随着社群运营的发展，越来越多的企业也在逐渐搭建自己的社群，希望可以更多频次的去触达客户，从而达到品牌推广、销售转化等目标。 我们根据社群运营的实际经验，进行了总结，接下来和大家进行分享。 一、为什么要做社群？ 1.避免用户流失，加强用户关系 搭建社群，可以把客户汇聚到自己的客户池，形成用户沉淀，将弱关系转变为强关系，大大降低用户流失率。 2.提高复购频次 通过社群，可以给用户打上标签，分层运营，有
使用 Python实现 K_Means聚类算法：问题定义
聚类问题是数据挖掘的基本问题，它的本质是将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以下条件：
同一聚类中的数据对象相似度较高；
不同聚类中的对象相似度较小。
相似度可以根据问题的性质进行数学定义。
K-means算法就是解决这类问题的经典聚类算法
它的基本思想是以空间中k个点为中心，进行聚类，对最靠近他
转载
2024-03-05 06:38:26
142阅读
人群聚集监测预警系统采用AI视频智能分析技术，人群聚集监测预警系统通过在工地、工厂等场所已经安装监控摄像头，人群聚集监测预
原创
2024-09-03 23:19:52
77阅读
在需要对一定数量物体（每一物体拥有自己思路行为）进行同一操作时，为了不使展现手法过于机械化，使其更符合自然情况时可使用群组行为算法。简单举例，在Unity中实现一群鸟儿朝向同一目标飞去时，如果直接控制行动则会显得过于僵硬且每一只鸟儿的路径一致，如下图 此种情况下我们使用群组行为算法，使其每一只鸟儿有自己的思路，与同伴过近则分离，过远则聚合，且始终保持是一个群体的行动。在游戏中我们用于改变
人群聚众行为识别系统通过AI视频智能分析技术，人群聚众行为识别系统对工地、厂区、商场等场景进行全天候不间断实时识别，当人群聚众行为识别系统
原创
2024-08-22 09:45:36
97阅读
前 言聚类分析(Cluster Analysis）又称群分析，是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对
# 群聚标准误的理解与应用：Python实例分析
## 引言
在统计学中，标准误（Standard Error, SE）常常用来衡量样本均值的分散程度。在群聚数据（clustered data）中，样本之间可能存在相关性，这导致普通的标准误无法准确反映群体的变异性。因此，我们需要使用群聚标准误来更准确地评估样本均值的精确度和可靠性。本文将通过Python实例深入探讨群聚标准误，并展示如何在数据
原创
2024-09-16 05:13:20
45阅读
人群异常聚集识别监测系统基于视频ai智能分析，人群异常聚集识别监测系统对监控区域内的人员异常聚集行为进行识别，一旦人群
原创
2024-08-03 22:21:01
135阅读
DM-Count 论文翻译摘要一. 介绍二. 先前的工作2.1 人群计数方法2.2 最优传输三. DM-Count：用于人群计数的分布匹配四. 泛化边界和理论分析4.1 高斯平滑方法的广义误差界4.2 不确定的贝叶斯损失4.3 DM-Count 中的损失函数的泛化误差界五. 实验5.1 Toy Data 数据集上的结果5.2 Benchmark 数据集上的结果5.3 模型简化测试六. 结论 论文
转载
2024-01-25 18:13:23
1093阅读
人群异常聚集检测报警系统基于图像识别和数据分析技术，人群异常聚集检测报警系统通过在关键区域布设监控摄像头，实时监测人员的密
原创
2024-09-10 15:42:54
211阅读
最近在看人群密度估计方面的东西，把博客看到的一些方法简单总结一下，后续继续添加。1.论文《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》2015CVPR论文采用了两个网络（3x3和5x5）的融合，可以理解为不同的网络提取的特征不同，上面 Max Pool 对边缘特征（细节）提取较好，下面的 Shallow Net 采用
在图像处理中，灰度共生矩阵（GLCM）是用来提取图像特征的一种常用方法。在本篇博文中，我将详细记录如何使用Python计算灰度共生矩阵并计算聚集度的过程，涵盖从需求分析到实际应用的各个步骤。
