最近看了几篇谈论B2B与B2C的文章，感觉观点都颇有见地，特别是对于B2B与B2C中的此“B”非彼“B”的论述，阐明了生产型企业与服务型企业开展电子商务的不同特点，说的很有道理。不过我心中总有一个疑问没有得到解答，那就是：“B”的客户从哪里来？
这就是电子商务吗？再看看每年上万亿的电子商务市场规模中，又有多少是通过网上订单、在线支付完成的？广大的中小企业成天在电子商务网站里面
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2007-09-19 14:29:18
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#pragma warning(disable:4996)#include<stdio.h>int main(){ int ys[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 }; int n = 0; //n是想查找的数字 int i = 0; int m = sizeof(ys) / sizeof(ys[0]);
原创
2022-11-20 21:19:23
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MeanShift算法原理及其python自定义实现MeanShift算法原理MeanShift python实现实现思路：代码：运行结果： MeanShift算法原理Meanshift是聚类中的一种经典方法，思想简单，用途广泛Meanshift基于这样的事实，一个类的中心处 点的空间密度 是最大的，因此给定一个点，只要沿着密度方向，由稀疏指向稠密就可以找到这个点所在类的中心点。Meanshif
# 项目方案：使用Python Selenium滚动寻找目标
## 1. 项目概述
在Web应用程序测试和数据爬取过程中，有时需要对页面进行滚动以寻找特定的元素或加载更多内容。Python的Selenium库提供了滚动页面的功能，可以自动化实现滚动过程，节省了人工操作的时间和精力。
本项目旨在通过Python Selenium实现自动滚动页面，以便快速找到目标元素或加载更多内容。
## 2
原创
2023-07-17 07:02:24
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如何实现“质心 python”
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现“质心 python”这一任务。首先，我们需要了解整个流程，并逐步指导你如何完成每一步。
### 流程图
```mermaid
gantt
title 实现“质心 python”流程
section 理解算法
学习算法流程 :done, des1, 2021-11-01, 2d
理
一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。数据被分为了几类就有几个质心。算法步骤：1、先从原始数据集中随机选出K个数据，作为K个质心。2、将剩余的数据分配到与之最相似的的质心的那个簇里。3、第一次分类完成后，计算每个簇内样本的均值，并根据这个均值生成新的质心4、重复2,
# 使用Python在图像中寻找特定目标
在图像处理中，寻找特定目标是一项常见的任务。对于刚入行的小白开发者来说，整个过程可能会让人感到有些复杂。本文将给出一个详细的流程，同时逐步讲解每一步的实现代码，希望能帮助到你。
## 实现流程概述
在我们开始编写代码之前，首先要明确整个流程。下面是寻找图像中特定目标的一般步骤：
| 步骤 | 描述
# 如何在Python中实现“质心”计算
在数据科学和机器学习中，质心（centroid）通常用于聚类分析中，特别是在K-means算法中。质心是指一组点中所有点的平均位置。本文将以新手的角度，详细教您如何在Python中计算质心。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看整个实现过程。下表展示了我们计算质心的基本步骤。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
from scipy import ndimage
import numpy as np
a= np.array([
[0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 1],
[1, 2, 0, 1],
[2, 0, 0
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2023-06-06 00:09:47
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数据及参考代码 github地址，下载压缩包，ch10前言从程序上读懂每一行，才是了解算法的开始。什么是K-means?一句话：一堆数据我也不知道是啥玩意的(无标签)的扔给你，你给我分一下，哪一堆属于一类。这就是聚类！Knn VS K-meansknn表现的是有监督情况下，也就是我都知道标签了，载扔进去一个没有带标签的，根据特性(特征)，你给我判断出来，这个属于哪一类，就像分类匹配一样。K-mea
