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1、share以mymydomain为共享名共享C：\\temp。 （2）net share mymydomain/delete停止共享mymydomain目录。 1 Net Session 作用：列出或断开本地计算机和与之连接的客户端的会话，也可以写为net sessions或net ses s。

2、是《身在其中》http：//（海报）段剧情简介 萨拉是一位年轻的摄影师，自从她的丈夫在一次交通事故惨死以后一直独身。在去医院分娩以前的最后一天她不得不待在家中。

3、NET命令是一个命令行命令。 （2）管理网络环境、服务、用户、登陆。。等本地信息 （3）WIN 98，WIN WORKSTATION和WIN NT都内置了NET命令。 （4）但WIN 98的NET命令和WORKSTATION、NT的NET命令不同。 （5）WORKSTATION和SERVER中的NET命令基本相同。

4、首先需要确定开发语言，比如c，c++，java，python，php，.net等，当开发语言确定后就可以根据语法规则通过代码编辑器开始编写代码了。 软件开发学习是一个非常不错的选择，就目前软件开发而言java专业仍是比较吃香的一个专业，就业也是很不错的。

数据挖掘十大经典算法之朴素贝叶斯

1、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。（2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。（3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。

2、大数据挖掘的算法：朴素贝叶斯，超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。 Logistic回归，LR有很多方法来对模型正则化。

3、人工智能领域的十大经典算法包括： 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：这一算法基于贝叶斯定理，在分类问题中表现出色，尤其在文本分类和垃圾邮件过滤中应用广泛。 K近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）：KNN算法通过查找测试数据点的K个最近邻居来预测其分类，适用于图像识别和推荐系统等领域。

4、国际权威学术组织的数据挖掘（ICDM）12 2006 IEEE国际会议上入选十大经典领域的数据挖掘算法：C5，K均值，SVM，先验，EM的PageRank，AdaBoost的朴素贝叶斯，KNN，和CART 不只是所选算法10，事实上，参与的18种算法的选择，其实，只是为了拿出一个可以称得上是经典算法的数据挖掘领域有产生深远的影响。

5、关于动态规划最经典的问题当属背包问题。 算法步骤： 算法十：朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。

数据挖掘的方法及实施

数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

传统统计方法：①抽样技术：我们面对的是大量的数据，对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的，就要在理论的指导下进行合理的抽样。②多元统计分析：因子分析，聚类分析等。③统计预测方法，如回归分析，时间序列分析等。

数据挖掘的实施步骤：01 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。02 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。03 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。

定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。

建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。分析数据 分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。