### 环境准备
首先，我们需要准备好我们的开发环境。以下是所需技术栈的版本兼容性矩阵：
| **技术栈** | **版本** | **兼容性说明** |
作者：两杯咖啡聚集操作是SQL语言中除扫描、投影、连接外的另一个常用基本操作，主要用于对海量数据进行分组，然后在组内进行统计计算的场景。在AP场景下，经常面临海量数据处理的场景，而最终用户希望通过海量数据获取汇总信息，聚集操作的使用将更加广泛。本文从基本聚集操作入手，介绍常用的SQL语法，以及一些扩展的聚集功能，同时会讲到在GaussDB(DWS)里聚集相关的一些优化思路。一．典型语法SQL的聚集
转载
2024-01-03 16:26:45
100阅读
集聚系数（clustering coefficient）用来描述一个图中的顶点之间结集成团的程度的系数。具体来说，是一个点的邻接节点之间相互连接的程度。集聚系数分为整体，局部两种。整体集聚系数可以给出一个图中整体的集聚程度的评估，而局部集聚系数则可以测量图中的每个结点附近的集聚程度。整体集聚系数：定义在闭点三点组之上。假设图中有一部分点是两两相连的，那么可以找出很多个“三角形”，其对应的三点两两相
转载
2023-12-07 23:33:04
539阅读
Ant colony optimization ，ACO)。ACO是一种元启发式群智能算法，旨在解决组合优化问题。它利用了真实蚂蚁的觅食行为，由被称为蚂蚁的人工媒介组成。每只蚂蚁在巢穴和食物来源之间的路径上沉积一些化学物质，形成信息素的踪迹。随着时间的推移，信息素蒸发，避免了蚂蚁进入局部最优；因此，蚂蚁越多，路径上的信息素就越强，蚂蚁就越倾向于选择这条路径（作为最短路径的概率越高）。基于“信息素蒸
人口金字塔是按人口年龄和性别表示人口分布的特种塔状条形图，是形象地表示某一人口的年龄和性别构成的图形。人口金字塔图，以图形来呈现人口年龄和性别的分布情形，以年龄为纵轴，以人口数为横轴，按左侧为男、右侧为女绘制图形，其形状如金字塔。金字塔底部代表低年龄组人口，金字塔上部代表高年龄组人口。人口金字塔图反映了过去人口的情况，目前人口的结构，以及今后人口可能出现的趋势。人口金字塔可分为三种类型：年轻型、成
转载
2023-09-11 12:07:05
160阅读
实验内容：输入：任意的有向图输出：1）每个节点的聚集系数2）每个节点对的邻里重叠度相关定义介绍：聚集系数：节点A的聚集系数 = A的任意两个朋友之间也是朋友的概率（即邻居间朋友对的个数除以总对数）邻里重叠度：与A、B均为邻居的节点数/ 与节点A、B中至少一个为邻居的节点数实验思路说明：在有向图中，可能出现自循环和双向边的情况，在计算聚集系数或邻里重叠度的时候，忽略自循环并将双向边视做一条边，因此在
转载
2023-11-24 03:34:18
540阅读
1.问题描述： 为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果 ,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量 式 ,提出了核蚁群化学
原创
2022-10-10 15:54:14
83阅读
整体思路：在安卓里面打包aar，再集成到unity里面，用unity调安卓方法来达到目的1.下载腾讯广点通的SDK，地址 2.新建一个安卓项目（能打包aar就行，具体百度安卓跟unity交互） 3.把腾讯demo里面的lib文件夹下面的SDK拿到新项目lib文件夹里面，把Constants类也复制进来4.找到腾讯demo里面app的bulid.gradle，全部复制到新项目中，当然apply pl
转载
2024-04-01 09:12:48
0阅读
在Java开发过程中，计算聚集性是一个重要的问题，这不仅影响系统性能，还关系到数据处理的准确性。本文将详细探讨“聚集性怎么计算 JAVA”的相关问题，包括触发链路的用户场景还原、错误现象分析、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等。
```mermaid
flowchart TD
A[用户请求聚集性计算] --> B{系统处理请求}
B -->|成功| C[返回聚集性结果]
