1. K-means算法介绍先放着，日后补上！2. java实现代码代码说明： 1. 测试数据的输入维度必须都相等才能运行！ [1,2,3,3]和[2,3,4,4] 这样维度相同，都是4维，可以运行。 [1,2,3,3]和[2,3,4] 这样维度不相同，不能运行。 2. 输入数据的点，尽量不要重复！ 输入的数据点[1,2,3]和[1,2,3] 这样的数据点是重复的
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2024-06-23 12:41:34
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# Python Numpy 样例学习指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python中的Numpy库来处理数组和数学运算。Numpy是一个强大的数值计算库，广泛用于数据分析和科学计算。我们将从基本概念开始，到创建数组，再到执行一些基本操作，最后给出一个完整的使用案例。
## 学习流程
为了使整个学习过程更加清晰，我们可以将其按照以下步骤进行划分：
| 步骤 | 描述
【Python数据结构与算法】（三）：递归（Recursion）✨本文收录于《Python数据结构与算法》专栏，此专栏主要记录如何python学习数据结构与算法笔记。?个人主页：JoJo的数据分析历险记
?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生文章目录【Python数据结构与算法】（三）：递归（Recursion）1.递归基本概念应用一：阶乘计算应用二：斐波那契
# 学习如何实现 Python 函数样例
在程序开发中，函数是非常重要的组成部分。函数可以帮助我们组织代码和实现特定的功能。在这篇文章中，我们将详细讨论如何实现一个 Python 函数，并通过一个简单的样例演示每个步骤。同学们请准备好，我们开始吧！
## 流程概述
首先，我们来看看实现一个 Python 函数的整体步骤。以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述
# GBDT模型简介与Python实现
回归与分类问题是机器学习中的两大核心任务，而梯度提升树（GBDT, Gradient Boosting Decision Tree）是解决这类问题的主流算法之一。它以高效、强大的自学习能力，在许多实际问题中取得了优异的表现。本文将介绍GBDT的基本原理，如何使用Python实现GBDT，并结合可视化工具展示数据分布及过程。
## 1. GBDT的基本原理
# 使用 Python 调用 RocketMQ 的完整指南
## 1. 概述
RocketMQ 是一个高性能、高可靠的消息传递中间件。本文将指导你如何使用 Python 来调用 RocketMQ，尤其是对于刚入行的小白，步骤简单易懂。
## 2. 流程概览
下面是实现 RocketMQ 调用的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 03:27:40
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原标题：Kmeans算法的Python实现Kmeans聚类kmeansK-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。
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2023-08-21 19:27:01
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# Python GCM加密样例
## 简介
GCM（Galois/Counter Mode）是一种常见的对称加密模式，它提供了对数据进行加密和认证的功能。在Python中，我们可以使用cryptography库来实现GCM加密算法。
本文将为您介绍GCM加密算法的基本原理，并给出使用Python实现GCM加密的示例代码。
## GCM加密原理
GCM是一种通过使用Counter模式和Gal
原创
2023-07-20 19:19:39
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文章主要是翻译了文档的内容，但也在里边加入了一些自己在实际操作中遇到的问题及解决的方案，和一些补充的小知识，一起学习。环境：Ubuntu 16.04 LTS，Spark 2.0.1, Hadoop 2.7.3, Python 3.5.2 利用spark shell进行交互式分析1. 基础首先打开spark与python交互的API$ cd /usr/local/spa
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2024-09-11 12:10:47
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接口类继承有两种用途：一：继承基类的方法，并且做出自己的改变或者扩展（代码重用） 二：声明某个子类兼容于某基类，定义一个接口类Interface，接口类中定义了一些接口名（就是函数名）且并未实现接口的功能，子类继承接口类，并且实现接口中的功能1 # 一:这样不好,我要统一一下支付的规则.
2
3 class QQpay:
4 def pay(self,money)
关于**CMPP 协议**的 Python 样例，这篇博客将带你一步步了解如何具体实现这个协议的功能，特别是如何使用 Python 来达成这一目标。我们将从环境准备开始，走过每个阶段，带着你完成 CMMP 协议的集成与配置，最后还会分享一些实战经验。
## 环境准备
首先，我们来看看适合我们的技术栈。这张表格展示了不同技术栈版本的兼容性，可以帮助你选择合适的环境：
| 组件
k-means算法此次的作业是要求我们利用所学知识实现利用python实现k-means算法，首先我们先来简单的介绍一下k-means算法： k-means算法接受输入量k；然后将n个数据对象划分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”来进行计算的。算法实现思路k-means算法是一种基于
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2023-08-11 22:14:29
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Kmeans算法是最常用的聚类算法。 主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下，把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之后，根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值)，然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤，直至类簇中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。其训练数据的流程是：根据上面的流程图来实现具体代码： 数据集提取链接链接
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2023-05-26 11:34:53
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python实现kmeans与kmeans++方法
一.kmeans聚类：基本方法流程1.首先随机初始化k个中心点2.将每个实例分配到与其最近的中心点，开成k个类3.更新中心点，计算每个类的平均中心点4.直到中心点不再变化或变化不大或达到迭代次数优缺点：该方法简单，执行速度较快。但其对于离群点处理不是很好，这是可以去除离群点。kmeans聚类的主要缺点是
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2023-06-27 10:36:22
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一、 KMeans方法概述1. 无监督学习方法（不需要人为的干预）2. 分类问题，输入分类数目，初始化中心位置3. 硬分类方法，以距离度量 （ 硬分类：以距离为度量，距离离哪个中心点越近，他就被标记为哪个分类的编号； 以距离度量：计算两个点之间的距离，如平面上x,y；空间上x,y,z；对RGB图像来说就是R、G、B三个通道，
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2024-03-27 10:17:25
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上了斯坦福Andrew NG 课，把所有的练习用matlab 做完一遍之后感觉意犹未尽，因此决定用pyton 将课内算法逐一实现一遍，以加深理解，同时也避免自己成为调包侠，哈哈，话不多说，进入正题。 Kmeans 是一个经典的无监督聚类算法，算法内容比较容易理解。有兴趣的同学可以百度相关论文研读其内容，这里不再赘述。 Kmeans 算法流程如下： Input: -K (聚类数目，即所需分类的
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2023-10-13 11:43:28
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文章目录前言加速方法分享1. Spark失效2. Sklearnex加速KMeans计算2.1 安装2.2 开启加速3. 降维4. 减少数据5. GPU6. 放弃轮廓系数方法 前言KMeans是最常用的最简单的聚类算法。它的效率是常见的一系列聚类算法中最高的。但受向量大小、数据量和类中心数量影响，聚类速度变慢。这里分享一些简单的技巧或者一些坑。加速方法分享1. Spark失效Spark采用并行分
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2023-08-13 15:42:32
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手写算法-python代码实现Kmeans原理解析代码实现实例演示sklearn对比总结 原理解析今天，我们来讲一下Kmeans，一种无监督聚类算法，也是最为经典的基于划分的聚类方法,它的思想是：对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。实现流程如下： 1、先确定数据集聚类个数k； 2、在数据集中随机选取k个数据，作为初
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2023-08-23 20:40:44
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Makefile1 Makefile2
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2019-06-22 12:26:00
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最新增加EAIntroView 一个灵活的介绍界面,可以用作引导页UI下拉刷新EGOTableViewPullRefresh– 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh– 下拉刷新控件。MJRefresh– 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能。可以自定义上下拉刷新的文字说明。具体使用看“使用方法”。 （国人写）XHRef
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2024-10-21 21:33:04
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