协同聚类第49页

一个人的精气神，你了解多少呢？

精，气，神，这三者是相互滋养，相互协同的。精充气就足，气足神就旺；反之，精亏气就虚，气虚神也就少了。现在人很多

静墨丝冉·2023-12-22 22:12

文化思想和科学技术是颠覆和革新的利剑

一件是技术，一件是打破秩序重建新秩序，前一种是无声无息的革命，远的如蒸汽机及相关协同技术代替人工劳动，从而产生社会化大生产，在英国有了圈地运动，有了失地农民，进而有了社会化劳动所需的劳动力资源，社会结构从依赖土地生存的农民变革到依赖资本家生存

里里溪主笔·2023-12-22 21:56

悦库企业网盘销售感受

悦库网盘作为一款企业网盘，能够轻松实现用户间信息共享，灵活设置访问和操作权限，数据备份，文件协同等，可以完全取代传统的FTP共享方式，减少办公过程中重复操作的时间浪费，，提高办公效率等

弘毅少侠·2023-12-22 21:56

如何编写一份高质量的渗透测试报告？

然而，渗透测试的真正价值在于为用户提交一份全面和可操作的渗透测试报告，这份报告不仅仅是一个技术性文档，同时也是促进安全团队与业务部门之间有效沟通协同的工具，需要准确地将发现的问题和修复建议传达给企业的高级管理者和其他利益相关者

测试萌萌·2023-12-22 20:15

鸿蒙原生应用/元服务开发-Stage模型能力接口（九）上

@ohos.app.ability.UIAbility(UIAbility)一、说明UIAbility是包含UI界面的应用组件，提供组件创建、销毁、前后台切换等生命周期回调，同时也具备组件协同的能力，组件协同主要提供如下常用功能

李洋-蛟龙腾飞公司·2023-12-22 20:58

【模式识别】探秘聚类奥秘：K-均值聚类算法解密与实战

目录1初识模式识别2K-均值聚类2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1算法原理介绍2.3.2数据集准备2.3.3实验步骤2.3.4结果分析2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习

Sarapines Programmer·2023-12-22 20:43

K-means 算法简介

聚类算法是无监督学习算法.无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。

草明·2023-12-22 20:10

CGAL的STL扩展

1、介绍CGAL是以通用编程范式的精神设计的，与标准模板库（STL）协同工作。

网卡了·2023-12-22 19:28

关于numpy库的数学和统计方法

这里，我们用一个正态分布的随机矩阵，统计出它的基本统计量（原文的翻译是聚类分析，但是好像不是那么一回事）：In[

samoyer·2023-12-22 17:28

双势战略：万字长文深度解读未来十年商业趋势判断

随着地球村概念、全球贸易、区域合作的持续深化，人类的商业文明逐渐走向统一，包含了几个重要的趋势变化：第一、未来认知的全球化；第二、经济发展的全球化；第三、本地文化的全球化；第四、技术升级的全球化；第五、合作协同的全球化

中国咨询界·2023-12-22 16:43

【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类

【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类5密度聚类密度聚类亦

不牌不改·2023-12-22 15:40

（九）密度聚类、层次聚类和轮廓系数[机器学习代码实现]

文章目录问题需求代码一（密度聚类）代码2（层次聚类）代码3（轮廓系数）总结问题需求现有如下样本：(0,0),(2,1),(2,-1),(2.1,0)，(4.1,0),(5,0)1、请使用密度聚类算法DBSCAN

Windalove·2023-12-22 15:10

密度聚类与层次聚类的基本概念理解

密度聚类密度聚类也称为基于密度的聚类，此算法假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定。

刘星星儿·2023-12-22 15:09

层次聚类和密度聚类思想及实现

层次聚类层次聚类的概念：层次聚类是一种很直观的算法。顾名思义就是要一层一层地进行聚类。层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。

瞳瞳瞳呀·2023-12-22 15:39

机器学习——聚类——密度聚类法——OPTICS

基于此，学者们提出了新的聚类算法OPTICS

AI小小白·2023-12-22 15:38

Numpy实现K-means算法

K-means算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefkmeans(X,k,max_iters=1000,tol=1e-4):"""K-means聚类算法的

