code 10-2 中KMeans函数PAD图

最新推荐文章于 2025-04-07 16:53:01 发布
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#机器学习实战 KMeans K-均值聚类

博客聚焦于机器学习实战，着重介绍了K-均值（KMeans）聚类算法。K-均值聚类是机器学习中常用的无监督学习方法，可用于数据的分类和分析等。通过实战能更好地理解和运用该算法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基于So-VITS-SVC语音合成几种不同的推理方法
Mr数据杨
04-05 1510
通过本文的介绍，开发者应已掌握了在非WebUI环境中启动语音克隆模型的不同方法。命令行方式提供了直接的模型推理途径，适合快速测试和在无界面需求的场景下使用。API调用方式则通过Flask服务器提供更灵活的接口服务，使用户能够利用HTTP请求轻松实现音频转换功能。文章详细说明了不同参数的作用和配置方法，涵盖了模型推理、音频增强、设备控制等多个方面，为开发者在各类音频项目中的实际应用奠定了扎实的基础。这种集成性的指导不仅提升了语音克隆的易用性，还使模型在不同使用场景下具备了更高的扩展性和可操作性。
Hotel-ID打击人口贩卖
Mr数据杨
09-12 8001
使用的数据集来自 TraffickCam 的测试图像，旨在通过识别酒店房间的特征来进行分析。该数据集基于一个大型的训练图像库，其中包含了已知酒店 ID 的图像。其中使用的评估标准是 Mean Average Precision at 5 (MAP@5)，表示在前5个预测中的平均精度。MAP51U∑u1U∑k1minn5Pk×relkMAP@5U1​∑u1U​∑k1minn5​Pk×relk其中UUU。
N-S图、PAD图（例题）
tango_wolf的博客
04-27 7万+
（未完成_N-S图、PAD图概念未写） 1、记录StudentRecord给出即将大学毕业的学生的姓名和平均分（GPA）。我们的目的是建立一个参加毕业典礼的学生表。候选毕业的学生表从文件”StudRecs”读入。因为学校规定：GPA低于minGPA的学生不能毕业，因此那些平均分低于minGPA的学生不参加毕业典礼。另外，记录那些选择不参加毕业典礼的学生名单，将名单保存至文件”NoAttend”中，按每行一个学生姓名保存。删除这些选择不参加毕业典礼的学生，最终生成参加毕业典礼的学生表。 2、画出下列程序流
程序流程图&N-S图&PAD图
金溪的博客
10-27 4万+
在需求分阶段经常使用3种方法去剖析我们所面对的业务。 程序流程图 任何复杂的程序图都应由5种基本控制结构组成或嵌套而成。 盒图（N-S图） Nassi和Scheiderman提出了一种符合结构化程序设计原则的图形描述工具，叫作盒图，也叫做N-S图。任何一个N-S图，都是下面5种 PAD图 PAD是Problem Analysis Diagram的缩写，它是日...
code 10-3 中biKmean函数PAD图
sunjianqiang12345的博客
03-02 346
Visio PAD流程图模板
07-10
VISIO PAD流程图模具，包括Until循环、While循环、双分支选择结构和三分支选择结构等图形。
流程图、N-S图、PAD图、判定表、PDL、HIPO图
12-07
流程图、N-S图、PAD图、判定表、PDL、HIPO图 ,全面的简介。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】小目标检测（附matlab代码实现）
qq_36130719的博客
01-13 4968
现有的小目标定义方式主要分为以下两类，即基于相对尺度的定义与基于绝对尺度的定义。(1)基于相对尺度即从目标与图像的相对比例这一角度考虑来对小目标进行定义。Chen[1]等对小目标做了如下定义：同一类别中所有目标实例的相对面积，即边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间。除此以外，较为常见的还有以下几种：①目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值，较为通用的比例值为0.1；②目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值，较为通用的值为0.03；
pandas--数据预处理
weixin_46361294的博客
07-11 3873
在内连接的情况下，仅仅返回索引重叠部分；在外连接的情况下，则显示索引的并集部分数据，不足的地方使用空值填补。 纵向堆叠 将两个数据表在y轴向上拼接。 concat函数：axis=0 append方法：两张表的列名需要完全一致！！！语法： 参数名称 说明 other 接收DataFrame或Series。表示要添加的新数据。无默认 ignore_index 接收boolean。如果输入True，就会对新生成的DataFrame使用新的索引（自动产生），默认为False ver
