mean

redis-cli 命令详解

hServerhostname(default:127.0.0.1).ip地址-pServerport(default:6379).服务器端口号-sServersocket(overrideshostnameandport

戴国进·2025-06-29 03:23

基于均值偏移算法的动态目标跟踪研究

在基于视觉的目标跟踪算法中,经典的Mean-Shift算法以其理论科学有效、操作简单易实现,跟踪性能较好等优势,一直是众多学者研究的热点。可算法也存在着许多缺陷。

Zoiny_楠·2025-06-29 00:58

PillarNet: Real-Time and High-PerformancePillar-based 3D Object Detection

ECCV2022paper：[2205.07403]PillarNet:Real-TimeandHigh-PerformancePillar-based3DObjectDetectioncode：https

justtoomuchforyou·2025-06-28 15:22

java多重解析日期_全面解析Java日期时间API

时区GMT(GreenwichMeanTime)：格林尼治时间，格林尼治标准时间的正午是指当太阳横穿格林尼治子午线时(也就是在格林尼治上空最高点时)的时间。

异想天开的猴·2025-06-27 02:44

【无标题】

✅什么是KMeans聚类？为什么要用它？通俗解释：KMeans聚类就像“自动分类器”，它根据像素的灰度值，把整张图分成亮度不同的几类区域。比如，把黑色背景、亮一点的重影、最亮的主影区分开。

书桐先生·2025-06-20 04:59

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans

chaser&upper·2025-06-20 03:50

数据挖掘与机器学习期末复习整理

因此是一种无监督学习–无类别标记样本，根据信息相似度原则进行聚类，通过聚类，人们能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间的关系3.聚类方法：划分方法-（分割类型）K-均值K-Means

无敌摸鱼高手·2025-06-19 17:34

BIRCH、K-Means、KNN聚类算法实战：二维坐标空间聚类分析

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目深入探讨BIRCH、K-Means、K-Means++和K-NearestNeighbors（KNN）四种聚类算法在二维坐标空间中的应用与分析。

闲书郎·2025-06-19 10:46

突破K-means终极局限：ISODATA算法完全解读（附实战代码）

欢迎来到我的技术分享博客~在前期系列中，我们从K-means的随机初始化陷阱出发，逐步剖析了Canopy+K-means的粗筛优化、K-means++的概率采样和二分K-means的层次分裂。

AI妈妈手把手·2025-06-19 10:15

机器学习算法_聚类KMeans算法

常见的相似度计算方法有欧氏距离法（无监督算法）聚类算法的目的是在没有先验知识的情况下，自动发现数据集中的内在结构和模式2.聚类算法分类（1）根据聚类颗粒度分类个数比较多的，细聚类；个数比较多的，粗聚类（2）根据实现方法分类K-means

TY-2025·2025-06-19 09:11

二分K-means：让聚类更高效、更精准！

欢迎再次来到我的技术分享博客~在前期文章中，我们系统剖析了K-means的随机初始化缺陷、Canopy+K-means的粗粒度预处理以及K-means++的概率化质心选择。

AI妈妈手把手·2025-06-19 09:41

推荐文章：Faster_Mean_Shift - GPU加速的像素嵌入框架利器

乌芬维Maisie·2025-06-19 04:34

esp32+IDF V5.1.1版本编译freertos报错

error:'portTICK_RATE_MS'undeclared(firstuseinthisfunction);didyoumean'portTICK_PERIOD_MS解决方法:使用命令idf.pymenuconfig

嵌入式软硬件叶玄·2025-06-18 00:23

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

YOLOv2（2017）：引入锚框（AnchorBoxes），通过k-means聚类确定先验框尺寸新增高分辨率微调（448×448输入）使用Darknet-19主干，速度达67FPSYOLOv

摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

机器学习15-2（Mini Batch Kmeans）

文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外，还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和

Roy_Allen·2025-06-17 23:15

深度学习笔记

文章目录聚类导入模块生成模拟数据建立并训练K-Means聚类模型创建图形绘制散点图（聚类结果）获取聚类中心可视化聚类中心设置图形标题和标签输出效果数据降维一、常见的数据降维方法二、Python降维示例（

疯狂成瘾者·2025-06-17 10:54

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）

GMM是一种软聚类方法，与K-Means不同，它不仅能将数据点分配到某个簇，还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型：GMM认为数据集中的每个数据

爱看烟花的码农·2025-06-17 09:16

Burn 开源程序是下一代深度学习框架，在灵活性、效率和可移植性方面毫不妥协

自动内核融合UsingBurnmeanshavingyourmodelsoptimizedonanybackend.Wh

struggle2025·2025-06-16 16:19

Noise噪音halcon算子，持续更新

目录add_noise_distributionadd_noise_whitegauss_distributionnoise_distribution_meansp_distributionadd_noise_distribution

小邢同学·2025-06-16 12:20

面试手撕代码-k-means算法

要求：随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点，k=2,训练一个简单的k-means模型。

jiao_xd17·2025-06-16 04:29

机器学习手撕代码（3）k-means

机器学习手撕代码（3）k-means本篇分享一下k-means的代码，k_means.py为K均值模型的代码。utils.py中为可视化结果的工具。dataset见本系列第0篇。

54渣渣shuo·2025-06-16 04:57

Solved Visual studio Code make sure you configure your user.name and user.email in git

SolvedVisualstudioCodemakesureyouconfigureyouruser.nameanduser.emailingitTerminal输入：gitconfig--globaluser.email

weixin_47726314·2025-06-15 20:08

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类，理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类

深入详解无监督学习之聚类：如K-Means、层次聚类，理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支，旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。

猿享天开·2025-06-15 12:16

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K-means聚类算法K-means聚类算法是一种基于划分的无监督学习算法，通过迭代优化将数据划分为指定簇数（K值），使同一簇内样本相似度最大化、簇间差异最大化34。

非门由也·2025-06-15 12:16

【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例16：基于K-Means聚类的医疗保险的欺诈发现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动

Francek Chen·2025-06-15 12:44

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Ankie（资深技术项目经理）·2025-06-15 08:22

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二、英语总结(生词：1)1.amortize(1)amortize:a-("to")+mortus("dead")vt.amortizeoriginallymeans"tokilloff",overtime

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述雾学java·2025-06-12 12:59

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它们的核心区别在于物理/虚拟和主从关系：https://stackoverflow.com/questions/4426280/what-do-pty-and-tty-mean1.TTY(Teletypewriter

小米人儿·2025-06-12 07:46

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lucust·2025-06-11 22:52

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一、知识点1、像素值统计(1)、最小(min)(2)、最大(max)(3)、均值(mean)(4)、标准差(standarddeviation)方差是一组数据与其平均值之差的平方的平均值。

程序员小马兰·2025-06-11 22:19

%3c dd%3e html,HTML - URL Encoding

HTML-URLEncodingAdvertisementsURLencodingisthepracticeoftranslatingunprintablecharactersorcharacterswithspecialmeaningwithinURLstoarepresentationthatisunambiguousanduniversallyacceptedbywebbrowsersand

lifeonex·2025-06-10 23:35

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Stanford CS246 homework of NTHU-CS-MDA lecture ( K-means )

conceptc1:10个cluster的起点，随机起点c2:10个cluster的起点，很远的起点data：所有数据，最长维度==233使用mac注意hadoop只能用os本身的python，我裝了anaconda，需要先移開，並在ospythonpipnumpy才能用記得在文件開頭加上#!/usr/bin/envpython要使用文件名稱的話，加上try:input_file=os.envir

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·2025-06-07 15:17

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