lodash 中的 FP 在lodash的官网上，我们很容易找到一个 function program guide 。在 lodash / fp 模块中提供了实用的对函数式编程友好的方法。...import fp from 'lodash/fp' const str = "CAN YOU FEEL MY WORLD" const f = fp.flow(fp.split(' '),fp.map...(fp.toLower), fp.join('-')) f(str) //'can-you-feel-my-world' 这种编程方式我们称之为 PointFree，它有 3 个特点： 不需要指明处理的数据...10] FP 中的 map 方法和 lodash 中的 map 方法参数的个数是不同的。...refer=marisa) lodash -- FP Guide (https://github.com/lodash/lodash/wiki/FP-Guide) 函数式编程初探 (http://www.ruanyifeng.com
为了解决这个问题，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率。下面我们就对FP Tree算法做一个总结。 1. ...第二部分是FP Tree，它将我们的原始数据集映射到了内存中的一颗FP树，这个FP树比较难理解，它是怎么建立的呢？这个我们后面再讲。第三部分是节点链表。...FP Tree的建立 有了项头表和排序后的数据集，我们就可以开始FP树的建立了。...开始时FP树没有数据，建立FP树时我们一条条的读入排序后的数据集，插入FP树，插入时按照排序后的顺序，插入FP树中，排序靠前的节点是祖先节点，而靠后的是子孙节点。...FP Tree的挖掘 我们辛辛苦苦，终于把FP树建立起来了，那么怎么去挖掘频繁项集呢？看着这个FP树，似乎还是不知道怎么下手。下面我们讲如何从FP树里挖掘频繁项集。
探索推荐引擎内部的秘密，第 1 部分: 推荐引擎初探 FP-tree推荐算法 是属于上面第二条基于关联规则推荐的算法，他一共只要 遍历2次 原始数据就行了，比 apriori推荐算法复杂度会相对低一点，...support: temp.pop(key) detele.append(key) return temp, detele 第二次遍历原始数据，构造FP-tree...挖掘FP-tree，采用自底向上迭代方法，查找以A为后缀的频繁项集，然后是E,D,B,C。
FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。...FP-growth算法由Apriori算法产生候选项集，然后扫描数据集来检查它们是否频繁。由于只对数据集扫描两次，因此它比Apriori算法速度要快，通常性能要好两个数量级以上。...在FP-growth算法中，数据集存储在一个称为FP(Frequent Pattern)树的结构中。FP树构建完成后，可以通过查找元素项的条件基以及构建条件FP树来发现频繁集。...该过程不断以更多的元素为条件重复进行，知道FP树只包含一个元素为止。 下面仅以这个简单的数据集为例子--实际上，既使在多达百万条记录的大数据集上，FP-growth算法也能快速运行。 ? ?...python代码： ''' FP-Growth FP means frequent pattern the FP-Growth algorithm needs: 1.
以下以R语言为例为大家介绍关联规则在煤矿隐患管理的应用 dat1=read.csv("安全隐患数据FP-Growth.csv",header=T ,stringsAsFactors=T)read data...0.1464135 [9] {隐患时间=第四季度} 0.1437764 [10] {隐患主题=皮带机问题} 0.1431435 fp
准备安装包并解压 [root@dragon soft]# ls -l 总用量 1395532 -rwxr-xr-x. 1 root root 1429018107 8月 11 2016 v10.5fp7..._linuxx64_server_t.tar.gz [root@dragon soft]# tar xf v10.5fp7_linuxx64_server_t.tar.gz [root@dragon...drwxr-xr-x. 5 root root 4096 12月 22 2015 server_t -rwxr-xr-x. 1 root root 1429018107 8月 11 2016 v10.5fp7...10.5.0.7 ========================================================================== 正在检查操作系统 "Linux...正在验证 "Linux 分发 " ... 要求的最低操作系统分发："RHEL"；版本："5"；Service pack："9"。
纯函数 是一个常见的概念，在日常工作中也经常会遇到，它其实非常简单，今天我们来了解一下它的好处以及为什么要使用它。
