python使用欧氏距离knn

pip 配置pypi国内源

前言python使用pip方法安装第三方包时，需要从https://pypi.org/资源库中下载，由于这个地址是国外的，速度简直慢的令人发指，还经常连不上，于是在网上收集了几个国内的pypi源以及配置访问
glRu·2024-01-17 21:29

python使用贪心算法解决作业调度问题

对于作业调度问题，其实至今都还不能找到一个最优的解决方案，对与如何将任务和机器进行一个合理安排和分配，让其能够在最短时间内将所有任务全部完成，和计算机操作系统的任务调度过程相类似。这里主要是给定n个作业和m台相同的机器，使用这些机器来对给定的作业进行处理，则作业k所需要的处理时间是time[k]，任一作业可以在任意的一台机器上进行处理，但是在未完成正在完成的作业之前不允许中断当前作业操作，同时任何
X Y sawyer·2024-01-17 17:56

python使用广度优先搜索算法求解二叉树堂兄弟节点问题

如果给定一颗二叉树，同时给定这颗二叉树中的两个不同节点的值，这里要注意二叉树中的各个节点的值是唯一的，对这两个树节点进行判断是否是堂兄弟节点，堂兄弟节点的意思是处在同一个层级，但是两个节点各有不同的父节点。添加图片注释，不超过140字（可选）如上图给定的二叉树，对其中的两个节点node1节点是9，node2节点是8，判断这颗树种的这两个节点是否是堂兄弟节点，这里返回的结果是False添加图片注释，
X Y sawyer·2024-01-17 17:55

python使用贪心算法求最大整数问题

对于使用贪心算法的一个比较经典的问题，主要是为了解决最大整数的拼接问题，如果给定一个列表，这个列表中所包括的是一些非负整数，如果对这些整数进行组合，怎样才能组合出一个最大的整数，这里要注意一个问题，有可能整数过大会导致出现溢出的现象，所以返回的数据可以是一个字符类型，这样就可以防止溢出。添加图片注释，不超过140字（可选）对如上的一个给定列表中的数据进行排列，这里如果考虑将本身值较大的放在前面的话
X Y sawyer·2024-01-17 17:55

Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池

目录1.Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池1.1apply_async方法1.1map方法1.Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池
Bulut0907·2024-01-17 15:43

机器学习-KNN近邻算法分类模型、交叉验证

K近邻法的工作原理：某个未知类型点的特征数据距离K个已有类型近邻点特征数据的距离，根据这个距离对未知类型的数据进行分类KNN模型超参数K值：K值不同会导致分类结果的不同距离：采用欧几里得公式求得距离适用范围
AAI机器之心·2024-01-17 15:04

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
AAI机器之心·2024-01-17 15:03

python使用http.client发送post请求

importhttp.clientimportjsondefsend_to_rest_api(data):#设置目标URL和要发送的数据，URL为www.baidu.com/userhost='www.baidu.com'api_url='/user'#创建HTTP连接conn=http.client.HTTPSConnection(host)#如果需要HTTPS，使用HTTPSConnectio
胡少侠7·2024-01-17 11:37

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

X)=P(X,Y)P(X)P(Y|X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}P(Y∣X)=P(X)P(X,Y)朴素贝叶斯模型隐式马尔科夫模型判别方法DiscrimitiveApproach：k近邻/knn
lealzhan·2024-01-17 08:54

Python爬虫---scrapy shell 调试

使用前提：已安装ipython安装:pipinstallipython使用步骤：1.win+r打开终端2.直
velpro_!·2024-01-17 07:08

python期末考试：函数与模块

A.Python使用del保留字定义一个函数B.函数能完成特定的功能，对函数的使用不需要了解函数内部实现原理，只要了解函数的输入输出方式即可。C.函数是一段具有特定功能的、
illusionbigdata·2024-01-17 06:22

学习selenium+python使用 XPath 表达式来实现找到目标元素时智能封装等待，执行测试代码启动Chrome浏览器后，地址栏只显示data；

背景学习使用XPath表达式来实现找到目标元素时智能封装等待执行测试代码启动Chrome浏览器后，地址栏只显示data；代码如下importunittestfromseleniumimportwebdriverfromselenium.common.exceptionsimportNoSuchElementExceptionfromselenium.webdriver.support.waitim
seabirdssss·2024-01-17 02:04

分类模型—监督学习

监督学习KNN基本原理寻找目标数据点附近最近的K个点，采用投票的方式判断测试数据点所属类别算法步骤1.计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率
Carolina_Wang·2024-01-17 00:13

python 配置文件的使用_python使用配置文件过程详解

python使用配置文件过程详解这篇文章主要介绍了python使用配置文件过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下通过配置文件将变量暴露给用户修改标准库模块
weixin_39890543·2024-01-16 21:12