AI人工智能领域分类的应用场景
最新发布
AI天才研究院
04-07 879
本文旨在为读者提供一份全面的人工智能应用场景指南，覆盖从基础技术到前沿应用的全景视角。我们将系统梳理AI技术在各个行业的落地情况，分析不同场景下的技术选型方案，并探讨AI应用实施过程中的关键成功因素。传统行业的智能化改造新兴的AI原生应用跨领域融合创新场景前沿研究方向的应用潜力首先介绍AI技术的基础分类和核心概念然后深入各垂直领域的应用场景最后通过实际案例展示技术实现细节每个应用场景都会提供技术架构图、算法原理说明和典型代码示例，确保理论到实践的完整闭环。
网购系统的各种图例包括（数据字典 活动图 pad图 数据流图 功能模块图）
05-18
关与网购系统的各种图例： 包括 数据字典 活动图 pad图 数据流 功能模块图等
visio的PAD流程图形状
07-01
在visio里文件下形状选项里可以选择“我的形状”将PAD流程图的形状加载进来。这个VSS文件里包含了语句、循环、2分支、3分支等几个基本的PAD图形，简单的流程图绘制是没问题的。大家也可以丰富这个形状库，添加更多的形状。
PAD和N-S(盒图)绘制模具和使用方法(软件工程流程图神器)
01-19
该文件夹中包括了PAD图和N-S图的绘制模具，直接解压后将模具拖入visio工具栏中即可做相应的图，简单方便，在软件工程的文档制作过程中有很大的帮助。
E-R图、N-S图、PAD图、程序流程图
挥剑决浮云的博客
03-07 2万+
E-R图： E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。 矩形框：表示实体，在框中记入实体名。 菱形框：表示联系，在框中记入联系名。 椭圆形框：表示实体或联系的属性，将属性名记入框中。对于主属性名，则在其名称下划一下划线。 连线：实体与属性之间；实体与联系之间；联系与属性之间用直线相连，并在直...
一个简单的计算器（图）
尽心篇
05-12 544
#include "stdAfx.h" #include "ctype.h" #include "stdlib.h" void add(); void sub(); void mul(); void div(); int main(void) { int ch; printf("Please enter your calculated\nserial number to the press C
详细设计的工具——PAD图
热门推荐
WHT869706733的博客
04-20 8万+
目录 一、PAD图的概念 二、PAD图的基本符号 三、PAD图的优点 四、PAD图的应用 一、PAD图的概念 PAD图（Problem Analysis Diagram），由日本日立公司1973年发明以后，已得到一定程度的推广。它用二维树形结构的图来表示程序的控制流，将这种图翻译成程序代码比较容易。它既克服了传统的流程图不能清晰表现程序结构的缺点，又不像N-S图那样受到把全部程序约束在一个方框内的限制，这就是其优势所在。 二、PAD图的基本符号 (a) 顺序；(b) 选择；(c) C
排序之选择排序（图解）
m0_57330725的博客
01-06 3089
选择排序的思想其实比较简单，每循环一遍，就找到一个最小的或最大的，找到最小的，就和最左边的换，找到最大的就和嘴右边的换，如下图所示： 此图是找小的，每次遍历一遍就把找到最小的放在左边，直到结束。其实我们可以优化代码，同时找到最大的喝最小的，把最大的放在右边，最小的放在左边，如此循环下去。 void selectSort(int* a, int size) { //选择排序的思想就是每一次找到一个最大的，放到最后面，找到一个最小的放到最前面 int left = 0;//定义最左边的下标 in
选择排序（附图）
weixin_30914981的博客
07-25 131
选择排序 每次找出数组中的一个最小值，下一次找出数组中剩余元素的最小值，一直到找完所有的数据，每次选择出一个，存储在新的数组中。或选出最小值后与下标0交换位置，然后下标++开始下一轮的找寻和交换。 这里展示的是从小到大排序。我们先假设下标0是最小值，在用它和后面的数一次比较，找出真正的最小数，并记录最小数下标的位置，在交换。 public void xzpx(int brr[]) { ...
python写一套代码比对pos-kmeans与kmeans性能
04-03
以下是一套Python代码，用于比较pos-kmeans和kmeans的性能： ```python import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from pos_kmeans import POS_KMeans import time # 生成随机数据集 X = np.random....
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