每天进步1%-11月感悟

十一月卷 让生命随便

(本文只有在11月可以学习到。)

爱情其实很随便,但有的人却认为很难寻觅。

那一天,他只是为一个陌生的小朋友拾回一只鞋子,并给他穿上,谁料,爱情便在某一角落盯上了他。

友谊其实很随便,但有的人却认为很难寻觅。

那一天,他只是与一位陌生的老人下了一盘棋,谁料,友谊便在阳光下发芽了。

人生其实很随便,但有的人却认为很难捉摸。

那一天,他只是在公司如往日一样额外地加班,谁料,一双睿智的眼睛便让他的人生从此改变了。

死亡其实很随便,但有的人却认为很难捉摸。

那一天,他只是为多跑两步去扶一位老婆婆,谁料,当他扶起老婆婆时,一块水泥板在他身后从墙壁上剥落,死亡便在他身边发生。

我要说的其实也很随便,干你应该干的。

一条航行在南太平洋的船,突然遭遇飓风。风如利刃,把船体劈得伤痕累累。

飓风过后,船的功能差不多已损毁,它只能如一艘小艇般在茫茫无际的海洋中游荡。

船上的人挨了几天后,开始神志失常了,他们大把大把地抛撒着钞票,大口大口地喝着酒,他们做好了死的准备,无奈地等待着死神降临。

这时,有个人出来对他们说,他近日拥有了一项特异功能:可以半年不吃任何东西而活着。所以他希望船员和乘客们把东西和写下的遗嘱交给他,他会把它们带给他们的亲人。

这样的话语,居然没有人怀疑。所有的人都把希望寄托在那人身上,而他们因为没有了后顾之忧,变得冷静下来了,彼此倾诉着心事。

船终于被另一条船发现。船上人员得救了,避免了因疯狂而船毁人亡。

有时,对于一筹莫展的事,你需要的只是一点点的小聪明;有时,对于令人绝望的事,你需要的只是一点点的理智而已。

(摘自《读者》)

K-means算法是一种经典的聚类算法,它通过将数据集划分成K个簇,使得每个簇内的数据点之间的距离最小,而簇与簇之间的距离最大。在学习和实践K-means算法的过程中,我有以下几点感悟: 首先,K-means算法是一种简单易用的算法,适用于大规模数据处理。算法的核心思想是通过不断迭代,将数据集划分成K个簇。在每一次迭代中,K-means算法会计算每个数据点与每个簇中心的距离,并将数据点归属到距离最近的簇中心。通过多次迭代,可以得到最终的簇划分结果。 其次,K-means算法的效率和精度受到初始簇中心的影响。由于K-means算法的迭代是基于初始簇中心进行的,因此初始簇中心的选择会影响算法的效率和精度。在实践中,我们可以通过多次随机选择初始簇中心,并计算每次迭代的效果,以选择最优的初始簇中心。 最后,K-means算法的应用场景非常广泛。例如,它可以应用在图像分割、文本聚类、生物信息学等方面。通过对数据进行聚类分析,可以帮助我们更好地理解数据的内在规律和特征,从而作出更加准确的决策。 总之,K-means算法是一种非常有意义的聚类算法,它可以帮助我们更好地理解数据,从而作出更加准确的决策。在学习和实践K-means算法的过程中,我们需要注重算法的理论和实践结合,以便更好地理解算法的核心思想和应用场景。
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