文章目录‍基础Web开发练手项目系列：个人网站制作优化网站性能图片优化步骤1:使用压缩工具代码优化步骤2:压缩CSS和JavaScript步骤3:合并文件步骤4:延迟加载预览与保存下一步计划‍基础Web开发练手项目系列：个人网站制作欢迎回到基础Web开发练手项目系列！在前六篇博文中，我们已经创建了个人网站的基本结构、样式、导航栏、项目展示、联系信息、表单交互、动画效果、页面滚动效果和响应式设计。在

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。非参数化：是一种非参数化算法，直接从数据中学习。分类与回归：既可用于分类也可用于回归问题。K-means算法:思想：K-means是一种无监督学习聚类算法，将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于最近的簇

在游戏开发中，打包前进行图片压缩是必需工作，gulp内置了很多构建、优化插件，例如：图片压缩、js文件合并等等，这样，在游戏构建过程中，只需一个命令，就可以自动做完所有这些工作。

给个创建水印的示例：/***获取水印**@paramwatermarkText水印文字*@return水印bufferimage*/publicstaticBufferedImagegetWatermark(StringwatermarkText){BufferedImagemeasureBufferdImage=newBufferedImage(100,100,BufferedImage.TYP

1.Loaddatasetfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdurl="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data"names=['sepal-length','sepal-width','petal-length

目录介绍：一、TheElbowMethod二、DistortionScoreElbowforKMeansClustering三、silhouetteanalysis介绍：Silhouetteanalysis

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.clusterimportKMeansf

2.减小前端打包后的文件体积降低前端打包后的文件体积这个方向，衍生出很多方法，比如图片压缩，雪碧图，优化代码，webpack的tree-shaking等。

打开终端并输入以下命令以安装gtk-recordmydesktop（用于录制屏幕）、mplayer（用于将视频分解成单帧图片）和imagemagick（用于将单帧图片压缩成GIF）：sudoapt-getinstallimagemagickmplayergtk-recordmyd

是因为图片压缩了吗上传后的图片和原文件显示的颜色不一样希望有热心的朋友能帮助解释一下万分感谢图片发自App图片发自App图片发自App

缓存或其他方法减少CPU计算量，减少网络加载耗时（适用于所有编程的性能优化-空间换时间）从何入手：让加载更快，让渲染更快「让加载更快」1.减少资源体积：压缩代码：webpack配置mode:'production'图片压缩

JPEG文件简介JPEG的全称是JointPhotographicExpertsGroup（联合图像专家小组），它是一种常用的图像存储格式，jpg/jpeg是24位的图像文件格式，也是一种高效率的压缩格式，文件格式是JPEG（联合图像专家组）标准的产物，该图像压缩标准是国际电信联盟（InternationalTelecommunicationUnion，ITU）、国际标准化组织（Internati

前端压缩图片的方式是利用canvas进行压缩代码如下maximg='xxx'最长边的值getBase64(url,callback){let_that=thisvarImg=newImage(),dataURL='';Img.src=url+"?v="+Math.random();Img.setAttribute("crossOrigin",'Anonymous')Img.onload=funct

chainWebpack:(config)=>{config.resolve.alias.set("components",resolve("src/components")).set("views",resolve("src/views")).set("assets",resolve("src/assets")).set("common",resolve("src/common"));//删除p

V1.1前段时间上传了一款bmp转png并去黑底的demo软件，非常受欢迎，上一版本地址：批量BMP图片转为PNG透明图片，去掉BMP黑色背景应广大爱好者的要求，完善了一下软件的功能，增加了导出png图片压缩功能

文章目录ASTC原理：使用要求ASTC（AdaptiveScalableTextureCompression，自适应可伸缩纹理压缩）是一种高级的纹理压缩技术，由ARM公司开发并推广。它在图形处理领域中因其出色的压缩效率和灵活性而受到广泛关注。ASTC原理：ASTC通过使用可变的区块大小和比特率来实现高度灵活的压缩。传统的纹理压缩格式如DXT或PVRTC等通常固定了区块尺寸和比特率，而ASTC则允许

的原理以及参数都理解了,现在我们看如何使用首先我们导包importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包fromsklearn.clusterimportKMeans

然后我们首先来构建一下数据准备瑞士卷数据:importnumpyasnp导入数学计算包importmatplotlib.pyplotasplt导入画图包#自底向上聚类fromsklearn.clusterimportAgglceerativeClustering导入分层聚类模型fromsklearn.datasetsimportmake_swiss_roll#瑞士卷导入瑞士卷数据frommpl_t

wx.chooseImage()选择照片并使用wx.uploadFile()上传，代码如下：wx.chooseImage({count:1,//一次只能选择一张照片sizeType:['compressed'],//图片压缩

文章目录聚类分析的定义基本原理商业应用场景聚类分析步骤聚类分析方法层次分析法/系统聚类法（小样本）提问：如何选择合适的分类结果K-means疑问：聚类分析的定义聚类分析就是将研究对象根据一些特征指标，把比较相似的研究对象，按一定的方式归为同类基本原理1、聚类分析就是把相似的分析对象根据各自特征分成不同组的统计方法。2、其目的就是把相似的东西放在一起，从而使得类别内部的差异尽可能小，而类别之间的差异

本教程将通过指定区域的土地分类结果，进行聚类处理和滤波处理，聚类主要使用三种方法。而滤波则使用focal通过调参来进行分析。从而实现土地分类后的后处理。简介使用聚类分析和滤波分析来进一步处理土地分类后的影像数据。聚类分析可以帮助您识别影像中的相似区域。您可以使用聚类算法，如K均值聚类或层次聚类，将像素分组到具有相似像素值的群集中。这可以帮助您更好地理解图像中的空间模式和结构，并可能揭示有用的信息。

