10分钟创建一个Ruby博客

最新推荐文章于 2025-10-25 15:26:26 发布
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#Ruby #Netbeans #IDE #HTML

本教程通过 NetBeans 6.1 RC2 版本介绍了如何快速搭建一个 Ruby 博客系统的基础框架。教程提供了一个简单的示例，但完整的博客功能仍需自行开发和完善。

IDE：NetBeans 6.1 RC2

教程原文：http://www.netbeans.org/kb/61/ruby/rapid-ruby-weblog.html

哈哈，这样的教程基本上都是一个“导火索”，真正的博客还需自己完善呀。

17、K-Means与谱聚类算法：原理、应用与对比
svm4gardener的博客
10-06 7
本文深入探讨了K-Means与谱聚类两种经典聚类算法的原理、流程及实际应用。K-Means通过迭代优化聚类中心，适用于球形分布数据，但对初始化敏感；谱聚类借助图论和拉普拉斯矩阵，能处理复杂结构数据，尤其在人脸图像按姿态聚类中表现更优。文章对比了两种方法的优缺点，分析了亲和矩阵选择、数据维度和聚类数设定等关键影响因素，并展示了其在图像分割、数据挖掘和生物信息学中的广泛应用前景。
18、高效欧几里得最小生成树（EMST）聚类算法：原理、应用与优化
d3e4f的博客
09-05 66
本文提出了一种基于kNN的高效欧几里得最小生成树（EMST）聚类算法，旨在解决传统MST算法在大规模高维数据集上计算成本高的问题。通过利用Borůvka算法特性和快速k近邻搜索技术，该方法显著减少了不必要的距离计算，实现了O(N log N)的时间复杂度。实验表明，该算法在保持高聚类质量的同时，相较于Prim、Kruskal及FAEMST等算法具有更优的效率，适用于图像分割、目标识别等应用场景。未来工作将聚焦于算法进一步优化、应用领域扩展以及高维数据处理能力提升。
7、模糊聚类算法的变体与推广
l3m4n的博客
08-08 28
本文详细介绍了模糊c-均值聚类算法的多种变体与推广方法，包括多维线性变体、模糊c-回归模型、噪声聚类以及核化相关算法。文章通过理论推导和实际案例分析，探讨了不同算法的适用场景和优劣势，并提供了算法选择建议。此外，还展示了如何通过核方法实现非线性聚类，并给出了Python示例代码。
聚类算法：K-Means聚类优化
Wei_sx的博客
12-24 1548
K-Means 的改进和优化方法极大地扩展了其应用范围，提升了聚类性能。根据具体情况和数据特征，选择合适的方法和参数调优能够获得更好的聚类效果。
14、模糊聚类与分类算法：从基础到应用
Python的专栏
10-25 22
本文系统介绍了模糊聚类与分类算法的核心思想及实际应用，涵盖模糊C均值（FCM）的多种扩展方法，如基于马氏距离的GK-FCM和基于最大似然估计的FMLE算法。同时探讨了对异常值鲁棒的PCM算法及其变体AM-PCM，并分析其优缺点。在分类方面，详细阐述了模糊k近邻（FKNN）分类器的工作机制及其在手写字符识别等场景中的应用。结合生物信息学中蛋白质分类和模式识别案例，展示了算法的实际效果。文章还提供了聚类与分类性能评估指标，并给出算法选择与优化建议，最后通过流程图总结了从数据准备到结果分析的完整过程，为处理复杂、
12、启发式聚类算法：k-means及其变体详解
hh234的博客
08-19 41
本文详细介绍了启发式聚类算法，特别是k-means算法及其多种变体，包括k-means++、全局k-means、k-中位数、k-中心点、模糊c-均值和基于混合模型的聚类方法。文章还探讨了不同算法的适用场景，并总结了它们在实际数据集上的应用特点。
9、模糊聚类算法的深入研究：L1 度量与回归模型
l3m4n的博客
08-10 43
本文深入探讨了模糊聚类算法的不同方法及其适用场景。重点介绍了基于L1度量的模糊c-均值算法和基于绝对偏差的模糊c-回归模型，分析了它们在目标函数、聚类边界、算法收敛性等方面的特点。同时，还介绍了Ruspini方法和关系聚类等其他模糊聚类技术，并讨论了它们在处理复杂相异性度量时的优势。通过对比分析与案例应用，展示了各种方法在图像分割、金融风险评估等领域的实际应用价值，并提出了模糊聚类方法的选择策略，为实际应用提供了指导。
FCM模糊聚类算法的全面指南：从理论到实现
weixin_36184718的博客
04-23 1034
在数据挖掘和模式识别领域，聚类分析作为无监督学习的重要分支，一直是研究的热点。模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）算法，作为一种软聚类方法，它允许一个数据点以不同程度属于多个聚类，与传统的硬聚类方法（如K-Means）相比，能更好地处理数据的不确定性和模糊性。FCM算法由J.C. Bezdek于1981年提出，它是在C均值聚类算法的基础上发展而来的。该算法通过最小化目标函数，动态地将数据集合划分为模糊簇，每个数据点对各个簇的隶属度都在0到1之间，隶属度之和等于1。
32、聚类算法：从非概率到概率的探索
root9的博客