FP-Growth算法 FP-growth 算法思想 FP-growth算法是韩家炜老师在2000年提出的关联分析算法，它采取如下分治策略: 将提供频繁项集的数据库压缩到一棵频繁模式树 (FP-Tree...FP-growth算法是对Apriori方法的改进。生成一个频繁模式而不需要生成候选模式FP-growth算法以树的形式表示数据库，称为频繁模式树或FP-tree。此树结构将保持项集之间的关联。...FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP (FrequentPattern)树上发现频繁项集，但不能发现数据之间的关联规则FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描...其中算法发现频繁项集的过程是 (1)构建FP树(2)从FP树中挖掘频繁项集 FP-growth算法和Apriori算法最大的不同有两点第一，不产生候选集第二，只需要两次遍历数据库，大大提高了效率 FP-Tree...FP树的目的是挖掘最频繁的模式。 FP树的每个节点表示项集的一个项根节点表示null，而较低的节点表示项集。
FP = Floating Point 浮点算术 在计算中，浮点算术( FP ) 是使用实数的公式表示作为近似值来支持范围和精度之间的权衡的算术。...TF32 = TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式 NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的新数据类型，TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的...TF32 采用了与半精度（ FP16 ）数学相同的10 位尾数位精度，这样的精度水平远高于AI 工作负载的精度要求，有足够的余量。...同时， TF32 采用了与FP32 相同的8 位指数位，能够支持与其相同的数字范围。...TF32 Tensor Core 根据FP32 的输入进行计算，并生成FP32 格式的结果。目前，其他非矩阵计算仍然使用FP32 。 为获得最佳性能， A100 还具有经过增强的16 位数学功能。
Kotlin 函数式编程思想 : FP in Kotlin 函数式编程特性 闭包和高阶函数 函数编程支持函数作为第一类对象，有时称为闭包或者仿函数（functor）对象。...与此类似，FP 语言支持高阶函数。高阶函数可以用另一个函数（间接地，用一个表达式） 作为其输入参数，在某些情况下，它甚至返回一个函数作为其输出参数。...这两种结构结合在一起使得可以用优雅的方式进行模块化编程，这是使用 FP 的最大好处。 [4] 惰性计算 除了高阶函数和仿函数（或闭包）的概念，FP 还引入了惰性计算的概念。...递归 FP 还有一个特点是用递归做为控制流程的机制。例如，Lisp 处理的列表定义为在头元素后面有子列表，这种表示法使得它自己自然地对更小的子列表不断递归。 函数式编程具有五个鲜明的特点。...因为 FP 语言不包含任何赋值语句，变量值一旦被指派就永远不会改变。而且，调用函数只会计算出结果 ── 不会出现其他效果。因此，FP 语言没有副作用。
Fp-Growth算法实现 实现上次博客例子，设置最小支持度计数为3，3/5=0.6，所以支持度为0.6 代码 # 属于太菜了，做个调包侠 from mlxtend.preprocessing import...() te_ary = te.fit(dataset).transform(dataset) df = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 应用 FP-Growth
（我们这里只介绍如何使用FP8，不会介绍FP8具体的理论知识） 随着人工智能模型变得越来越复杂，训练它们所需的机器也越来越复杂。Nvidia H100 GPU据称支持“前所未有的性能和可扩展性”。...FP8与Transformer Engine的集成 PyTorch(版本2.1)不包括FP8数据类型。...Fp8_autocast上下文管理器。...所以可能需要调整底层FP8机制(例如，使用TEapi)，调整一些超参数，和/或将FP8的应用限制在模型的子模型（一部分）。最坏的可能是尽管进行了所有尝试，模型还是无法与FP8兼容。...展示了FP8的使用是如何从Nvidia H100中获得最佳性能的关键因素。FP8的可行性及其对训练性能的影响可以根据模型的细节而变化很大。
一 FP-growth算法 1.概述 FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集...其中算法发现频繁项集的过程是： (1)构建FP树； (2)从FP树中挖掘频繁项集。 2. 构建FP树 FP表示的是频繁模式，其通过链接来连接相似元素，被连起来的元素可以看成是一个链表。...FP-growth算法的流程为：首先构造FP树，然后利用它来挖掘频繁项集。在构造FP树时，需要对数据集扫描两边，第一遍扫描用来统计频率，第二遍扫描至考虑频繁项集。下面举例对FP树加以说明。 ...树中，据此构建FP树，并采用一个头指针表来指向给定类型的第一个实例，快速访问FP树中的所有元素，构建的带头指针的FP树如下: ?...树对应的数据结构就建好了，现在就可以构建FP树了，FP树的构建函数如下: #FP构建函数 def createTree(dataSet,minSup = 1): headerTable = {}
FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件，而且只需要一条命令行就可以完成：演示如下： python export.py...上述导出的FP32的engine文件。...一条命令行搞定了，直接执行： python detect.py --weights yolov5s.engine --view-img --source data/images/zidane.jpg FP16...就这样直接执行该命令行就可以导出生成了，图示如下： 对比可以发现相比FP32大小的engine文件，FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右，整个文件只有17MB大小左右。...推理执行的命令跟FP32的相同，直接运行，显示结果如下： 对比发现FP32跟FP16版本相比，速度提升了但是精度几乎不受影响！
FP32量化 这个直接使用yolov5的export导出32位存储的 engine格式模型即可 python export.py --weights runs/train/exp4/weights/best.pt...然后我们用32位的engine模型进行推理 python detect.py --weights runs/train/exp4/weights/FP32.engine --source ikunData...FP16量化 python export.py --weights runs/train/exp4/weights/best.pt --include onnx engine --half --device...再看看16位的模型加速效果 python detect.py --weights runs/train/exp4/weights/FP16.engine --source ikunData/images...但是int8的推理速度和FP16的差不多。 Int8目标检测的效果也要差上一些，从图中可以看到有些鸡没有被检测到，可见改用int8存储后的模型精度要差上一些。
不过，这样的做法会造成函数的臃肿代码，因为在函数内部是无法实现函数组合的，无法重复使用函数组件，实际上又违背了FP的宗旨。
FP-growth算法是基于Apriori原理的，通过将数据集存储在FP（Frequent Pattern)树上发现频繁项集。...FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描，而Apriori算法在求每个潜在的频繁项集时都需要扫描一次数据集，所以说FP-growth算法是高效的。...FP算法发现频繁项集的过程是： (1)构建FP树； (2)从FP树中挖掘频繁项集 FP表示的是频繁模式，其通过链接来连接相似元素，被连起来的元素可看成是一个链表 将事务数据表中的各个事务对应的数据项，按照支持度排序后...据此构建FP树，并采用一个头指针表来指向给定类型的第一个实例，快速访问FP树中的所有元素，构建的带头指针的FP树如图： 结合绘制的带头指针表的FP树，对表中数据进行过滤，排序如下： 在对数据项过滤排序了之后...过程可表示为： 这样，FP树对应的数据结构就建好了，现在就可以构建FP树了，FP树的构建函数参见Python源代码。 在运行上例之前还需要一个真正的数据集，结合之前的数据自定义数据集。
TP ： (T)该判断正确，§判断该样本为正样本（事实上样本为正） TN ： (T)该判断正确，(N)判断该样本为负样本（事实上样本为负） FP ： (F)该判断错误，§判断该样本为正样本（事实上样本为负...） FN ： (F)该判断错误，(N)判断该样本为负样本（事实上样本为正） 评估指标 预测结果 正样本 负样本 实际 情况 正样本 TP FN 负样本 FP TN 加深理解 TP和...TN为判别器判断正确的情况，把事实上原本的正/负样本正确分类 FP 表示把负样本误认成了正样本，表示虚警 FN表示把正样本误认成了负样本，表示漏警
完成了对Free Monad这部分内容的学习了解后，心头豁然开朗，存在心里对FP的疑虑也一扫而光。...）方法，解决了FP的复杂语法，使Monadic编程更贴近传统编程模式的习惯和思维，程序意图更容易理解。...在学习scalaz初期，FP的类型和函数施用搞得我很无奈，不适应：FP类型的Functor,Applicative,Monad等等给我的印象是无比抽象的。...当然，FP的递归算法又更加深了我们对现实中选用它的疑虑。但从Free Monad反向回顾scalaz的这些基础类型和函数，我好像渐渐地明白了它们在scalaz这个FP工具库中存在的意义。...回到我了解scalaz的目的：就是希望证实FP这种模式可以成为一种生产工具。之前已经了解了FP模式的优势但对于它的实际应用还是存有疑虑。
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