Linux是一种开源操作系统，广泛应用于服务器、嵌入式设备和个人电脑等领域。作为Linux系统中的一个重要组成部分，Shell是用户与操作系统内核进行交互的接口。而k-shell则是Linux系统中的一个经典Shell解释器，提供了丰富的命令和功能，为用户提供了方便快捷的操作方式。
在Linux系统中安装k-shell是非常重要的，因为它可以大大提高用户对系统的操作效率。下面我们将介绍如何在Li
原创
2024-03-29 10:17:16
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KNN核心算法函数，具体内容如下#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
# fileName ： KNNdistance.py
# author : zoujiameng@aliyun.com.cn
import math
def getMaxLocate(target): # 查找target中最大值的locate
maxValue = f
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2023-11-03 10:03:33
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k-匿名攻击存在着同质化攻击和背景知识攻击两种缺陷。所谓同质化攻击是指某个k-匿名组内对应的敏感属性的值也完全相同，这使得攻击者可以轻易获取想要的信息。而背景知识攻击是指即使k-匿名组内的敏感属性值并不相同，攻击者也有可能依据其已有的背景知识以高概率获取到其隐私信息。K匿名的基本概念为解决链接攻击所导致的隐私泄露问题，引入k-匿名 (k-anonymity) 方法。k-匿名通过概括（对
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2024-08-27 13:26:49
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1. KNN (k-Nearest Neighbor)k近邻算法是一种基本分类与回归方法。k近邻法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别一定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方法进行预测。因此k近邻算法不具有显式的学习过程。k近邻实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。 k近邻的三个基本要素是：k值的选择，距离的度量以及分类决策规则。
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2023-08-30 21:24:08
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链式攻击：指攻击者通过对发布的数据和其他渠道获取的外部数据进行链接操作，以推理出隐私数据，从而造成隐私泄露，相当于一种个人信息维度的扩充。 K-匿名算法就是为了解决链式攻击。工作原理：通过概括（对数据进行更加概括、抽象的描述）和隐匿（不发布某些数据项）技术，发布精度较低的数据，使得每条记录至少与数据表中其他k-1 条记录具有完全相同的准标识符属性值，从而减少链接攻击所导致的隐私泄露。攻击方法：同质
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2023-10-08 10:02:13
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K最邻近密度估计技术是一种分类方法，不是聚类方法。不是最优方法，实践中比较流行。通俗但不一定易懂的规则是：1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离（欧氏或马氏）。2.选出最小的前K数据个距离，这里用到选择排序法。3.对比这前K个距离，找出K个数据中包含最多的是那个类的数据，即为待分类数据所在的类。不通俗但严谨的规则是：给定一个位置特征向量x和一种距离测量方法，于是有：1.在N个训练向量外，不考
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2023-07-03 16:55:58
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shell算法
原创
2021-12-28 21:57:56
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Python K-均值算法我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。8个解决方案54 votesScipy的集群实施效果很好，其中包括k-means实施。还有scipy-cluster，它可以进行聚集聚类。 它的优点是您无需提前决定群集的数量。tom10 answered 2020-06-23T11:05:11Z
28 votesSciPy的kmeans2
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2024-06-10 10:42:40
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算法笔试题：（Python实现）------ 初级算法初级算法数组Python实现从排序数组中删除重复项买卖股票的最佳时机 II旋转数组存在重复只出现一次的数字两个数组的交集 II加一移动零两数之和有效的数独旋转图像字符串Python实现反转字符转整数反转字符串中的第一个唯一字符有效的字母异位词验证回文字符串字符串转换整数 (atoi)实现 strStr()最长公共前缀外观数列链表删除链表中的节
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2024-01-29 15:59:23
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1.k-means算法的思想k-means算法是一种非监督学习方式，没有目标值，是一种聚类算法，因此要把数据划分成k个类别，那么一般k是知道的。那么假设k=3，聚类过程如下：1.随机在数据当中抽取三个样本，当做三个类别的中心点（k1，k2，k3）；2.计算其余点（除3个中心点之外的点）到这三个中心点的距离，每一个样本应该有三个距离（a，b，c），然后选出与自己距离最近的中心点作为自己的标记，形成三
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2024-04-12 22:37:14
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Kmeans和KNN（K近邻）算法是聚类cluster中经典的算法，两者既有类似性也存在不同点。两个算法的缺点：无法自行自动确定样本分类数量，需要先验知识！K-means是无监督学习，而KNN（K近邻）是监督学习，需要样本标注！Kmeans算法的思想：随机给出数据的k个类的初始点，然后遍历所有的数据点，样本到各个初始点的距离（欧拉或者曼哈顿距离），距离最小的则将该样本归为当前初始点相同类，直到遍历
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2024-06-07 14:18:24
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一、算法流程（1）收集数据：可以使用任何方法；（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式；（3）分析数据：可以使用任何方法；（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法；（5）测试算法：计算错误率；（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法，判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用，对计算出的分类执行后续的处理。二、算法实施对未知类别属性的数据集中的
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2023-08-17 09:15:34
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1.定义: k-近邻（KNN,k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。k-近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k-邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实
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2023-08-14 17:00:41
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聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点）。数据使用Excel存储，转换为CSV文件，使用numpy中的loadtxt方法进行读取
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2023-12-29 14:27:58
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。 K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点
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2023-12-28 15:56:37
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【K210+micropython】初识K210 文章目录【K210+micropython】初识K210缘起一、K210是什么？二、一些开发板三、micropython简介总结 缘起之于k210，其实很早之前在各种比赛中就有上手。但是限于自己在团队中负责的都是视觉部分，一般是把K210当做一个视觉处理模块来使用，当然也有用到openmv，但是对于一些需要跑深度学习模型的任务，一般是首选K210。
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2023-11-01 23:45:23
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Python量化分析中，基于TA-Lib 的K线的指标分析函数名：CDL2CROWS名称：Two Crows 两只乌鸦简介：三日K线模式，第一天长阳，第二天高开收阴，第三天再次高开继续收阴，收盘比前一日收盘价低，预示股价下跌。例子：integer = CDL2CROWS(open, high, low, close)函数名：CDL3BLACKCROWS名称：Three Black Crows 三只
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2023-08-07 10:42:40
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# 如何实现 K2 算法（Python）初学者指南
K2 算法是一种用于学习贝叶斯网络结构的算法，它通过最大化后验概率来选择最佳的网络架构。对于初学者而言，理解和实现 K2 算法可能会有些困难。在这篇文章中，我们将一步步带你实现 K2 算法，并解释每一个步骤需要做什么。
## 流程概述
首先，我们可以将实现 K2 算法的过程分为几个基本步骤。下面是一个简单的表格，展示了每个步骤及其对应的描述
# Python K线算法模型实现
## 简介
K线图是股票和期货市场最基础的技术分析工具之一，通过图表展示了一定时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。本文将介绍如何使用Python实现K线算法模型。
## 整体流程
下面的表格展示了实现K线算法模型的整体流程。
```mermaid
journey
title 整体流程
section 数据获取
sectio
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2023-10-07 14:24:14
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# 如何实现“k近邻算法 Python 安装”
## 一、整体流程
下面是实现“k近邻算法 Python 安装”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Python |
| 2 | 安装 scikit-learn 库 |
| 3 | 编写 k 近邻算法代码 |
| 4 | 运行代码测试 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤1：安装 Pyth
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2024-06-13 03:50:14
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