09-16 27
本文系统探讨了从传统非概率聚类到概率聚类的发展路径，涵盖多种经典聚类算法如K-均值、层次聚类、谱聚类和密度聚类的原理、特点及适用场景。文章详细介绍了聚类评估指标，包括内部与外部评估方法，并深入解析了期望最大化（EM）算法在有限混合模型中的应用，特别是在神经科学中树突棘形态分析的实例。最后，展望了聚类算法在大规模数据处理、多方法融合、高维数据应对以及与深度学习结合等方面的未来发展趋势。
聚类算法：原理、应用与评估
### 聚类算法：原理、应用与评估 #### 1. 引言 聚类分析是数据挖掘和机器学习领域的重要技术，旨在将数据集中的对象分组为具有相似特征的簇。不同的聚类算法适用于不同类型的数据和应用场景，本文将详细介绍多种...
高效欧几里得最小生成树（EMST）聚类算法：原理与应用
### 高效欧几里得最小生成树（EMST）聚类算法：原理与应用 #### 1. 引言 在图像分割和目标识别等任务中，聚类算法起着至关重要的作用。聚类是一种探索性数据分析工具，旨在将相似的对象分组在一起。传统的聚类技术...
CESA-2022-1-016软件组织能力成熟度模型（征求意见稿）.pdf
11-27
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子牙河山区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
AIP我的个人资料+AIP我的个人资料
最新发布
11-27
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51单片机c源码-用函数型指针控制P1口灯花样
11-27
51单片机c源码-用函数型指针控制P1口灯花样
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
11-27
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并基于Matlab提供完整的代码实现。通过模拟高度动态的目标运动轨迹，生成相应的测量数据，用于验证和评估多目标跟踪算法的性能，如目标关联、轨迹连续性和跟踪精度等关键指标。该研究适用于复杂、高机动场景下的雷达、无人机编队或智能监控系统中的目标跟踪任务，强调算法在密集目标环境下的鲁棒性与准确性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事雷达信号处理、智能交通、无人机编队控制、计算机视觉或多目标跟踪相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如JPDA、IMM-UKF、GM-PHD等）的仿真验证与性能对比；②为高机动目标轨迹建模与传感器测量仿真提供参考实现；③支持后续在雷达系统、空中交通管制或智能监控中的算法开发与优化。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，深入理解轨迹建模与测量生成机制，调试并可视化结果，进一步在此基础上引入噪声、遮挡或目标交叉等复杂因素，以提升实际应用场景下的算法鲁棒性。
【Linux系统运维】CentOS 7.9环境下NVIDIA RTX 4090显卡驱动安装与内核升级指南
11-27
内容概要：本文详细介绍了在CentOS 7.9系统上安装NVIDIA RTX 4090显卡的完整流程，重点包括内核升级至6.9.4版本的操作步骤和显卡驱动的安装方法。文中首先强调了关闭主板安全启动的必要性，随后依次讲解了安装编译环境、升级GCC工具链、下载并编译Linux内核源码、配置GRUB引导以及重启生效新内核的过程。完成内核升级后，提供了执行NVIDIA官方驱动安装命令的具体方式，并推荐使用特定参数避免冲突。整个过程涵盖系统准备、内核编译、引导配置和显卡驱动安装等关键环节。; 适合人群：具备Linux系统管理经验，熟悉命令行操作，有一定运维或深度学习环境搭建需求的技术人员；适用于需要在CentOS 7.9上部署高性能GPU计算环境的研发或运维人员。; 使用场景及目标：①为支持RTX 4090显卡在老旧CentOS 7.9系统上运行而进行高版本内核升级；②解决因内核过旧导致的驱动兼容性问题，实现NVIDIA显卡成功识别与使用；③构建可用于AI训练、科学计算等场景的稳定GPU服务器环境。; 阅读建议：操作涉及内核编译与系统引导修改，存在一定风险，建议在测试环境中先行验证，备份重要数据，并确保网络和电源稳定。严格按照文档顺序执行，注意CPU核心数对编译参数的影响。
最新版本 Notepad++ x64
11-27
最新版本 Notepad++ x64
改进的模糊核聚类算法：应用于SAR图像去噪与分割
合成孔径雷达图像常常受到复杂的speckle噪声的影响，这使得传统的图像分割方法，如模糊C-均值（FCM）算法及其变体（如FCM_S、快速广义FCM和模糊局部信息C-均值等），虽然在处理高斯噪声、均匀噪声和椒盐噪声方面表现...
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