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深入挖掘C语言之——枚举

在C语言中，枚举（Enum）是一种用户定义的数据类型，用于定义一组具名的整型常量。枚举常常用于提高代码的可读性和可维护性，使程序更易于理解。...本篇博客将详细介绍C语言中枚举的相关知识，并提供代码示例帮助理解。 1....通过本篇博客的介绍，相信您对C语言中枚举的概念和用法有了更深入的了解。枚举是一种非常实用的数据类型，可以帮助我们更好地组织和管理程序中的常量。希望本文能够帮助您更好地理解和应用枚举这一特性。

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深入挖掘C语言之——联合

在C语言中，联合（Union）是一种特殊的数据结构，它允许在同一内存地址存储不同类型的数据。...联合的定义 #include // 定义一个联合 union MyUnion { int num; float f; char c; }; int main...u.num = 10; printf("num: %d\\n", u.num); u.f = 3.14; printf("float: %f\\n", u.f); u.c...= 'A'; printf("char: %c\\n", u.c); return 0; } 运行结果：联合的特点联合中的所有成员共享同一块内存空间，修改一个成员可能会影响其他成员的值...联合的应用场景节省内存空间：当需要在不同数据类型之间切换使用，且占用内存空间较小时，可以考虑使用联合。类型转换：可以通过联合实现不同数据类型之间的转换，但要注意数据的有效性和正确性。

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深入挖掘C语言 ---- 文件操作

文件的打开和关闭 1.1 流和标准流 1.1.1流我们程序的数据需要输出到各种外部设备, 也需要从外部设备获取数据, 不同的外部设备的输入输出操作各不相同, 为了方便程序员对各种外部设备进行方便的操作...C程序对文件, 画面, 键盘等的数据输入输出操作都是通过流操作的. 一般情况下, 我们想要向流里写数据, 或者从流中读取数据, 都是打开流, 然后操作. 1.1.2标准流 C语言程序在启动的时候....C语言中, 就是通过FILE* 的文件指针来维护流的各种操作. 1.2 文件指针缓冲文件系统中, 关键的概念是"文件类型指针", 简称"文件指针"....FILE* pf;//⽂件指针变量定义pf是⼀个指向FILE类型数据的指针变量。可以使pf指向某个文件的文件信息区（是⼀个结构体变量）。通过该文件信息区中的信息就能够访问该文件。...= EOF) // 标准C I/O读取⽂件循环 { putchar(c); } //判断是什么原因结束的 if (ferror(fp)) puts("I/O error when reading

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用R语言挖掘Twitter数据

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。...本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 ? 第一步是注册一个你的应用程序。...为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 ? ? ? 注册后你将收到一个密钥和密码： ? ?...然后我们做一些简单的文本清理从得到的数据里，我们可以看到有twitter发表时间，内容，经纬度等信息 ? ? 在清理数据之后，我们对twitter内容进行分词，以便进行数据可视化 ?...除此之外，还可以结合数据中的时间戳数据和地理数据进行可视化分析 ? ? ? ? 如果你一直在考虑对一些文本数据应用情感分析，你可能会发现使用R比你想象的更容易！

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深入挖掘C语言 ----动态内存分配

开篇备忘录: "自给自足的光, 永远都不会暗" 正文开始 1. malloc和free 1.1 malloc C语言提供了一个动态开辟内存的函数; void* malloc (size_t size);...返回值的类型是void* ,所以malloc函数并不知道开辟空间的类型, 具体在使用的时候使用者自己来决定如果参数size为0, malloc的行为标准是未定义的, 取决于编译器 1.2 free C语言提供了另外一个函数...+) { *(ptr + 1) = 0; } } free(ptr); ptr = NULL; return 0; } 2. calloc和realloc 2.1 calloc C语言还提供了一个函数叫做...总结C/C++中程序内存区域划分 C/C++ 程序内存分配的几个区域: 1.栈区(stack): 在执行函数的时候, 函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建, 函数执行结束时这些存储单元自动被释放,...) 存放全局变量, 静态数据, 程序结束后由操作系统释放. 4.

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【R语言进行数据挖掘】数据探索

1、观察数据这一章我们将会用到‘iris’（鸢尾花）数据集，这个数据集属于R中自带的数据，因此不需要额外的加载。...首先，查看数据的维度和结构，使用函数dim()和names()可以分别得到数据的维度和数据的列表名称也就是变量名称。使用函数str()和函数attribute()可以查看数据的结构和属性。...，使用tail()可以查看数据的后面几行。...> iris[1:5,] # 查看1-5行数据 > head(iris) # 查看前6行数据 > tail(iris) # 查看后6行数据其次，我们可以通过单独的列名称检索数据，下面的代码都可以实现检索...> quantile(iris$Sepal.Length) # 实现10%和30%以及65%的分位数 > quantile(iris$Sepal.Length,c(.1,.3,.65)) 接下来，我们使用

