ls与dir的区别

最新推荐文章于 2025-08-08 17:29:06 发布
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文章标签： 操作系统 matlab
原文链接：http://www.cnblogs.com/xuxu8511/p/3165063.html
博客对比了ls和dir命令，指出ls有上色效果，是unix/linux系列命令；dir无此效果，是dos/windows系列命令。

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

1、ls具有上色的效果，dir没有。

 

2、ls是unix/linux系列的命令，dir是dos/windows系列的命令。

转载于:https://www.cnblogs.com/xuxu8511/p/3165063.html

局部自适应多核聚类
fandoudou123的专栏
05-20 3320
Locally adaptive multiple kernel clustering （Lujiang Zhang , Xiaohui Hu） 传统的多核学习是在输入空间上构建多个核的线性组合。对于局部分布变化的数据集来说，局部多核学习方法更好。即不是使用一个统一的组合核在所有输入空间，而是对于每个类都有一个局部核。 方法：给每个类分配一个用于特征选择的权重向量，将每个权重向量和高斯核进行结
多核模糊C均值聚类
jiadluo的博客
08-25 2653
摘要： 　　针对于单一核在处理多数据源和异构数据源方面的不足，多核方法应运而生。本文是将多核方法应用于FCM算法，并对算法做以详细介绍，进而采用MATLAB实现。   　　在这之前，我们已成功将核方法应用于FCM算法，在很大程度上解决了样本线性不可分的情况。但是这种单一核局限于对数据的某一特征进行有效提取，若一个样本含有多个特征，且遵循不同的核分布，单一核学习就不适用，所以说单一
多核聚类算法
THE_CS_UNIVERSE的博客
01-21 2061
1.KKM 基本思想：核函数将原样本的特征向量映射到一个更高维的特征空间中，然后在此空间中实现聚类。 使为n个样本的集合，φ(·) :x ∈ X → H为核函数将样本特征空间映射到希尔伯特空间H当中，所以KKM算法最终要优化的目标函数即为分配矩阵x Z ∈ {0, 1}n×k上的平方和损失函数： 此即为代表当前c类中共有多少个样本 此即为当前c类所有样本特征均值，最终目标即优化此函数了。 2.MKKM 基本思想：将KKM推广到多核当中，更新相应的目标函数。 未完待续…… ...
基于多核的聚类算法——矩阵诱导正则化的多核 k 均值聚类算法（Multiple Kernel K-means Clustering, MKKM）
...
07-12 1023
矩阵诱导正则化的多核 k 均值聚类算法（Multiple Kernel K-means Clustering, MKKM）是一种结合了多核学习和k 均值聚类的高级算法。它主要用于处理非线性可分的数据，通过组合多个核函数来增强聚类的效果，从而在复杂的特征空间中找到数据的自然分组。
基于多核的聚类算法——鲁棒且低秩的多核聚类模型（Robust Low-rank Kernel Multi-view Clustering, RLKMSC）
...
07-12 860
鲁棒且低秩的多核聚类模型（Robust Low-rank Kernel Multi-view Clustering, RLKMSC）是一种专门设计用于处理多视图数据的复杂性和异质性的聚类算法。RLKMSC结合了多核学习低秩近似和鲁棒性优化，以在存在噪声和异常值的情况下找到数据的固有结构。下面是RLKMSC算法的详细解释，包括关键步骤和相关的数学公式。
多核加速处理图像
weixin_34049948的博客
01-08 534
现在计算机的cpu一般都是多核的，而很多程序都没有进行多核优化，这就没有办法充分利用cpu的性能了。 比如用vs2010中写一个while(1)循环，在旧电脑上cpu运行是占100%的，而在新的4核电脑上运行则只占25%，似乎没办法再高了。 很多地方说用openmp可以发挥多核处理的能力，不过我在程序中加入openmp的优化指令后还是没办法运行到100%，也许是我哪里弄错了。 因此，我这里没...
多核平台下模糊C均值聚类算法的并行化优化研究
"本文主要探讨了在嵌入式系统/ARM技术背景下，如何对模糊C均值聚类算法进行并行化研究，以提高在多核平台上的性能。作者运用Intel Parallel Amplifier工具来识别串行程序的瓶颈，并提出了基于Intel TBB和OpenMP的...
并行随机交换：Java 中高效可靠的聚类算法
01-28
通过对比分析，实验结果证实了并行随机交换聚类算法不仅能够获得高质量的聚类结果，而且在执行效率上表现出色。这意味着，无论数据集有多大或多复杂，都能有效地进行聚类任务。 总之，这个并行随机交换聚类算法为...
并行聚类算法：模体识别与短柄草启动子预测的进展
本文档深入探讨了"计算机研究 -模体的并行聚类算法研究及在短柄草核心启动子预测的应用.pdf"的主题，着重于在现代生物信息学背景下，随着基因测序技术的飞速发展，大规模基因组数据的产生和分析方法的进步。...
大数据环境下的并行聚类算法实现与优化
并行聚类算法是指可以通过多个计算单元（如多核处理器、分布式计算集群）同时处理数据的聚类算法。其核心思想是将原始数据集划分为多个子集，在不同的计算单元上并行地应用聚类算法，最终将各子集的聚类结果进
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10-21
实验结果证实，通过对模糊C均值聚类算法的并行化改进，可以显著减少程序运行时间，提高了多核处理器的利用率，展示了并行化编程在提高效率方面的巨大潜力。这不仅对于嵌入式系统的性能优化具有重要意义，也为ARM技术...
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08-01
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聚类：知识框架
Dive的博客
08-22 534
目录0 简介1 性能度量2 距离度量3 聚类算法 0 简介 1 性能度量 2 距离度量 3 聚类算法
从聚类讲到核函数
水浴月
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k-means聚类算法->SOM自组织神经网络->核函数
核K-均值聚类（Kernel K-means Clustering）
weixin_30488313的博客
12-06 2735
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主同意不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/wxcdzhangping/article/details/31366143 问题： 设数据集。当中，。Mercer核函数。依据Mercer定理存在映射...
基于 FFmpeg 与 V4L2 的多路摄像头视频采集，图像处理处理与 RTMP 推流项目（开源）
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OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供2500多种优化算法，支持图像处理、视频分析、物体检测等任务。摘要介绍了OpenCV的基础功能：1）读取和显示图片；2）灰度图转换与保存；3）图像区域裁剪；4）视频读取与处理；5）RGB通道分离与合并；6）图像打码处理；7）图像组合；8）图像缩放。这些功能展示了OpenCV如何通过像素级操作实现基础图像处理，为更复杂的计算机视觉应用奠定基础。
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