小小程序○·2023-12-22 15:08

层次聚类与密度聚类代码实现

层次聚类与密度聚类代码实现层次聚类importnumpyasnpfromscipy.cluster.hierarchyimportlinkage,dendrogramimportmatplotlib.pyplotasplt

小小程序○·2023-12-22 15:08

机器学习 | 密度聚类和层次聚类

密度聚类和层次聚类密度聚类背景知识如果S中任两点的连线内的点都在集合S内，那么集合S称为凸集。反之，为非凸集。

小小程序○·2023-12-22 15:37

万德高科携手航天科技AIRIOT打造智慧能碳管理平台，助力碳达峰碳中和

“十四五”时期，我国生态文明建设进入了以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。

AIRIOT·2023-12-22 15:32

五分钟学完DBSCAN算法

基础概念邻1个核心思想：基于密度，依据密度的连通性分析增长聚类2个算法参数：邻域半径R和最少点数目minpoints这两个算法参数实际可以刻画什么叫密集——当邻域半径R内的点的个数大于最少点数目minpoints

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:27

五分钟学完k-means

聚类算法有很多种，K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:24

4--贝叶斯聚类算法

pepsi_w·2023-12-22 15:36

集群与分布式的概念及区别

通过多个节点协同工作，集群能够减少因软件、硬件或人为故障而对业务造成的影响。（一个业务，部署在多台服务器上，这就是集群。这里的一个业务，可以直接

酱学编程·2023-12-22 13:59

超好用的API协作管理工具：Apipost

为了解决这一痛点，一款名为Apipost的API协同研发工具应运而生。成功案例许多知名的公司和团队都在使用Apipost。

Xayh55·2023-12-22 12:27

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是K-均值聚类算法的步骤：随机选择K个初始聚类中心。将每个样本分配到离其最近的聚类中心。

He_wc·2023-12-22 12:37

案例系列：营销模型_客户细分_无监督聚类

案例系列：营销模型_客户细分_无监督聚类importnumpyasnp#线性代数库importpandasaspd#数据处理库，CSV文件的输入输出（例如pd.read_csv）/kaggle/input

愤斗的橘子·2023-12-22 11:13

时序图聚类关联算法

时序图聚类关联算法Atimeresolvedclusteringmethodrevealinglongtermstructuresandtheirshort-terminternaldynamics一种揭示长期结构及其短期内动力学的时间分辨聚类方法

Ricardo1998·2023-12-22 11:11

Git

极其强大的分支管理分布式：没有“中央服务器”**，每个人的电脑上都是一个完整的版本库同类版本控制软件：cvs/svn与GitHub关系：GitHub网站为开源项目免费提供Git存储解决什么备份、代码还原、协同修改

建国同学·2023-12-22 11:08

实现高效、透明、公正的采购寻源——鸿鹄电子招投标系统

它通过有效沟通、高效流转与协作，实现工作协同、数据集中化，减少出错

m0_66404702·2023-12-22 11:33

SQL---数据抽样

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化

数据科学知识库·2023-12-22 11:01

ccf新闻（3）智能汽车之产学研协同突破创新 | CCDE2023专题论坛

中国数字经济产业发展大会智能网联汽车论坛将围绕“产学研协同创新成果”进行报告和展示，并就“促进前沿交叉技术商业化落地”和“促进行业协同创新”两个议题进行展望和研讨，为产业的高质量发展提供参考和建议。

m0_67295387·2023-12-22 10:26

英特尔打通云边协同任督二脉，驱动制造业从高产到高质蝶变

毫无疑问，中国是全球制造业大国，过去40年，中国制造业规模增长了18倍，其附加值达到2.2万亿美元，制造业在中国GDP比重高达40%，其之于中国经济的重要性可见一斑。但客观地说，中国的制造业在高速发展的同时，也普遍面临着产业结构不合理、产能天花板，产品质量精度低，差异化不明显，核心竞争力不强等问题，加上最近几年制造业人力、环保、材料等成本的逐年上涨所带来的压力，让整个制造业的转型可谓“迫在眉睫”。

