先说KM算法求二分图的最佳匹配思想，再详讲KM的实现。【KM算法求二分图的最佳匹配思想】对于具有二部划分( V1, V2 )的加权完全二分图，其中 V1= { x1, x2, x3, ... , xn }， V2= { y1, y2, y3, ... , yn }，边< xi, yj >具有权值 Wi,j 。该带权二分图中一个总权值最大的完美匹配，称之为最佳匹配。 记 L(x
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2024-10-18 20:46:22
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一、聚类算法1、kmeans定义：K-means算法，也被称为K-均值或K-平均算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-means算法是基于相似性的无监督的算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一类别中。思想： 事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个
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2024-03-04 11:10:11
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一、简介 K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有（或最小数目）对象被重新分配给不同
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2024-09-28 20:11:45
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聚类分析介绍关键词：没有先验知识、亲密程度、相似性个体、自动分类；K-Means聚类 K均值聚类是一种动态聚类法，为了改进之前的算法在样品个数很大时内存和时间都消耗极大的缺点；即一种动态聚类法，先粗略分一下类，然后按照某种最优原则进行修正，直到分类比较合理为止；思想： 先假定样本可分为C类，选定C个初始聚类中心，然后根据最小距离原则将每个样本分配到某一类中，之后不断迭代计算各类的聚类中心，并
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2024-01-03 08:38:42
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在字符串匹配算法中，KMP算法之所以差不多可以做到O(N)的复杂度，关键就在于消除了主指针回溯，从而可以节省大量的时间。
例如想要对abcdabce和abce进行匹配，那么暴力算法如下表所示，每次需要对比4个字符，总共对比5次。
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2022-04-09 17:14:54
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最近遇到一个字符串内查找指定子字符串出现位置的算法问题，最后虽然用暴力匹配法解决了问题，但是时间效率非常差。看到网上说可以用KMP模式匹配算法进行优化，搜了很多资料才基本弄懂，这里记录一下自己的理解和实现代码。本文并没有重复造轮子，是基于结尾处两篇大神的参考文章的一些自我理解。大神的文章深入浅出通俗易懂，建议先行食用。 文章目录实现效果暴力匹配的缺点KMP算法原理代码实现next数组部分字符串匹配
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2023-09-19 04:46:33
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如果有多个虛机用相同vnc port的话，只能有一个可以启动，所以vnc port号是唯一的 解决问题的方法，就是把xml文件里的svn端口号改成唯一的就可以解决问题！！！（用virsh edit vhost-name）去编辑：
原创
2022-03-03 13:46:54
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K-means：无监督算法，具有不确定性，因为刚开始输入的聚类点不同，可能会导致最终聚类的结果不同，因此建议多做几次聚类，看看那种分类靠谱点。
簇的位置：簇中心的坐标。K-means初始化的时候随机选择一个点作为中心点，然后每个步骤迭代找到一个新的中心，在这个新的中心附近的点都相似，并被划分到同一个组；簇的半径：簇内每个点到簇中心的距离的平方差；簇的规模
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2024-06-05 21:09:20
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对于制造业来说，生产管理是企业的核心，企业核心没有优化，没有升级，将会对企业效益产生重大影响，在面对工业4.0快速发展，ERP企业管理软件已成为企业快速发展必不可少的办公软件。ERP生产计划贯穿了生产价值创造的全过程：从概念到投产的设计过程、从订货到送货的信息流通处理过程、从原材料到产成品的物质转换过程以及全生命周期的支持和服务过程，涉及每一个部门，每一个人员。1、生产管理为什么需要E
V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
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推理的基本概念3.1.1 推理的定义3.1.2 推理方式及其分类 1.演绎推理：一般 → 个体三段论式（三段论法）2.归纳推理：个体 → 一般完全归纳推理（必然性推理）不完全归纳推理（非必然性推理） 3.默认推理（缺省推理）：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理。 1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。 2.不确定性推理：推理
1 模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合。2 内容介绍模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)；综合：排序融合(Rank averaging)，log融合。stacking/blending: 构建多层模型，并利用预
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
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2017-10-19 15:24:16
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1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
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2020-10-11 20:25:00
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一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
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2022-08-01 13:49:59
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LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
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2023-09-23 13:11:12
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概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
原创
2023-11-07 14:24:20
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