分层聚类参数说明

一个完整的小项目案例，涉及到项目的规划，模块的设计功能的衔接等。

以下是一个基于分层架构和模块化设计的项目规划，使用Tkinter作为GUI框架，Playwright进行浏览器操作，SQLite作为数据库：项目结构```web_checker/├──__main__.
PyAIGCMaster·2025-03-21 19:50

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学，北京大学，新加坡国
大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

Java Web开发技术解析：从基础到实践的全栈指南

一、JavaWeb的核心技术组成JavaWeb开发以Servlet和JSP为基石，通过分层架构实现动态网页生
以恒1·2025-03-21 14:31

Flink命令行启动Job任务

Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]
平凡的运维之路·2025-03-21 13:30

八股文——系统调用与进程管理详解,map和set

系统调用与进程管理详解,map和set一、select函数详解1.1什么是select1.2函数原型1.3参数说明1.4返回值1.5文件描述符的数量限制1.6就绪文件描述符的轮询扫描方式1.7内核/用户空间内存拷贝
tt555555555555·2025-03-21 05:15

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

首先，针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾，提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架，通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线

系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
mosquito_lover1·2025-03-21 01:12

智能化业财融合的数字化转型与整合：企业财务信息规划设计与实现(4)

技术集成与协同2.5.5“三层三域”架构优势2.5构建“三层三域”的企业财务信息架构体系2.5.1架构总体概述要构建以业务与财务深度融合为基础的数字化管理体系，我们在前面对企业财务资源管理系统架构进行了一般性分层剖析的基础上
数据工坊·2025-03-21 00:08

【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练

目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域
Donvink·2025-03-20 19:24

【考研计算机网络】课堂笔记1 第一章 概述

4.3按照拓扑结构分类4.4按照使用者分类4.5按照传输介质分类二：计算机网络的标准化工作及相关组织三：计算机网络的性能指标速率kb千Mb兆Gb吉Tb太的单位换算存储容量KBMBGBTB的单位换数四：网络分层五
刘鑫磊up·2025-03-20 19:22

MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回

MySQL请求处理全流程深度解析：从SQL语句到数据返回一、MySQL架构全景图MySQL采用经典的C/S架构和分层设计，其核心模块协同工作流程如下：客户端连接管理器查询解析器查询优化器执行引擎存储引擎磁盘存储各层核心职责
longdong7889·2025-03-20 15:56

python、JavaScript 、JAVA等实例代码演示教你如何免费获取股票数据（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档详解参数说明

近一两年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者，首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花
蝶澈乐乐·2025-03-20 08:56

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要
OverlordDuke·2025-03-20 08:21

人工智能（AI）系统化学习路线

正确的学习姿势：“金字塔式”分层学习（理论→算法→框架→应用→工程化），逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的步骤3.1初始化簇中心3.2分配数据点3.3更新簇中心3.4停止条件4.KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类
知舟不叙·2025-03-19 21:24

思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计

一、整体架构概述思途CMS采用分层架构设计，整体架构分为客户层、接入层、站点层、数据存储层和缓存层。各层之间通过松耦合的方式协同工作，确保系统在高并发场景下的高性能和高可用性。
·2025-03-19 21:29

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理（一）异构低秩适应（H-LoRA）（二）分层视觉感知
寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

OpenManus 代码分析

系统架构OpenManus采用了分层架构设计，主要包括以下几个核心组件：Agent层：实现了不同类型的智能代理，包括基础代理（BaseAgent）、ReAct代理（ReActA
有个人神神叨叨·2025-03-19 15:38

深度解析ECharts.js：构建现代化数据可视化的利器

一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
斯~内克·2025-03-19 13:52

【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析 与 面向对象需求分析

【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层
贫苦游商·2025-03-19 12:13

基于Python的tkinter开发的一个工具，解析图片文件名并将数据自动化导出为Excel文件

文章目录一、开发背景与业务价值二、系统架构设计1.分层架构图解2.核心类结构3.文件解析流程三、关键技术实现详解1.高性能文件名解析引擎2.可视化数据展示3.智能Excel导出模块四、完整代码五、行业应用展望一
帅帅的Python·2025-03-19 10:56

TCP/IP协议栈全解析：从分层模型到核心协议

TCP/IP（TransmissionControlProtocol/InternetProtocol）是互联网的核心协议簇，定义了数据如何在网络中传输。本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理，以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。目录一、TCP/IP协议族概述二、OSI七层模型与五层架构OSI七层模型框架TCP/IP五层架构TCP/IP协议的应用
学习的时候·2025-03-19 03:49

IBM提出新的企业信息化架构是什么

数据控制和分层：数据通过静态数据和实时数据分层进行管理。静态数据包含EPC、布置图等，实时数据主要覆盖生产运营中的动态信息。标准化体系：强调开发、接口、制图、采集等方面的标准化。
自由鬼·2025-03-19 03:15

自动驾驶中控制模块状态机的作用与设计方法

其核心优势体现在以下几个方面：1.系统行为的模块化与可维护性模块化分层管理：状态机将复杂的车辆行为（如启动、停车、紧急避障、车道保持等）分解为独立的状态模块。
程序员龙一·2025-03-19 01:04

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类
电力程序小学童·2025-03-19 00:55

《基于机器学习的负荷曲线聚类算法对比与改进：K-L-isodata的创新性研究》

基于机器学习的负荷曲线聚类包括kmeansisodata和改进的L-isodata以及在其基础上再次进行改进的K-L-isodata(有创新性)，四者通过评价指标进行了对比精品代码可修改性极高有参考文献
TWHiwhjig·2025-03-19 00:52

PostgreSQL vs MySQL——哪种关系数据库更好?

