1. 基本群聚 这一节介绍的算法，来自于Craig Reynolds在1987年发表的论文《Flocks，Herds and Schools:A Distributed Behavioral Model》。在论文中，他提出算法原型仿真整群的鸟、鱼或其他生物。 这个算法的做出的行为非常类似水中的鱼群或成群的飞鸟。所有的“类鸟群”
本文的前半部分：python 数据聚合与分组运算（part 1）4. 透视表和交叉表透视表（pivot table）是各种电子表格程序和其他数据分析软件中一种常见的数据汇总工具。它根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。在Python和pandas中，可以通过本章所介绍的groupby功能以及（能够利用层次化索引的）重塑运算制作透视表。DataFrame有
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2024-08-22 14:18:48
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做了Debug_PropertySheet.props和Release_PropertySheet.props的两个配置属性表。这样每次只要直接添加两个属性表就可以跑代码了，省去了每个项目重新配置。 一、 1.下载和安装OpenCV SDK：（1）在OpenCV官网的下载页面：http://opencv.org/downloads.html，找到对应OpenCV for SDK版本下载，本人使用
随着科技的不断发展，人员聚集监测识别摄像机已经成为了现代社会安全管理的重要工具。这种摄像机能够对人员聚集的情况进行实时监测和识别，帮助相关部门及时发现和处理潜在的安全风险。人员聚集监测识别摄像机可以通过高清晰度的摄像头和先进的人脸识别技术，准确地识别出人群中的个体，并记录下他们的行踪和行为。在人员密集的场所，如商场、车站、体育场馆等，这种摄像机能够帮助安保人员更好地掌握人员活动的情况，及时发现异常
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2024-04-13 10:04:04
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目录一、SJTU-VideoAnalysis-master1.1 说明1.1.1 Project11.1.2 Project21.2 Project21.2.1 说明1.2.2 YOLO v31.2.2.1 Coding1.2.2.2 效果1.2.3 MCNN1.2.4 LSC-CNN1.2.5 12-in-1二、unbox_yolov5_deepsort_counting2.1 介绍2.2 b
佩戴安全帽人员聚集识别借助现场已经安装的监控摄像机实时监控现场画面，佩戴安全帽人员聚集识别识别职工是不是戴安全帽，是不是人员聚集状态，进而发送警示和
原创
2024-07-16 14:03:54
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近期，我们发布了基于AI智能视频云存储/安防监控视频AI智能分析平台的多项新功能，将人工智能技术广泛应用于视频监控领域。该平台内置多种AI算法，能够实时检测、跟踪和抓拍视频中的人脸、人...
原创
2023-11-13 16:13:08
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监控识别佩戴安全帽人员聚集依据边缘计算+机器视觉深度学习技术，监控识别佩戴安全帽人员聚集利用现场已有的监控
原创
2024-07-16 14:03:48
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网络聚集系数是用来衡量网络中某些节点之间链接密集程度的指标。通过对网络聚集系数的计算，可以更好地理解数据集中的连接性和结构。在 Python 中，计算网络聚集系数通常使用 NetworkX 库。接下来，我们将以此为线索，详细记录一个完整的备份和恢复过程，包括相应的策略、恢复流程，以及在其中使用的一些工具链和验证方法。
### 备份策略
为了确保网络聚集系数计算的结果不会因数据丢失而受到影响，需
# 边聚集系数：理解网络中的连接性
在网络科学中，"聚集系数"是一个重要的指标，用于衡量网络中节点连接的紧密程度。具体而言，边聚集系数（Edge Clustering Coefficient，ECC）描述了网络中某条边的邻居节点之间的连接情况。本文将深入探讨边聚集系数的定义、计算方法，以及如何在Python中实现这一计算。
## 什么是边聚集系数？
边聚集系数衡量的是与某条边相关的节点的连接
聚集索引：一种索引，该索引中键值的逻辑顺序决定了表中相应行的物理顺序。 CREATE CLUSTERED INDEX CLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)非聚集索引：一种索引，该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。 CREATE NONCLUSTERED INDEX NONCLUSTER_ID ON TABLE_NAME(ID)拿新华字典查字打比方。聚集索引，
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2024-06-04 15:47:28
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此文为个人学习知识点记录聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序相同，实现物理排序，因此一个表只能一个聚集索引，但索引可以包含多个列。聚集索引可以提高查询速度和排序速度。eg:经常使用某一列排序时，在该列上聚集，则可以避免每次查询都进行排序非聚集索引：索引逻辑顺序与行物理顺序不同，聚集索引的叶节点是数据，非聚集索引的叶节点还是索引，只不过有一个指针指向对应的数据块注：图片和多数理论引自 皇图