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R语言数据挖掘实战系列（3）

R语言数据挖掘实战系列（3）三、数据探索通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。...数据质量分析数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...R语言主要数据探索函数统计特征函数统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数、相关系数、协方差等，这些统计特征能反映出数据的整体分布。

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R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据

数据分析框架本文使用关联规则挖掘apriori算法来发现车的性能价格等属性的常见模式和规则：1 数据预处理：包括读取数据，清理缺失数据，将数据转化成关联挖掘数据类型。...2 查看频繁项集，发现合适的支持度和置信度阈值用于后续的关联规则挖掘。3 查看关联规则挖掘结果，发现有价值的规则。具体数据分析过程读取数据表原始数据查看数据，V1-V7为相应的属性。...----最受欢迎的见解1.Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析2.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图3.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律4.通过Python中的...Apriori算法进行关联规则挖掘5.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律6.采用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行分析7.R语言如何在生存分析与COX回归中计算IDI，NRI指标...8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

, 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...\rm D , 1 项集 \rm C_1 , 2 项集 \rm C_2 , \cdots , \rm k 项集 \rm C_k , 这些项集都是候选项集 , 根据原始数据集...\rm D , 创造 1 项集 \rm C_1 , 然后对 \rm C_1 执行数据集扫描函数 , 找到其中的频繁 1 项集 \rm L_1 , 根据频繁 1 项集...\rm L_1 , 创造 2 项集 \rm C_2 , 然后对 \rm C_2 执行数据集扫描函数 , 找到其中的频繁 2 项集 \rm L_2 , \vdots 根据频繁...\rm k-1 项集 \rm L_{k-1} , 创造 \rm k 项集 \rm C_k , 然后对 \rm C_k 执行数据集扫描函数 , 找到其中的频繁 \rm k 项集

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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【R语言进行数据挖掘】回归分析

线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。...其中，c0、c1和c2都是模型fit的参数分别是-7644.488、3.888和1.167。...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...由上图可知，模型虽然也有离群点，但是大部分的数据都是落在直线上或者附近的，也就说明模型建立的比较好，能较好的拟合数据。...4、非线性回归如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

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如何系统的学习 R 语言数据挖掘

一、在学习数据挖掘之前你需要明了的几点： 1. 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技； 2. 据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。 3....数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法； 4....数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）二、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。...需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。...经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》

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C语言--数据存储

目录 1、数据类型介绍 1.1、类型的基本归类 2、整形在内存中的存储 2.1、原码、反码、补码 2.2 大小端 2.3 练习题 3....原来，在计算机中，内存存储数据，采用的是字节序的大小端存储模式。什么是大小端？...大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中；小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中。...但是在C语言中除了8 bit的char之外，还有16 bit的short型，32 bit的long型（要看具体的编译器），另外，对于位数大于8位的处理器，例如16位或者32位的处理器，由于寄存器宽度大于一个字节...我们常用的 X86 结构是小端模式，而 KEIL C51 则为大端模式。很多的ARM，DSP都为小端模式。有些ARM处理器还可以由硬件来选择是大端模式还是小端模式。 2.3 练习题 3.

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘功能 II . 数据挖掘结果判断 III . 数据挖掘学习框架 IV . 数据挖掘分类 I . 数据挖掘功能 ---- 1 ....数据挖掘结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于模式的t 统计和结构...数据挖掘学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘分类 ---- 1 ....: 时间数据 , 空间数据 , 文本数据 , 音视频多媒体数据 , WEB 数据等类型的数据挖掘 ; 2 .

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R语言数据挖掘相关包总结-转帖

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。...回归, Poisson回归: glm, predict, residuals 生存分析: survfit, survdiff, coxph 3、关联规则与频繁项集常用的包： arules：支持挖掘频繁项集...，最大频繁项集，频繁闭项目集和关联规则 DRM：回归和分类数据的重复关联模型 APRIORI算法，广度RST算法：apriori, drm ECLAT算法：采用等价类，RST深度搜索和集合的交集...matplot, fourfoldplot, assocplot, mosaicplot 保存的图表格式: pdf, postscript, win.metafile, jpeg, bmp, png 8、数据操作...缺失值：na.omit 变量标准化：scale 变量转置：t 抽样：sample 堆栈：stack, unstack 其他：aggregate, merge, reshape 9、与数据挖掘软件

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

文章目录一、数据挖掘特点二、数据挖掘组件化思想三、决策树模型 1、决策树模型创建 2、树根属性选择一、数据挖掘特点 ---- 1 ....用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

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【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。...目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。...它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN … 6可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。...数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。...至于数据挖掘的未来，让我们拭目以待。

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【数据挖掘】系统地学习数据挖掘

(2).数据挖掘工程师 ●需要理解主流机器学习算法的原理和应用。 ●需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。...Thinking in C++》、《数据结构》等。...(3).科学研究方向 ●需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘（Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法（...●相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究...●经典图书推荐：《机器学习》《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic

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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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