阿川2015·2023-12-22 10:54

2023 英特尔On技术创新大会

人工智能、新一代AIPC计算平台、新一代至强平台、边云协同、先进技术，五大专题论坛，中国专家深度讲解最新一代增强AI能力的计算平台，支持开放、多架构的软件方案，塑造未来的技术和应用创新。

Datawhale·2023-12-22 10:53

2023 英特尔On技术创新大会直播 | 边云协同加速 AI 解决方案商业化落地

目录前言边云协同时代背景边缘人工智能边缘挑战英特尔边云协同的创新成果最后前言最近观看了英特尔On技术创新大会直播，学到了挺多知识，其中对英特尔高级首席AI工程张宇博士讲解的边云协同加速AI解决方案商业化落地特别感兴趣

不叫猫先生·2023-12-22 10:20

大模型时代丨政务办公，如何从大模型中巧借力？

协同办公应用，因具有丰富的文书理解、会议总结、对话摘要等人机交互需求，成为大模型落地产业的最佳应用场景之一而相较普通办公场景政务场景下的协同办公对模型训练、部署、使用提出了更严谨的要求这一期，我们将探讨

京东云开发者·2023-12-22 09:35

【漏洞复现】金和OA任意文件读取漏洞

同时符合国家信创认证标准，支持组织数字化转型，实现业务流程的数字化、智能化和协同化，提高企业竞争力。Nx02漏洞描述金和OA存在任意文件读取漏洞。

晚风不及你ღ·2023-12-22 09:34

一个人的仪式感

而我们的身体总是需要妥协和协同，如同我们的社会。所以转化总是难产，却偏偏在进行。生活的目的是什

尼采_07b5·2023-12-22 08:45

NLP论文阅读记录 - | 使用GPT对大型文档集合进行抽象总结

2.3最先进的抽象摘要器三.本文方法3.1查询支持3.2文档聚类3.3主题句提取3.4语义分块3.5GPT零样本总结四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结前言

yuyuyu_xxx·2023-12-22 08:19

【Python百宝箱】数据科学的黄金三角：数据挖掘和聚类

数据之舞：Python数据科学库横扫全场前言在当今数据驱动的时代，Python成为数据科学家和分析师的首选工具之一。本文将介绍一系列强大的Python库，涵盖了数据处理、可视化、机器学习和自然语言处理等领域。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学从业者，这些工具都能助你在数据探索和建模中事半功倍。欢迎订阅专栏：Python库百宝箱：解锁编程的神奇世界文章目录数据之舞：Python数据科学库横扫全场前

friklogff·2023-12-22 08:42

前后端分离下的鸿鹄电子招投标系统：使用Spring Boot、Mybatis、Redis和Layui实现源码与立项流程

通过待办消息、招标公告、中标公告和信息发布等功能模块，实现了内外协同，为供应商集中推送展示与其相关的所有采购业务信息，支持供应商信息的自助维

2301_78385600·2023-12-22 07:56

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化

数据科学知识库·2023-12-22 07:17

周末关键字~慢

事业部群@BG经理，签到组，板板组，礼物组，协同组一呼五应。Mr.zhou驾车一路向学校，后座的我记事本写文同时语音确认大咖说细节。如果说常速是1.0那么大部分我的带宽

zuo家蜜丝wang·2023-12-22 06:48

人机之间的协同并不都是有益的

人机协同是指人类和机器系统之间的合作和互动。在某些情况下，人机协同可以提高工作效率和质量，但在有些情况下，它可能会产生负面影响，生成一种不良的人机协同。

人机与认知实验室·2023-12-22 06:55

智能可以把碎片的事实价值弥聚化

人的智能或智慧可以解决各种矛盾，即多目标弹性协同，不但可以处理以时间空间为基准的各种变化，还可以对付以事实价值为基准的各种变化，既可以各种颗粒度的弥聚，也可以各类篇章节的段取，下棋的智能是从1到N，非下棋的智能是从

人机与认知实验室·2023-12-22 06:24

人工智能与数学、数学家

例如，机器学习算法中的回归、分类和聚类等方法都依赖于数学中的统计学、线性代数和优化等理论。深度学习算法中的神经网络结构和训练方法也依赖于数学中的微积分和线性代数等理论。