对于Java程序来说，JVM是一台完整的机器，可是对于真正的机器或OS来说，JVM只是其中一个进程而已。作为一个进程，它又是如何启动的呢？如下来一步一步分析。（注，本文分析的JDK源代码是openjdk6,下载地址：http://download.java.net/openjdk/jdk6/）
JVM的进程入口是在...\jdk\src\share\b
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2023-05-24 18:58:33
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文章目录更新：2019年8月说明PCL 滤波介绍直通滤波器对点云进行滤波处理VoxelGrid滤波器对点云进行下采样statisticalOutlierRemoval滤波器移除离群点使用参数化模型投影点云从一个点云中提取索引ConditionalRemoval 或 RadiusOutlinerRemoval 移除离群点 更新：2019年8月说明以下均为 Being_young 前辈所写，现转载过
引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse
语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2023-06-13 21:24:08
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引言手写识别也是当前机器学习的一大热点，数字手写识别是手写识别中的基础，我们用到的是knn算法，今天给大家讲一下我的实现方法；环境IDE：Eclipse 语言：Java项目：数字手写识别思路数据采集：我们知道，一张图片可以被看作一个个点组成的矩阵，对于手写数字，我们只要创建一个全0数组当作背景，手写完毕把数字所占区域置为1，就可以保存当作一个样本了，如下图所示。 算法:KNN算法，其距离度量我们
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2024-01-22 00:12:52
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一、KNN算法 k-近邻算法，简单的说就是运用k算法采用测量不同特征值之间的距离的方法对日常生活中出现的人或物进行分类。它的算法核心思想就是：近朱者赤，近墨者黑。举个例子： 如图1.1所示假设坐标图中有3种颜色的图案，其中有一个白色的图案，要判断它应该属于哪种颜色，取决于它的坐标位置，经过计算它离红色图案的坐标位置更近，所以它最后属于红色类型。 图1.1 二
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2023-10-29 09:29:34
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上上一章已经学习了感知机模型、策略和算法，感知机对于分类任务有着其优点，但是该模型是在具有强假设的条件下——训练数据集必须是线性可分的，但是如果数据集是呈现无规则的分布，那么此时如果要做分类任务，还可以考虑k近邻（KNN），这是一种基本的分类和回归方法，既可以做简单的二分类也可以做复杂的多分类任务，还可以做回归任务。KNN模型KNN模型实际上对应于对特征空间的划分，虽然没有具体的数学抽象语言描述，
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2024-02-12 21:35:32
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一、KNN简述KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。换个说法可能更好理解，比如一个一定范围的平面随机分布着两种颜色的样本点，在这个平面内有个实例点不知道它是什么颜色，因此通过它周边的不同颜色的点分布
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2023-07-15 21:42:22
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背景介绍邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。 图片源自网络 KNN算法的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该
机器学习机器学习（Machine Learning）通过算法、使⽤历史数据进⾏训练，训练完成后会产⽣模型。未来当有新的数据提 供时，我们可以使⽤训练产⽣的模型进⾏预 测。 机器学习训练⽤的数据是由Feature、Label组成的。 Feature :数据的特征,也叫做特征列，例如湿度、⻛向、季节、⽓压。 Label：数据的标签，也叫做⽬标值，例如降⾬（0.不会下⾬，1.会下⾬），天⽓状况（1.晴天
文章目录KNN(K nearest neighbors)K值的选择和影响k取值偏小k取值偏大样本点距离的计算方式闵可夫斯基距离曼哈顿距离欧几里得距离切比雪夫距离余弦距离决策函数的选择用于分类的多票表决法用于回归的平均值法KNN算法的优缺点 KNN(K nearest neighbors)简介 K近邻 (k-Nearest Neighbors， KNN) 算法是一种分类与回归算法，是机器学习算法中
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2024-06-06 14:54:23
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学习 Keras 为主，内容比较简单1 背景与目标1.1 背景Keras 是一个由纯 Python 编写而成的深度学习框架，并基于 Tensorflow、Theano 及 CNTK 后端。Keras 方便易用，能够迅速将 idea 转换为结果。本文利用 Keras 构建多层感知器，进行0-9 的『手写数字识别』 ，旨在感受 Keras 库的友好与易用。2.2 目标使用 Keras 搭建深度学习模型
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2023-12-30 15:16:22
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实时人脸识别系统在计算机视觉领域仍然是一个非常热门的话题，许多公司已经开发了自己的解决方案来尝试进入不断增长的市场。 与传统的识别方法相比，实时人脸识别系统的优势在于在连续帧中使用同一个人的多个实例。如果你希望利用实时人脸识别的优势，开源项目可能是一个很好的起点。 由于源代码已发布，你可以看到它是如何工作的，并确保它不会窃取你的数据。 在本文中，我们将帮助你挑选最佳开源人脸识别项目，并向你展示为什
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2024-07-31 12:02:11
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一、KNN介绍KNN（K-Nearest Neighbor）算法，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看 出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要 的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的 值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。KNN算法可以用于分类和回归，是一种监督学习算法。思路：如果一个样本在特
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2024-04-06 09:49:14
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机器学习流程：获取数据数据基本处理特征工程机器学 习模型评估K近邻算法 简介： K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别
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2024-03-12 21:55:03
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图像分类-KNN前言一、KNN算法原理1.1 基本理论1.2 距离度量1.2.1欧式距离1.2.2曼哈顿距离二、KNN算法实践2.1 KNN算法实现2.2 KNN进行图像分类-用于MNIST数据集2.3 KNN进行图像分类-用于CIFAR10数据集总结 前言KNN算法原理及实践github地址 一、KNN算法原理1.1 基本理论K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数
# Java 环形KNN算法：一种高效的机器学习方法
## 引言
K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种常见的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的基本思想是通过计算样本之间的距离，从训练集中查询与待预测样本最近的K个邻居，并根据邻居的类别进行决策。近年来，随着大数据和高维数据的快速发展，传统的KNN算法面临着几个挑战，如计算效率和内存消耗等。为有效解决这些问
# Java实现KNN算法的指南
K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的但非常高效的分类算法，它的基本思想是通过计算待分类样本与已知分类样本之间的距离，来决定样本所属的类别。在本文中，我将教你如何用Java实现KNN算法，我们将通过以下步骤逐步进行。
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-18 04:06:08
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K近邻算法思想非常简单，总结起来就是根据某种距离度量检测未知数据与已知数据的距离，统计其中距离最近的k个已知数据的类别，以多数投票的形式确定未知数据的类别。 一直想自己实现knn的java实现，但限于自己的编程水平，java刚刚入门，所以就广泛搜索网上以实现的java代码来研习。 下面给出我对代码的注释，如果有错误请指正。源程序共定义了三个class文件，分别是：public&
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2023-06-17 16:34:26
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由于第一次接触KNN分类器，所以首先需要了解它是什么，有什么作用。KNN分类器：KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。基本原理：KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征进行比較；然后从測试集中提取K个最邻近（最类似）的
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2024-09-18 07:19:49
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Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法，本文简单介绍算法的逻辑，并给出算法的Java实现版本。 本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 。 算法简介 有三个节点{a, b,
