网格顶点聚类

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。
wydxry·2024-09-09 15:06

08-图9 关键活动(C)

这道题，最优方法是邻接矩阵，为什么，因为他的一个优点：方便找任一顶点的所有“邻接点”（有边直接相连的顶点）,方便计算任一顶点的“度”（从该点发出的边数为“出度”，指向该点的边数为“入度”）.而这道题便是运用了这一特点
L_glonar·2024-09-09 14:55

数据结构与c语言程序设计 考研,2017年东北大学软件学院858C语言程序设计与数据结构考研题库...

【答案】23;100CH2．在n个顶点的非空无向图中，最多有_____个连通分量。【答案】n【解析】当n个顶点之间没有边，都是孤立的顶点时，有n个连
weixin_39885803·2024-09-09 11:07

R可视化之ComplexHeatmap【四】：热图小方格个性化修饰、提取亚集及热图信息

热图系列我们已经有：R可视化之ComplexHeatmap【一】：颜色、标题、聚类R可视化之ComplexHeatmap【二】：行（列）顺序、行（列）名R可视化之ComplexHeatmap【三】：拆分今天分享
Bio_Infor·2024-09-09 11:19

【人工智能】大话什么是神经网络

这些方法包括专家系统，决策树、归纳逻辑、聚类等等，但这些都是假智能。直到人工神经网络技术的出现，才让机器拥有了“真智能”。为什么说之前的方法都是假智能呢？因
路上阳光·2024-09-09 11:43

C语言 | Leetcode C语言题解之第391题完美矩形

题目：题解：/*参照官方答案题解：1.小矩形面积之和等于大矩形区域面积2.矩形区域内部顶点出现次数只能是2次或4次（边界四个顶点只能出现一次）*/typedefstruct{intx;inty;}Coordinate
DdddJMs__135·2024-09-09 09:23

Java与服务网格（Service Mesh）：构建高效微服务架构

服务网格作为一种解决方案，它通过提供一个专门的基础设施层来处理服务间通信，从而使得应用开发更加专注于业务逻辑而非通信细节。
爪哇抓挖_Java·2024-09-09 08:48

网格化服务 java_准备好使用本机，服务网格化的Java Enterprise Cloud

网格化服务java重要要点服务网格透明地为微服务添加了必需的技术横切关注点。诸如路由，弹性或身份验证之类的问题成为服务网格的责任。应用程序代码变得更加精简，并更加关注实际的业务逻辑。
cunfu6353·2024-09-09 07:43

Java中的服务网格（Service Mesh）架构解析

Java中的服务网格（ServiceMesh）架构解析大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
省赚客app开发者·2024-09-09 07:08

深入理解微服务架构：演变、优势、挑战与核心技术20240905

本文将带您深入了解单体架构、SOA架构到微服务架构的演变过程，并探讨微服务架构的核心优势、挑战及其关键技术组件，如服务发现、链路跟踪、熔断、容器化、编排、服务网格等。
Narutolxy·2024-09-09 02:35

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。
维生素￥·2024-09-08 23:43

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。
安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)

1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化，主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
weixin_40002692·2024-09-08 18:15

GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明2.层次聚类使用
学习中的程序媛~·2024-09-08 18:41

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

3D 场景模拟 2D 碰撞玩法的方案

目录方法概述顶点到平面的垂直投影求解最小降维OBB主成分分析（PCA）协方差矩阵求矩阵特征值Jacobi方法OBB拉伸方法对于类似《密特罗德生存恐惧》和《暗影火炬城》这样3D场景，但玩法还是2D卷轴动作平台跳跃
长脖鹿Johnny·2024-09-08 14:14

Tkinter布局管理器

Grid布局管理器：将控件按照网格布局排列，可以设置控件的行列位置、跨度、对齐方式和间距等属性。Place布局管理器：通过指定控件的绝对位置和大小来排列控件，适用于需要精确控制
qq^^614136809·2024-09-08 09:39

【python基础】 Tkinter 之 几何管理器

Tkinter支持三种几何管理器：网格管理器，包管理器，位置管理器提示：由于每个管理器都有自己放置小构件的风格，最好不要在同一个容器中的小构件使用多个管理器。可以使用框架作为子容器以获取期望的布局。
weixin_30823001·2024-09-08 05:44

