弱柳娇柔轻舞袖，流莺婉啭放歌声。山高绝顶心胸畅，地远无涯眼界宏。莫道浮云能蔽日，人间总会转温晴。韵：平水韵，下平八庚律：七言律诗，平起首句入韵图片来源于网络

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。

从学习模式划分，分为有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习:监督学习是在给定的带标签的数据（也称为训练数据）上进行训练，然后使用这些训练模型对新的、未标记的数据进行分类或预测。

弱函数__attribute__((weak))var_typefunction(var_type){}或者：externvar_typefunction(var_type)__att

通过这几天的学习，我发现了一个关于自己的问题，没次总觉得时间充足，但刚开始没有阅读基础，总结能力差，输出能力弱。【新知】有些事情自己可以

web97突然想起这些知识点我之前的文章都介绍过，如果想要系统学习：PHP强相等&弱相等（附带科学计数法）_php科学计数法-CSDN博客这里强等于就主流一个绕过数组绕过POSTa[]=1&b[]=2web98

《叶武滨时间管理100讲》73-74001弱链接和强链接是我们人际关系的两大部分一个人的成功，15%靠努力，85%靠人际关系。弱链接是我们信息最重要的来源，多个朋友多条路。

但是，由于我们是美其名曰的教育人，所以我们知道“欲情故纵”，不会像一般父母那样追问，也不会有“神一样”的淡然，我们弱弱淡淡的先问“这几天心情怎样”...话外音“心情好，说明考得还好，反之则不然”...再问

文|曲娅菲来源|《深度工作》字数1205|阅读8分钟其实不仅是创业公司，这几乎是所有企业的通病，大家都把精力放在了获取新用户上，而留存老用户的能力普遍都弱得一塌糊涂。

一个泥瓶巷里出生，从小没了父母的穷孩子，从小巷里一不小心被人打去了“长生桥”，就是为了活下去，从巷子一步步走过各洲各洞天，去往剑气长城与心爱的姑娘（天下第一剑胚）战斗，这一路成长路和体现的韧性，坚忍，执着，吃苦真是弱太多了

今天大盘弱，个股稍强。昨天进的万里股份，集合竞价挂单，挂高了，没出到，后回拉，没撤单就出了，打平。后看个股氛围还可以，就地板上进了深南股份，开板，反复，但还是封地板上，明天就有点被动了。

一般人看事情多用二分法:非强即弱、非胜即败。其实世界之大，人人都有足够的立足空间，他人之得不必就视为自己之失。

弱花似无骨，蜂蝶不入怀。秋雨寒如刺，烈阳火成灾。风雪摧其骨，仍待春复来。

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction？3.2PCA算法（Principlecomponentanalysis）3.2.1基于最大方差原理1.PCAfor1-D2.PCAforn-D3.2.2基于最小化误差原理3.2.3从

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有

文章目录摘要1.Introduction1.1WhySemi-supervisedLearning？1.2whySemi-supervisedLearninghelps？2.Semi-supervisedLearningforGenerativeModel2.1SupervisedGenerativeModel2.2Semi-supervisedGenerativeModel3.Low-densi

自监督SSL（Self-supervisedLearning）提出背景：完全监督模型：有样本和标签，每个样本都已经被标注好，用已标注的数据去训练模型。在这种情况下，如果我们需要对文章进行分类，分成积极和消极，那我们需要先对所有文章进行标注，才能训练模型，但是手工标注是一个非常辛苦繁琐的事情。自监督模型：在没有标签的情况下，自己想办法做supervised。把一个文章x分成两半x‘和x’‘，把x‘放

它建立在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的基础上，通过大量的无监督学习和生成式任务训练来学习语言的概念和模式。

古话说，过柔则易弱，过刚则易折。做人，刚柔并济才最好，不必太死心眼，怎么高兴怎么活。人生，一半单纯，一半深沉人这一辈子，善良要有底线，大度要讲原则。

最后她连线上了很开心，但是我为自己的不稳定开始反思，因为只有一个屋信号特别好，其他房间有时候信号好，有时候特别弱，所以选择在信号好的屋，但是有点乱，我给妞坐一个板凳，就感觉屏幕一直在晃动，不稳，下次如果可以有机会再连线

由来妖氛多凌弱，必应神聚当顽。赢来雾隐日腾天。情凝花细语，魂乐白云间！潘保根我自蛰居忧在眼，满城风雨缠绵。匆匆节序总依然。几番朝北望，何处托身安。莫怪池塘杨柳病，一时多少痴顽。醒时醉处两重天。