它们的共同点是强大的网络容错能力和对数据聚类的支持。这篇文章的主题是将它们区分开来。
全能资料库·2025-03-19 00:50

目前主要虚拟世界平台在单一实例承载人数和伺服器架构的综合比较分析（从开资料和技术推估）：

《Fortnite》（EpicGames）一般游戏模式约100人/场，但大型活动（如演唱会）采用分层串流与动态扩容让数十万人同步"观看"。
微网兔子·2025-03-18 12:30

【AVRCP】协议深入解析(2):GetCapabilities命令在蓝牙设备通信中的应用

目录一、概述二、工作原理2.1.连接检查2.2构建命令2.3.发送命令2.4请求处理2.5响应返回2.6信息使用三、消息格式3.1GetCapabilities请求数据包格式3.1.1参数说明3.1.2
byte轻骑兵·2025-03-18 12:25

数据挖掘导论——第七章：聚类

什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？
Wis4e·2025-03-18 09:59

npm version 命令详解

npmversion命令详解基本语法npmversion[|major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号
·2025-03-18 00:06

npm version 命令详解

npmversion命令详解基本语法npmversion[|major|minor|patch|premajor|preminor|prepatch|prerelease|from-git]版本参数说明具体版本号
·2025-03-18 00:31

1688按图搜索商品（拍立淘）接口的参数说明【附代码实例】

阿里巴巴中国站按图搜索1688商品（拍立淘）API返回值说明item_search_img-按图搜索1688商品（拍立淘）1688.item_search_img公共参数名称类型必须描述keyString是调用key（必须以GET方式拼接在URL中）secretString是调用密钥api_nameString是API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,item
电商数据girl·2025-03-18 00:38

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（14）

语法格式ROLLBACKPREPAREDtransaction_id参数说明transaction_id：待提交事务的标识符。它不能和任何当前预备事务已经使用了的标识符同名。
aisirea·2025-03-17 23:31

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（5）

语法格式COMMIT[WORK|TRANSACTION]参数说明WORK|TRANSACTION：可选的关键词，没有具体效果。
aisirea·2025-03-17 23:01

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
@金色海岸·2025-03-17 20:41

三层架构 与 MVC、MVP、MVVM 模式的区别

MVX架构模式2.1MVC2.2MVPMVC&MVP的区别MVP的优点MVP的缺点2.3MVVMMVVM的优点总结参考1、三层架构三层架构是一种软件架构(softwarearchitecture)，是一种分层结构
weixin_43747073·2025-03-17 16:11

Spring 核心注解深度解析教程

（涵盖@Component/@Repository/@Service/@Controller/@Autowired/@Qualifier/@Resource/@Value）一、组件扫描与分层注解1.
我不是少爷.·2025-03-17 15:31

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。
@金色海岸·2025-03-17 09:54

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章 重构 IT 团队管理：从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计

**冰山模型：胜任力的分层结构**二、胜任力模型构建的六步法1.**战略对齐与岗位分析**2.**行为事件访谈（BEI）**3.**数据建模与验证**4.**模型分层与指标定义**5.
言析数智·2025-03-17 08:13

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

Flutter三棵树是什么，为什么这么设计

这种分层
Ever69·2025-03-17 04:09

OpenHarmony 应用中的 Axios 封装实践与分层设计（包含请求相应拦截器）

1、下载Axios三包下面是三方仓库地址OpenHarmony三方库中心仓https://ohpm.openharmony.cn/#/cn/home2、如何正确导入Axios包2-1、进入三方库2-2、复制命令行2-3、进入DevEcoStudio下载Axios(进入后我们可以快捷键Ctrl+~打开终端拖动整个目录到终端运行2-2复制的命令行)3、封装Axios方法3-1、封装方法一（全部），后续
qq_55376032·2025-03-17 02:59

TCP/IP协议知识梳理

TCP/IP协议知识梳理一、计算机网络体系结构分层二、TCP/IP基础1.TCP/IP的具体含义2.数据包3.数据处理流程①应用程序处理②TCP模块的处理③IP模块的处理④网络接口（以太网驱动）的处理⑤
风间琉璃zero·2025-03-17 02:28

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接，以及一些解码参数说明

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar
landihao·2025-03-17 00:43

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。
进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制
zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

Spring Boot--@PathVariable、@RequestParam、@RequestBody

RESTful的基本原则无状态性（Stateless）统一接口（UniformInterface）分层系统（LayeredSystem）缓存（Cacheable）按需代码（CodeonDemand,可选
m0_74823408·2025-03-16 14:28

CNBr活化琼脂糖凝胶4B，CNBr-Activated Sepharose 4B

活化琼脂糖凝胶4B是一种用于固定含伯胺配基的预活化填料，以下是其详细介绍：基本信息中文名称：溴化氰活化琼脂糖凝胶4B英文名称：CNBr-ActivatedSepharose4B外观：白色浆状物，放置可分层
陕西星贝爱科·2025-03-16 12:12

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01
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