7、Python使用外部库

导入、运算符重载以及冒险进入外部库世界的生存技巧！在本教程中，您将了解Python中的Imports，获得一些使用不熟悉的库(以及它们返回的对象)的技巧，并深入研究运算符重载。文章目录1.导入（Imports）其他导入语法子模块哦，你将去的地方，哦，你将看到的对象了解奇怪对象的三种工具2.运算符重载什么时候1+1不等于2？好奇这一切是怎么运作的吗？1.导入（Imports）到目前为止，我们已经讨论
AI算法蒋同学·2024-01-16 20:31

基于knn的图片识别

基于KNN的图片识别KNN算法介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179项目简介使用numpy和opencv实现的一个简易的knn图片识别模块项目结构-code:存放代码
Along20210921·2024-01-16 19:07

最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)-KNN算法(day03)

概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
JavaHub·2024-01-16 12:05

利用igraph包可视化基于KNN的单细胞聚类关系

1.png（2）在一篇文献中，作者使用另一种思路：利用k-means聚类，然后进行基于KNN(k-nearestneighbor)的可视化。
小贝学生信·2024-01-16 11:55

[大译] IKEA designs semi-open offices IKEA设计半开放式办公室

收听语音：http://xima.tv/Th4KNNnewssource:https://www.inc.com/geoffrey-james/ikea-just-killed-open-plan-office.htmlAlthoughtheopenplanofficecansavespace
苹果放阳台·2024-01-16 08:43

机器学习算法——KNN算法

1.KNN算法基本概念1.1KNN（K-NearestNeighbors，K个最近的邻居）算法是一种基本的机器学习算法，它主要用于分类和回归问题。
AI天任·2024-01-16 07:10

K - 近邻算法

1、算法介绍KNN（KNearNeighbor）：k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
想做后端的前端·2024-01-16 03:58

如何用ArcGIS制作城市用地适应性评价

第二种使用的工具主要为：“欧氏距离”和“重
地理遥感生态网·2024-01-16 00:47

Python：gc模块使用和垃圾回收机制

由于Python使用了带有引用计数的回收器，如果你确定你的程序不会产生循环引用，你可以关闭回收器。可以通过调用gc.disable()关闭自动垃圾回收。
玩转测试开发·2024-01-16 00:11

【python 的各种模块】(9) 在python使用PIL( 即pillow模块 ) 修改图片

目录1导入PIL模块（pillow）1.1PIL的全称：PythonImagingLibrary1.2导入PIL模块1.2.1可用的导入形式1.2.2常用的导入形式1.2.3PIL下面的常用子模块2PIL.Image的方法(读入，生成和显示图片)2.1用PIL.Image.open()可以读入图片2.1.1基础语法PIL.Image.open(path)2.1.2PIL.Image.open()方
奔跑的犀牛先生·2024-01-15 21:07

yolov8seg 瑞芯微RKNN芯片、地平线Horizon芯片、TensorRT部署

  特别说明：参考官方开源的yolov8代码、瑞芯微官方文档、地平线的官方文档，如有侵权告知删，谢谢。  模型、测试图像、测试结果、完整代码，放在github上，参考链接模型和代码。  由于之前写了三篇yolov8检测部署板端芯片相关的博文，有网友让写一篇yolov8seg部署博客，一直迟迟未行动，最近忙中借闲匆匆对yolov8seg进行了梳理，尝试了对yolov8seg进行部署验证和仿真测试。总
山水无移·2024-01-15 15:51

yolov8 官方模型进行瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署

  由于之前写了一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“这一篇导出的onnx模型在板端芯片部署效率非常高的，高效率体现在模型的所有操作都在加速引擎（NPU或BPU）上，模型推理没有
山水无移·2024-01-15 15:21

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署，部署工程难度小、模型推理速度快

【完整代码】代码和模型1、rknn模型准备  onnx转rknn模型这一步就不再赘述，请参考上一篇【yolov8n瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署，部署工程难度小、模型推理速度快】。
山水无移·2024-01-15 15:19

K邻近和KNN

别KNN：•KNN算法主要是用于解决监督学习中的分类问题•其数据集是由特征值和目标值组成，使用的数据是已经标记过的数据•KNN算法是一种懒惰算法，没有明显的前期训练过程•里面的K值表示把这个样本点分到哪个类别的参考数据点
hema12138·2024-01-15 10:37

常用python代码大全-python使用argparse模块处理命令行参数

argparse是Python的一个标准库模块，用于从命令行解析参数。这个模块使编写用户友好的命令行接口变得更加简单。下面是一个使用argparse模块处理命令行参数的示例代码：importargparse#创建ArgumentParser对象parser=argparse.ArgumentParser(description='这是一个示例程序')#添加参数parser.add_argument
crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-15 09:57

聚类算法之Kmeans聚类详解

聚类算法是无监督学习算法，它根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中；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氏距离法。
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:50

增强FAQ搜索引擎：发挥Elasticsearch中KNN的威力

英文原文地址：https://medium.com/nerd-for-tech/enhancing-faq-search-engines-harnessing-the-power-of-knn-in-elasticsearch
lichunericli·2024-01-15 09:47

python使用镜像安装opencv

python如何使用镜像安装所需要的包常见的镜像：清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple中国科学技术大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/以opencv
ＭＡＤＡＯ·2024-01-15 04:34

