oldrev
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beiyangshuishi：
确实挺幽默的，太能恶搞了。不过这也让我想起日本的一则广告宣纸的 ...
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ShiningRay：
稍微看了vcf的api，比wxwidgets要干净得多
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oldrev：
楼下，当时的 TRAC 确实说是要 py 2.4 的
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jusdao：
...Trac可以用python2.5啊，没有说必须用2.4的 ...
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数据集提供了关于新私家车注册和燃料类型的详细统计数据。这个数据集包含了不同国家或地区在一定时期内新注册的私家车数量，以及这些车辆所使用的燃料类型分布。这些信息对于分析汽车市场趋势、能源消耗模式以及环境影响等方面具有重要价值。 该数据集可能包含以下关键信息： 时间范围：数据覆盖的具体年份或时间段。 地理覆盖：包括的国家或地区，可能涉及全球、特定大洲或单一国家。 车辆类型：私家车的新注册数量，可能按车辆类型（如轿车、SUV等）分类。 燃料类型：包括各种燃料类型的车辆数量，如汽油、柴油、电动、混合动力等。 趋势分析：随时间变化的新注册车辆数量和燃料类型的分布变化。 通过这个数据集，研究人员、政策制定者和市场分析师可以深入了解私家车市场的发展动态，评估不同燃料类型车辆的市场接受度，以及预测未来市场趋势。这对于制定交通政策、推动能源转型和减少环境污染等方面具有重要意义。
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内容概要：本文介绍了多级关联规则学习在数据挖掘和机器学习中的应用，特别是多级 Apriori 算法。主要内容包括多级关联规则的基本概念、多级 Apriori 算法的原理和实现步骤、Python 代码示例以及在零售业和电子商务推荐系统中的具体应用。文章还讨论了算法的局限性和未来研究方向，如高效算法设计、规则精简与优化、可视化与解释等。 适合人群：具备一定编程基础的数据科学家、机器学习工程师和研究人员。 使用场景及目标：①零售业中的商品关联分析；②电子商务中的个性化推荐系统；③多级关联规则学习的高级应用和技术改进。 其他说明：文章提供了详细的 Python 代码示例，包括数据预处理、多级 Apriori 算法实现、关联规则生成等。同时，文中还介绍了如何处理大规模数据集和稀疏数据集的策略，以及如何应用多级关联规则在实际业务中提供数据支持。
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使用串口连接蓝牙，配置好就可以跟手机通信，直接发命令给单片机，解析后即可根据命令执行对应的动作。用定时器产生2路pwm波通过引脚硬件输出，接到电机驱动模块（l98n）的两个en脚，再通过各2个引脚来控制驱动模块，来决定两个电机的正反转、或是刹车。接着根据数据手册和实物调试，编写好小车前进、后退、左右转的动作函数。前后走就是电机都往同一个方向转，左右转弯是利用左右两侧电机的差速实现的，或是两侧电机方向相反转即可。那蓝牙指令控制什么呢？首先是整个小车的状态：前进、后退、左转、右转刹车。用手机的SPP软件可以配置按键，按下运动，抬起就刹车，用起来就很好。我也增加了左右轮的pwm占空比控制，可以通过指令增加减小对应的速度，也加了范围限制，防止数值超范围的异常。就这样调试好久能玩耍啦~ 其实用1个pwm也可以，这里用2个是因为pwm相同，但实物误差下，小车不是走直线，需要软件校正。 使用串口连接蓝牙，配置好就可以跟手机通信，直接发命令给单片机，解析后即可根据命令执行对应的动作。用定时器产生2路pwm波通过引脚硬件输出，接到电机驱动模块（l98n）的两个en脚，再通过各2个引脚来控制驱动模块，来
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