我承认我挺弱的，至少在一年前，我还这么认为，每个月要是不跑一次医院，我心里都没底，不知道自己是不是还活着。

生而为人，莫不说前世业力对自身已有的影响，即自出生就无法避免能量之传输，有喜悦平和的正能量，也有过度执着纠葛之负能量，人间阿，又为少之觉醒者，多之迷茫困陷其中者之地，故负多而正弱，执着纠缠，习以为常。

1.基本概念支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种有监督学习方法，主要用于分类和回归分析。

胡嫱对着懿泽行了个礼，弱弱的答道：“回福晋，奴婢知道不该私自点火，可是，望雀楼没有厨房，奴婢要吃饭，哪能不用火？在院子里生火，总比在屋子里生火要好一些。”“你说的好有道理啊！”

我们的生活实际上就在两种状态时强时弱左摇右摆。

排除一切需要你去进行猜测的成分，因为“猜”本身就会分神，而且在这个阶段猜的本领是极弱的;更不能查字典，那不仅分神，还极费时间，所以平时练习中需要多做题，以及多做好题，像羊驼雅思的APP里面就有大

弱

图片发自App石材依然是老撾石，老撾石接近壽山石石性，雖然還是存在黏刀的弱點，但是價格擺在那裡，對我這種刻石以自娛的人來說，實在是目前最好的選擇了。字形以大篆為主，線條有粗細的變化。用心自知。

文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用聚类辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之聚类聚类是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力，机器也有。

文章目录介绍PCA算法通过PCA算法进行图像特征采样1.问题定义:给手语数字数据集降维2.导入数据并显示部分数据3.进行降维模型的拟合介绍降维是把高维的数据降到低维的空间或平面上进行处理，也就是让特征数量减少，同时保留特征中的主要信息，从而简化数据集的空间结构，更易于可视化。PCA算法最常见的降维算法是主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)，它是通过正交变换将可

20年伊始，他便提拔到了营销中心负责人的位置，并且将营销中心的职能由不背业绩、重服务、弱管控变成了背业绩、强管控，这样小王就成为营销体系的负责人。

然而，随着压缩率的逐渐降低，现有数据集蒸馏方法的效果逐渐变差，甚至弱于从原数据集中随机选取等量数据。这导致现有数据集蒸馏方法局限于高压缩率场景，无法实现对原数据集的无损压缩。

数据聚类作为一种无监督学习方法，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构，从而更好地理解数据。本文将介绍数据聚类的基本概念、常用算法、常用方法、注意事项和应用场景。

机器学习基础了解概念机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来定义：从数据中自动分析获得模型，并利用模型对特征数据【数据集：特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习

决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型(

执行力弱，就会找借口，谈条件，错失良机，导致战略目标一塌糊涂。正因为，“成也执行，败也执行”。如何提高执行力？提高工作执行力，有两个条件，一个是工作能力一个是责任心两者孰轻孰重，责任心胜于工作能力！

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。

我小学是个穷弱生。常被欺，周围全是洞，我只能顺应爬进爬出。我中学是个愣头青。一次机会，迷糊般得了一次全班第一。

幼时的那个小女孩，瘦瘦弱弱，皮肤黝黑，身材瘦小，刚从农村来到城市的她，在新的环境里显得有些不知所措，没有一口流利的普通话，一开口便是带有浓重的老家口音，毫无疑问，那时候她几乎成了全班同学的笑点。

1传统职业价值体系（陆地体系）：行业*企业*职业全新的职业坐标（海洋体系）：圈子*能力*特色提升能力3方法：1、走出去发展圈子，特别是同行，同好的圈子（弱联系）2、提升自己的能力3放大自己的特色得到古典

至少在我进入职场很多年都没有找到过这样的目标和规划，所以呆了10多年的职场，内心能量越来越弱，也找不到太多的成就感和满足感。

狂风袭雨牵弱柳，道见浮阳盘路花？人生最值得庆幸的莫不是被命运忽略安排了，人生最悲催的莫不是被命运忽略安排了却掌控不了忤逆的天意。

通过对Telerik公司的RedControls控件使用和了解，感觉KendoUI应该也不会弱。KendoUI是什么？KendoUI是一个基于HTML5，jQuery的,WEB应用程序框架。

有些人喜欢欺负人，有些人就被人欺负，何者，性格使然，一方面我们不光应该教化别人做个文明人，更主要的是培养个人坚强的毅力和不曲的精神，我们不能做一个持强凛弱的坏人，更不能做一个被人欺躏的弱者。

强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。

12-30imageASoftThrobbingOfTime来自严雪的深渊00:0007:45利维坦按：以下的个人论断（偏见）不带有任何性别歧视的意思——我发现大多数女性的方向感（判断）似乎的确比男性弱。