# Python灰度质心实现流程
## 1. 理解灰度质心
在开始实现之前，首先需要理解什么是灰度质心。灰度质心是指在图像或者图形中，将颜色的灰度值看作是质量（质量越大，颜色越深），每个像素点的坐标看作是质点的位置。灰度质心可以用来描述图像或者图形的整体灰度分布。
## 2. 实现流程
下面是实现"Python灰度质心"的流程。
表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---
# Python中的光斑质心计算
在图像处理和计算机视觉中，光斑的质心（Centroid）是一个重要的物理特征。质心可以被视为光斑的“重心”，它为我们提供了有关光斑分布形状和位置的有价值信息。本文将通过一个简单的例子来介绍如何使用Python计算光斑的质心，并提供相应的代码示例。
## 光斑质心的定义
质心是一个几何形状的平均位置。在二维图像中，光斑的质心可以通过以下公式计算：
\[
C_
# Python求质心
## 介绍
质心是几何中的一个重要概念，它代表了一个物体的平均位置。在数学和物理领域中，质心是一种重要的计算方法，它可以用来描述物体的平衡状态、形状和位置。在计算机科学领域中，我们可以使用Python编程语言来计算一个多维数据集的质心。
本文将介绍Python中求解质心的常见方法以及实际应用示例。我们将先介绍质心的定义和数学原理，然后详细介绍Python中求解质心的几
原创
2023-08-23 12:33:29
467阅读
圣诞节又到啦嘻嘻！！！近来着手智能交通的一些项目，从中总结了几个常用的小点，分享出来以方便大家：inRange函数:先祭出openCV的函数原型void cv::inRange(InputArray src, InputArray lowerb, InputArray upperb, OutputArray dst)简单来说，这个函数就是用来判断输入图像src中每一个像素(pixel)是否在[lo
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2023-09-15 17:02:50
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此程序比上一个程序寻找文件更快#pragma warning(disable:4996)#include<stdio.h>int main(){ int ys[] = { 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 }; //可自行修改 int n = 0; //想查找的元素 int z =
原创
精选
2022-11-20 21:34:10
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python实现k-means算法及对k-means算法缺陷的优化前言： k-means算法用于聚类，它的核心思想是确定分类数k，之后用每类样本数据平均值代表中心值，反复迭代中心值，直至中心值不改变或者在一定的误差范围内。具体的理论知识，可以查看我的这篇博文一、常规k-means算法1、实现代码import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Python获取图像质心
## 背景介绍
在图像处理和计算机视觉领域，图像质心是指图像中物体的重心或中心点。它可以用于识别和定位物体，计算物体的大小和形状，以及进行图像分割和匹配等应用。Python是一种强大的编程语言，它提供了许多库和工具，可以方便地处理图像并获取图像质心。
## 图像质心的计算方法
图像质心通常通过计算像素的平均值来获取。对于一个二值图像，每个像素的值要么是0（黑色
原创
2023-07-24 01:16:33
628阅读
# 使用Python OpenCV计算质心
在计算机视觉领域，质心（Centroid）是图像中一个重要的概念。质心通常代表物体的“中心”，计算质心的意义在于能够对物体进行更精确的识别和分析。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库来计算二值图像的质心，并提供示例代码和相关的图示来帮助读者更好地理解。
## 什么是质心？
质心是物体的几何中心，在二值图像中，质心通常指的是白色部分（前景）
# 实现矩形质心的方法
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python计算矩形的质心。本文将从整体上概述实现该功能的步骤，然后逐步介绍每一步所需的代码和注释。
## 流程图
下面是计算矩形质心的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[输入矩形的长和宽]
B --> C[计算矩形的面积]
C --> D[计算矩形的质心坐
废话不多说，直接上干货,后附已验证通过的质心算法总体逻辑step1在理想环境下，已知三个信标的坐标和到坐标的距离，使用三点定位能获得三个圆的交点，从而得到位置。 而现实情况下却情况难料。这时候使用质心法来解决复杂的位置定位 strp2所谓质心，就是横坐标、纵坐标分别为N个点的横坐标平均值、纵坐标平均值的点。即：假定N个点的坐标分别（x1,y1)，(x2,y2)，……，则质心的坐标为（(x1+x2+