比如白杏和红杏靠的比较近就分为一类了,然后这种聚合的小类,再按照他们类别之间的距离,再合并,不断下去最后把子类都聚合成一个大类这样的聚类原理可以看到当考虑聚类效率的时候,我们选择的是平面聚类算法,之前我们用的KMeans

避免图片压缩：亚马逊会对上传的图片进行压缩，以提高页面加载速度。然而，过度压缩可能导致图片失真和模糊。为了避免这个问题，您可以尝试使用较低的压缩率上

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.clusterimportKMeansiris

Glide具有良好的性能和易用的API，支持常见的图片加载需求，例如图片压缩、裁剪和动画等功能。

1.生成不同类型的数据集导入必要的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs

1PNG和ETC的加载区别1.1PNGPNG是一种图片压缩格式，并不能被GPU直接识别，CPU把PNG图片读取到内存后，还需要在内存中解码，转换成GPU能识别的数据格式，然后传送给GPU渲染。

现在来介绍一下：UIImageJPEGRepresntation和UIImagePNGRepresontation的区别在iphone上有两种读取图片数据的简单方法:UIImageJPEGRepresentation和UIImagePNGRepresentationUIImageJPEGRepresntation：UIImageJPEGRepresentation方法在耗时上比较少而UIImage

TinyPNG-图片压缩https://tinypng.com/TinyPNG的原理是将PNG24位真彩色图片压缩成PNG8位索引图片，从而做到基本不损失画质和观感，但是并非完全意义上的无损，TinyPNG

为了加快图片的加载速度，你可以采取以下措施：压缩图片：使用图片压缩工具对图片进行压缩，以减小文件大小

然后我们再来看一种聚类算法,叫做DBSCAN算法可以看到,他和KMeans的原理完全不一样,这个是基于密度的聚类方法,就是在一堆数据中,把密度最大的数据,归为一类这里的划分为簇,其实就是划分类别的意思这个簇

ImageSharp跨平台处理图像(暂未使用).NetCoreWebApi上传图片的两种方式NET二进制图片存储与读取的常见方法.netcore接口返回图片并且进行压缩.net图片无损压缩netcore图片压缩数据限制获取当前主机路径

Johnwaslookingforanenvelopeandgotsidetrackedreadingsomeoldletters.2)IwasgoingtotheparkandgotsidetrackedwithMarry.3)其他积累：Tostayontrackmeanstopayattentiontoyourgoalorpurpo

K-means算法（无监督算法，聚类算法）1、基本概念聚类算法：是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法，分类是知道结果的。在聚类算法中根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中，对于不同的相似度计算方法，会得到不同的聚类结果，常用的相似度计算方法有欧式距离法。K-means中心

然后我们来看一下KMeans聚类算法的原理可以看到,聚类的过程是,首先1.将N个样本数据,映射到K个簇中,这个K就是我们指定的划分成几类,比如3对吧,那么指定了K个类别以后,然后我们再去随机指定K个,簇中心然后再去计算

我们开始来看聚类算法可以看到,聚类算法,其实就是发现事物之间的,潜在的关联,把有关联的数据分为一类我们先启动jupyternotebook,然后我们看到这里我们需要两个测试文件AsiaFootball.txt里面记录了,3年的,亚洲足球队的成绩

QuestionfromlintcodeGivennbooks(thepagenumberofeachbookisthesame)andanarrayofintegerwithsizekmeanskpeopletocopythebookandtheithintegeristhetimeithpersontocopyonebook

然后我们再来看之前我们说聚类是可以进行数据压缩的对吧,现在我们用聚类KMeans进行对图片主要特征颜色提取,来压缩图片首先看一下我们准备的一张图片首先导包,显示一下图片importnumpyasnp导入数学计算包

上传图片太大，需要前台进行图片压缩上传图片大于100*1024的用canvas来压缩来解决然后IOS拍照上传会有图片旋转的问题，然后用了github上的exif.js很好的插件，项目里面npminstallexif-js

fromsklearn.clusterimportKMeans#K均值聚类算法fromhopkins_

frommatplotlibimportpyplotasplt#绘图fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler#归一化fromsklearn.clusterimportKMeans

9.聚类算法实验分析聚类算法实践Kmeans与Dbscan算法半监督问题解决方案聚类评估方法环境：importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams

我们之前做分类的时候,用的是准确率对吧,然后做回归问题的时候,用均方误差.而我们在Kmeans衡量分成几类比较好用的函数是,轮廓系数对吧,可以看到上面是轮廓系数的公式可以看到,他有两个点可以看到公式中的

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

importrandomimportstringfromdatetimeimportdatetimedefgenerate_random_string(length=3):characters=string.ascii_uppercasereturn''.join(random.choice(characters)for_inrange(length))defgenerate_timestampe

然后我们上一节使用聚类算法对,2006年世界杯,2010年世界杯,2007年亚洲杯,足球队进行了自动类别划分,然后这一节,我们使用代码对,聚类算法的划分结果,进行一下可视化plt.figure(figsize=(12,9))首先指定画布大小ax=plt.subplot(111,projection='3d')然后指定111,表示画布的,第一行,第一列,第一个单元格plt是把画布按照网格的形式划分的

文章目录Thumbnailator官网thumbnailator简介POM文件创建ImagesUtil处理图片压缩和添加水印处理GIFImagesGifOperatorUtilThumbnailator

好的，我会使用Python的sklearn库中的KMeans类来处理这个问题。首先，我们需要确保已经安装了所需的库。

1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。

1.问题背景假设我们有一组GT（GroundTruth）图像和相应的KMeans算法生成的分割图像。我们想要批量评估这些分割图像与GT图像之间的相似度，以便量化模型的性能。