PHP生成网站Sitemap，包含默认、分类、文章、标签、profile等<?phpnamespaceAppLibs;useAppS

「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，

想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。聚类分析是一个较为严密的数据分析过程。从聚类对象数据源开始到得到聚类结果的知识存档，共有四个主要研究内容聚类分析过程：1984年，Aldenderfer等人提出了聚类分析的四大功能:一是数据分类的进一步扩展;二是对实体归类的概念性探索;三是通过数据探索而生成假

云栖号最佳实践：【点击查看更多上云最佳实践(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fyqh.aliyun.com%2F%3Fspm%3D5176.13955521.J_1633660880.6.24de2d32k5DR39%26aly_as%3DvV1mo4E9%26cate

一、文章分类1、入门基础SpringBoot2：环境搭建和RestFul风格接口(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU4Njg0MzYwNw%3D%3D%26mid%3D2

Vim有三种模式，命令模式、插入模式、低行模式有vi进入文件后就是命令模式，接着输入a或i或o 进入插入模式，接着按Esc回到命令模式，然后输入：进入低行模式。插入命令a（后 ）在光标后插入A（尾 ）在光标所在行尾插入i（前 ）在光标前插入I（首 ）在光标所在行首插入o（下 ）

  简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。  该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定  缺点：计算复杂度高、空间复杂度高  适用范围：数据型和标称型  现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中

数据类型：对数据进行统一的分类，从系统的角度出发，为了能够使用统一的方式进行管理，更好的利用有限的空间。SQL中将数据类型分成了三大类：数值类型、字符串类型、时间日期类型。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/d5b4d65c1647af4e2a9a46457621338dc53.png)数

在当今数字化时代，数据成为了企业、科研机构和政府决策者的重要资源，而IP行业API则成为了数据分析及挖掘的工具之一。IP行业API是一种能够查询IP地址所属的行业分类信息的应用程序接口，它能够提供在网络分析、用户行为分析及大数据挖掘等领域的优秀性能。

技术栈Appgalleryconnect开发准备上一节我们实现了分类页左侧二级分类列表功能，并实现了顶部列表&弹窗跟左侧列表的联动，这一节我们需要在它们联动的基础上继续添加右侧列表的联动效果功能分析1.列表展示当我们选择顶部一级分类列表时，左侧列表展示二级