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2016-04-05 16:15:18
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关于这几个概念的理解首先要知道索引是一种数据结构，这个数据结构是由数据库本身来维护的，当删除、插入、更新数据的时候，索引自身的数据结构也在不断维护中。索引是基于二叉树的结构来维护的，主要是为了快速检索数据二叉树结构中有叶节点和非叶节点，叶节点就是没有分支的最后节点，顾名思义就像叶子一样那么聚集索引，聚集索引的叶节点存储的就是数据本身，这就意味着，聚集索引决定了数据的物理存储顺序。因此聚集索引在单叶
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2024-04-07 06:01:56
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在序列上执行聚集函数(比如sum() , min() , max() )eg1:>>>nums = [1, 2, 3, 4, 5]>>>s = sum(x * x for x in nums)eg2:>>>import os>>>files=os.listdir('C:\share')>>>if any(na
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2023-11-21 19:22:36
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1.职员信息管理系统1.添加职工数据 2.显示职工数据 3.查询职工数据 4.修改职工数据 5.删除职工数据 6.保存职工数据 7.排序职工数据 8.统计职工工资数据 9.退出2.代码# -!- coding: utf-8 -!-
admin_id = "python"
password = "123456"
def verify(): # 管理员验证身份函数
id_input
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2023-08-22 11:07:02
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-聚簇索引：将数据存储与索引放到一起，索引结构的叶子节点保存了行数据。-非聚簇索引：将数据与索引分开存储，索引结构的叶子节点指向了数据对应的位置。聚簇索引不一定是主键索引，而主键索引一定是聚簇索引。可以理解成在聚簇索引上建立的索引，都是非聚簇索引（也称辅助索引）。因为一个表中只能有一个聚簇索引，其他都是非聚簇索引。 辅助索引的叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值，辅助索引总需要二
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2023-09-03 16:21:50
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下面说说索引使用的几个误区和问题第一：聚集索引的约束是唯一性，是否要求字段也是唯一的呢？分析：如果认为是的朋友，可能是受系统默认设置的影响，一般我们指定一个表的主键，如果这个表之前没有聚集索引，同时建立主键时候没有强制指定使用非聚集索引，SQL会默认在此字段上创建一个聚集索引，而主键都是唯一的，所以理所当然的认为创建聚集索引的字段也需要唯一。结论：聚集索引可以创建在任何一列你想创建的字段上，这是从
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2023-12-15 13:37:38
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MySQL索引中可以分为聚集索引与非聚集索引两类，在网络上也见过聚簇的说法，这里先简单介绍两种索引的含义与适用场景。懒得画图，全是字。索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序，也就是在数据库上连接的记录在磁盘上的物理存储地址也是相邻的，注意这一点特性，我们可以分析出它的适用情况。由于聚集索引规定了数据项，也可以说是记录在表中的物理存储顺序，物理顺序唯一，自然每张表中的聚集索引也是唯一的，但是
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2023-11-03 07:08:13
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K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-means算法需要事先指定簇的个数k，算法开始随机选择k个记录点作为中心点，然后遍历整个数据集的各条记录，将每条记录归到离它最近的中心点所在的簇中，之后以各个簇的记录的均值中心点取代之前的中心点，然后不断迭代，直到收
实验题目：计算聚集系数和邻里重叠度利用变成编写计算聚集系数和邻里重叠度的算法，使用大数据分析社会网络中的邻里关系实验步骤与内容：输入： 任意图的邻接矩阵输出： 1）每个节点的聚集系数 聚集系数：节点A的聚集系数定义为A的任意两个朋友彼此也是朋友的概率——也就是A相邻的节点之间边的实际数/与A相邻节点对的个数之比 2）每个节点对的邻里重叠度 邻里重叠度:定义一条边的邻里重叠度为:与A,B均为邻居的节
