题目大意：有一个单调不降整数序列，定义平均值数列为这个数列的相邻两项的平均值组成的序列，现在给定这个平均值序列，问原序
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2023-04-19 00:48:00
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[Ioi2005]mea Description 考虑一个非递减的整数序列 S1,....Sn+1(Si<=Si+1 1<=i<=n)。 序列M1...Mn是定义在序列S的基础上，关系式为 Mi=( Si + S(i+1) )/2, 1<=i<=n, 序列M叫做序列S的平均数序列。例如序列1,2,2
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2018-04-15 14:34:00
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文章目录前言labelme2Xml训练、验证划分mask2Xml? 汇总 ?1.从labelImg格式->txt格式（YOLO格式、ICDAR2015格式）2.从二值mask-＞labelme格式-＞coco格式?3.从labelme格式-＞VOC格式+从二值mask-＞VOC格式4.从RGB-＞二值mask-＞coco格式5.实例分割mask-＞语义分割mask-＞扩增mask6.COC
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2024-04-24 11:35:00
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写在前面目前主流的聚类算法主要分为以下几种K-Means K-均值聚类K-Medoids K-中心聚类DBSSCAN Density-based Spatial Clustering of Application with Noise 密度聚类HC Hierarchical Clustering 层次聚类，或者叫系谱聚类EM Expectation Maximization 期望最大聚类K-Mea
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2024-06-04 21:13:49
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spark ml聚类算法一、K-means原理1.核心思想2.流程3. 注意点优点缺点spark实现模型参数解读K-means变种初始值优化k-means++初始值优化BisectingKMeans距离计算优化elkan K-Means大样本优化Mini Batch K-Means二、高斯混合模型GaussianMixtureModel原理1.核心思想2.流程优缺点spark实现 一、K-mea
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2023-08-21 22:51:05
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一、作者发现的问题：graph(为了区别图像image) 的 NN (neural networks) 只使用的graph/Hypergraph 初始的图结构，忽略了训练过程中的特征嵌入问题。 **二、解决方法：**提出了新的超图模型DHGNN=DHG(超图结构)+HGC(超图卷积）1.DHG模块： 先根据k-means聚类X，即预先处理X，方便建模。(k-means处理X流程)1.1 k-mea
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2024-04-08 15:49:11
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K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。 传统K-Means算法流程首先来看K-Mea
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2024-03-22 20:30:48
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k-means 的原理，优缺点以及改进 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Mea
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2024-03-30 17:57:39
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k-means 的原理，优缺点以及改进 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Mea
DBSCAN算法简述：为什么出现DBSCAN算法？ 当大家一说起聚类算法时候，最先想到的估计就是K-Means或Mean-Shift算法了。但是，K-Means和Mean-Shift算法是通过距离聚类的方式来进行判别，需要设定类别参数，同时聚类的结果都是球状的簇。如果是非球状的分布结构，那么K-Means算法效果并不好。非球状结构的分布如下：
像上述这样的分布结构，如果使用K-Mea
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2023-12-29 17:41:56
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第六章 图像聚类6.1 K-Means聚类6.1.1 SciPy聚类包6.1.2 图像聚类6.1.3 在主成分上可视化图像6.1.4 像素聚类6.2 层次聚类6.2.1 图像聚类6.3 谱聚类这一章会介绍几种聚类方法，并就怎么使用它们对图像进行聚类找出相似的图像组进行说明。聚类可以用于识别，划分图像数据集、组织导航等。同时，我们也会用聚类相似的图像进行可视化。6.1 K-Means聚类K-mea
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2023-10-06 20:28:55
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志一位读者建议多分享一些具体算法相关的内容，这期分享一下数据挖掘相关的算法。简介又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。基本思想k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇；容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-mea
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2022-12-09 10:30:04
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志一位读者建议多分享一些具体算法相关的内容，这期分享一下数据挖掘相关的算法。简介又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。基本思想k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇；容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-mea
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2023-03-11 07:59:08
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✅作者简介：热爱科研的算法开发者，Python、Matlab项目可交流、沟通、学习。
?个人主页：算法工程师的学习日志一位读者建议多分享一些具体算法相关的内容，这期分享一下数据挖掘相关的算法。简介又叫K-均值算法，是非监督学习中的聚类算法。基本思想k-means算法比较简单。在k-means算法中，用cluster来表示簇；容易证明k-means算法收敛等同于所有质心不再发生变化。基本的k-mea
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2023-05-10 09:02:47
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lk = ['oid', 'timestamp', 'signals', 'area', 'building', 'city', 'name', 'floor', 'industry', 'region', 'stress', 'longitude', 'latitud...
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2017-10-18 17:01:00
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## Java中的数据类型及其存储
在Java编程语言中，数据类型是存储数据的一种方式，它决定了数据的类型和大小。Java中的数据类型分为两大类：基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型是Java内置的简单类型，它们分别是byte、short、int、long、float、double、char和boolean。而引用数据类型则是指向对象的引用，比如类、接口、数组等。
### byte类型
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2024-02-26 05:15:43
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在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Means算法是划分方法中的一个经典的算法。 在数据挖掘中，聚类是一个很重要的概念。传统的聚类分析计算方法主要有如下几种：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法等。其中K-Mea
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2023-10-10 10:04:11
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聚类算法是一类无监督学习的算法，用于将数据集中的对象按照相似性进行分组或聚集。聚类算法的目标是将相似的数据点归为一类，同时将不相似的数据点分开。聚类算法可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，对于数据的探索和理解非常有帮助。常见的聚类算法包括：K-means聚类算法：K-means是最常用的聚类算法之一。它将数据点分为K个簇，通过迭代优化的方式将数据点分配到最近的簇中，直到达到收敛条件。K-mea
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2024-06-04 17:17:18
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7 第七章 Service详解 7.1 Service介绍 在kubernetes中，pod是应用程序的载体，我们可以通过pod的ip来访问应用程序，但是pod的ip地址不是固定的，这也就意味着不方便直接采用pod的ip对服务进行访问。 为了解决这个问题，kubernetes提供了Service资源 ...
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2021-07-16 12:30:00
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引言前面我们讲了k-means, k-means属于一种硬聚类的方法，也就是说一个样本属于哪个类了后，他就是哪个类别的了，非此即彼，来不得半点马虎。但是现实生活中，哪有这么多的确定的事啊，身不由己经常发生，因此引入了模糊聚类，英文名Fuzzy c-means clustering, 模糊聚类意味着样本不再是刚性的属于某一类别了，而是给出其属于各个类别的概率。因此称之为模糊聚类。模糊聚类在k-mea
