微调，基于太阳轨迹运行趋势的预测控制过程将开始。
由于基于坐标计算算法的太阳轨迹的可预测性和光电二极管矩阵的敏锐度，因而跟踪过程稳定且准确。
最高的跟踪精度取决于光电二极管矩阵的紧凑性，并且对坐标计算算法的精度没有限制。
所提出的系统可以以小于0.3mm的位置精度跟踪太阳的焦点

完整的两阶段法，程序可完满下载，熟悉单纯形算法和两阶段算法，并会使用两种算法求解线性规划问题，内有例题

这段时间正在做AD0809模块，现在做好了，整理打包上传给大家共享，这里的材料非常详细，有ADC0809的Protues仿真文件及仿真程序，也有ADC0809与单片机连接的原理图。
程序开发分两阶段，方便大家由浅入深学习，第一阶段为单通道数据采集及Protues仿真。
第二阶段为多通道数据采集编程，所有程序由C语言编写。
硬件资源：STC89C52单片机开发板（带数码管）、ADC0809芯片、74LS74双D触发器程序功能：单路AD采集欢迎加入我们的电子爱好者QQ群：84998716程序开发者：刘远安程序开发时间：2011年3月

LIDC-IDRI数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。
该数据是由美国国家癌症研讨所(NationalCancerInstitute)发起收集，该数据集中，共收录了1018个研讨实例。
对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。
本次提供的压缩包包含标注文件以及图像数据的下载方式，鉴于TCIA网站提供的下载方式过于繁琐，给出一个更快速和简便的网址用于下载图像数据，支持普通下载工具

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。