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

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。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

史诗级干货长文---K近邻算法

本文将从KNN算法的思想讲起，使用python3进行实战训练。
SQingL·2024-01-14 18:08

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。
smile-yan·2024-01-14 11:37

GEE机器学习——利用最短距离方法进行土地分类和精度评定

该方法通过计算样本之间的欧氏距离或其他距离度量，来确定样本之间的相似程度或差异程度。最短距离方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。
此星光明·2024-01-14 09:44

常用python代码大全-python使用json模块处理JSON数据

在Python中，json模块提供了一种简单的方法来编码和解码JSON数据。以下是一个简单的例子，说明如何使用json模块来处理JSON数据。首先，我们需要导入json模块：importjson编码（Encode）JSON数据要将Python对象编码为JSON格式，我们可以使用json.dumps()函数。这个函数将Python对象转换为JSON格式的字符串。例如：data={"name":"Jo
crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-14 09:13

Python使用pyzabbix调用Zabbix API

Python使用pyzabbix调用ZabbixAPIZabbix是一个开源的提供分布式系统监视以及网络监视功能的解决方案。
小斌哥ge·2024-01-14 08:52

python使用广度优先搜索算法解决二叉树最大、最小深度

对于广度优先搜索算法的一个经典应用问题，也就是对二叉树求其最大深度、最小深度问题。对于给定的二叉树的最大深度即为二叉树的根节点到最远的叶子结点之间的高度，而相应的最小深度就是根节点与离根节点最近的叶子节点之间的高度。添加图片注释，不超过140字（可选）上面这颗树的最大深度为3，最小深度为2，也就是根节点1到5节点的高度和根节点1到2节点的高度。首先就是对二叉树的最大深度的问题解决思路分析，在借助队
X Y sawyer·2024-01-14 07:07

Python用openpyxl读取单元格中的公式或者读取公式计算的值

1.Python使用openpyxl读取带公式的单元格时，可以选择读取公式还是读取公式计算值。
weixin_50264659·2024-01-14 04:54

升级和切换CUDA版本

为什么遇到这个问题我在安装和使用3DGaussianSplatting项目时，其中两个子模块：submodules/diff-gaussian-rasterization和submodules/simple-knn
gootyking·2024-01-14 04:26

Postman学习之常用断言

name=python使用GET方法：那么这个接口我们如何用Postma
测试大大怪·2024-01-13 16:45

图像处理中常用的距离

以下是一些常用的距离度量及其使用说明和应用场景：欧氏距离（EuclideanDistance）：欧氏距离是最常用的距离度量，用于衡量两个向量之间的几何距离。
图灵追慕者·2024-01-13 14:40

常用python代码大全-python使用multiprocessing模块进行多进程编程

Python的multiprocessing模块提供了一种简单的方式来创建多进程程序。以下是一个简单的示例，说明如何使用multiprocessing模块创建多个进程：importmultiprocessingdefworker_process(num):print(f"Worker{num}isworking")if__name__=="__main__":#创建一个进程池，包含4个进程pool
crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-13 09:29

Python 基础（八）：函数

2自定义函数Python使用def关键字来声明函数，格式如下所示：def函数名(参数):函数体return返回值如果要定义一个无任何功能的空函数，函数体只写pass即可。
AI量化小木屋·2024-01-13 04:17

ModuleNotFoundError: No module named ‘simple_knn‘

【报错】使用AutoDL复现GaussianEditor时引用3DGaussianSplatting调用simple_knn时遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘simple_knn
ScienceLi1125·2024-01-13 01:10

Python使用函数求素数和

使用函数求素数和prime(p),其中函数prime当用户传入参数p为素数时返回True，否则返回False.PrimeSum(m,n),函数PrimeSum返回区间[m,n]内所有素数的和。题目保证用户传入的参数1<=m
付之一笑」༻·2024-01-12 22:50

Python使用函数统计指定数字的个数

本题要求实现一个统计整数中指定数字的个数的简单函数。CountDigit(number,digit)其中number是整数，digit为[1,9]区间内的整数。函数CountDigit应返回number中digit出现的次数。函数接口定义：在这里描述函数接口。例如：CountDigit(number,digit),返回digit出现的次数裁判测试程序样例：/*请在这里填写答案*/number,di
付之一笑」༻·2024-01-12 21:17

【Linux】ubantu学习笔记

进行远程访问服务器ubantu上使用python调用python后台运行python程序端口号冲突记录记录一下在使用linux中的小技巧或者问题突然无法通过ssh进行远程访问服务器解决办法：直接重启ubantu上使用python
淳杰·2024-01-12 14:44

Mysql-排序查询方法

CSDN博客25.基础-SQL-DCL-权限控制-_哔哩哔哩_bilibili1、排序语法2、查询结果示例这个查询结果，因为特意选的age=18的数据来统计，所以当每一条数据的age一样时，使用worknno
en595·2024-01-12 14:25
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