数据结构 第6章 图（一轮习题总结）

6.1图的基本概念（2411）6.2图的存储及基本操作（112131516）6.3图的遍历（23516）6.4图的应用（14568910111314192425283334）6.1图的基本概念T2一个有个顶点和
ITS_Oaij·2024-09-07 19:00

python读二进制格点雷达基数据_radar: 基于python pycinrad 以及多种类库 编写基于java 的雷达基数据统一格式读取...

radar-core介绍基于pythonpycinrad以及多种类库编写基于java的雷达基数据统一格式读取包括读取分层ppi、插值到等经纬度的网格化ppi以及cappi、vcs等基本计算方法回波顶高、
weixin_39793434·2024-09-07 18:56

2019-11-20

我发现，古今中外凡成功人士，无一例外地都好读书，读书为他们打下了成功的根基，更把他们引上成功的顶点。
谦谦君子88·2024-09-07 13:38

python 连续比较_python实现连续变量最优分箱详解--CART算法

关于变量分箱主要分为两大类：有监督型和无监督型对应的分箱方法：A.无监督：(1)等宽(2)等频(3)聚类B.有监督：(1)卡方分箱法(ChiMerge)(2)ID3、C4.5、CART等单变量决策树算法
weixin_39834788·2024-09-07 13:50

2021-08-25【涨停秘法】一日游的隐患因素

这种方式，它的好处所在，我们不用等待潜伏，节约了时间成本，但是坏处是你很难去判断，他还有没有向上涨的动力，如果你追进去的时，正好追高在了顶点，那么就被套了。关于盘中追涨失败的例子，我们今天不
股票·2024-09-07 11:00

6、FreeCAD的设计

FreeCAD采用了与Salome平台相似的模块化结构，后者是一个开源的CAE平台，包含几何建模、网格划分、FEM和CFD求解器模块。FreeCAD拥有生成新模块的基础设施、模板和Python代码。
网卡了·2024-09-07 08:13

Gmsh应用程序编程接口

API的结构反映了底层的Gmsh数据模型（也请参见源代码结构）：有两个主要的数据容器：模型（包含几何和网格数据）和视图（包含后处理数据）。这些容器分别通过顶级命名空间gmsh/model和gms
网卡了·2024-09-07 08:13

Gmsh的其他

列出了所有Gmsh网格大小字段（请参见指定网格元素大小）。可以在脚本文件中指定字段（请参见网格元素大小）或使用API（请参见命名空间gmsh/model/Mesh/field）。
网卡了·2024-09-07 08:13

FreeCAD包含开源库：OpenCascade、Coin3D、QT

它提供了一套全面的库、工具和算法，用于几何建模、可视化、网格划分和互操作性。以下是OpenCascade的一些关键方面和组件：几何内核：OpenCascade提供了强大的几何内核，能够表示
hihyxhi·2024-09-07 07:06

2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）

目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的
不染53·2024-09-07 06:28

Unity开发-SLG实时战斗头像自适应算法

设计思路建立RootCanvas空间下的屏幕空间映射，进行虚拟网格拆分，作为基础Map，和单个头像图标的坐标系。
艾诺无琼·2024-09-06 22:44

9 自研rgbd相机基于rk3566之qt框架开发主线程与opengl_widget点云显示

主线程代码详解1主线程功能：2主线程代码示例：Qopenglwidget点云显示类代码详解1qtopenglwidget框架介绍：2qtopenglwidget渲染流程：3qtopenglwidget顶点与片段着色器配置示例
三十度角阳光的问候·2024-09-06 20:34

【车辆轨迹处理】python实现轨迹点的聚类（一）——DBSCAN算法

文章目录前言一、单辆车轨迹的聚类与分析1.引入库2.聚类3.聚类评价二、整个数据集多辆车聚类1.聚类2.整体评价前言  空间聚类是基于一定的相似性度量对空间大数据集进行分组的过程。
空之箱大战春日影·2024-09-06 20:28

【Pyqt】常用控件缩写

Buttom按钮(Btn)CheckBox复选框(Chk)ColumnHeader视图列表头(Col)ComboBox组合框(Cbo)ContextMenu快捷菜单(Ctm)DataGrid数据网格控件
kook 1995·2024-09-06 14:13

图的邻接表建立方法和深搜广搜

深度优先搜索（DFS）是一种沿着图的边深入直到最后一个顶点，然后回溯并尝试另一条路径的算法。它使用递归或栈来实现，可以看作是树的先序遍历的推广。
翔山代码·2024-09-06 09:40

Java在智能数据挖掘系统的应用

模式识别：识别数据中的模式，如分类、聚类、关联
lizi88888·2024-09-06 09:10

数学建模统计题中常用的聚类分类

聚类分类K均值聚类（K-MeansClustering）是一种广泛使用的聚类算法，旨在将数据点分成K个簇，使得簇内的数据点尽可能相似，而簇间的数据点差异尽可能大。
皆过客，揽星河·2024-09-06 06:26

Spark入门：KMeans聚类算法

聚类（Clustering）是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。
不二人生·2024-09-06 04:14

Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响，因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进，对初始中心点选取比较严格
不二人生·2024-09-06 04:14

无向图的连通分量

对于森林中的每一棵生成树，遍历所有顶点，并输出遍历顶点的顺序。输入输入的第一行包含一个正整数n，表示图中共有n个顶点。其中n不超过50。
小凳子在线·2024-09-06 04:40

数据结构——最短路径问题

）路径记录2.有权图（朴素DiskStra算法）（1）问题分析（2）算法介绍（3）代码实现（4）思考三、多源最短路径1.问题分析2.枚举（1）思路3.Floyd算法（1）思路分析（2）代码实现前言两个顶点之间的最短路径问题就是求一条路径可以令两顶点沿途各边权值之和最小
胡牧之.·2024-09-06 02:59

隔离第16天：终于解封了，人们着急着去上班

上午10:00的时候，网格员在群里发通知，绿码的可以自由进出小区了，黄码的不能进出小区。
我的腰椎间盘突出治疗笔记·2024-09-05 23:52

看demo学算法之 k-means

今天我们要继续深入探讨k-means算法，这是一种在数据科学和机器学习中非常流行的聚类方法。✨k-means的四大步骤随机启动：先随便挑k个数据点当老大（簇中心）。
小琳ai·2024-09-05 10:06

【Lidar】基于Python的点云数据下采样+体素显示

它处理3D数据的各种应用，包括点云、网格、体积计算、可视化、深度学习、测量
RS迷途小书童·2024-09-05 06:14

自然语言处理系列五十四》文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十四文本聚类算法》K-means
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 06:41

自然语言处理系列五十五》文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十五文本聚类算法》LDA
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-09-05 05:34

glsl着色器学习（二）

书接上文，第一篇文章已经将顶点着色器和片段着色器的内容编写好了，这篇文章就创建着色器并编译创建顶点着色器对象constvertexShader=gl.createShader(gl.VERTEEX_SHADER
superTiger_y·2024-09-05 04:33

第七节：Nodify 设置轴网格

引言绘制简单的网格只需创建一个网格画笔，同时将编辑器的变换持续应用于它，并将该画笔用作编辑器的Background。
James.TCG·2024-09-04 22:24

【高州分公司1月30日劳动竞赛拓展通报】

二、各网格促销情况：1、沙田网格，在沙田促销1场，办理新增18笔，58+2笔、88+套餐12笔、宽带12笔。图片发自App2、长坡网格：长坡开发区促销一场。
LLing_2cd1·2024-09-04 04:22

如何将Dxf文件中的Vertex与相应的polyline关联起来

以下是一些步骤和示例代码，帮助你实现这种关联：理解DXF结构在DXF文件中，POLYLINE实体包含多个VERTEX实体，这些VERTEX实体定义了多段线的顶点。
CoderIsArt·2024-09-04 04:23

美国百年金融史十大股灾

09月29日15:21新浪财经微博图1百年道琼斯指数NO.1：22岁时的错误得等到47岁才能收回成本开始日：1930年4月17日结束日：1932年7月8日熊市历经：813天左右(27个月)道琼斯指数终极顶点
邱蔚帆·2024-09-03 22:48
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他