聚类分析是没有给定划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法,是一种非监督的学习算法.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组,划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化,如下图所示: 常见的聚类分析算法如下: K-Means: K-均值聚类也称为快速聚类法,在最小化误差函数的基础上将数据划分为预定的类数K.该算法原理简单并便于处理大量数据. K-中心点:K-均值算法对孤立点的敏感性,K-中心点算法不采用簇中对象的平均值作为簇中心,而选用簇中离平均值…

006-Map.Tuple.Zip实战解析 实战代码 Map实战 本身是映射,映射关系在实际中应用非常广泛,比如:配置信息都是Key-Value形式 键值对不存在下边关系 是一个immutable(不可修改的)Map getOrElse方法 source+=("R" -> 9) source -= "Hadoop" scala.collection.immutable.SortedMap方法进行排序 Tuple实战 把类型不同的元素组成一个集合;函数的结果是很…

Unity常用网络框架与实战解析 1.Http协议          Http协议                  存在TCP 之上 有时候 TLS\SSL 之上 默认端口80 https 默认端口是443                  Http 请求响应模型 Http协议永远都是客户端发送请求,服务器端会送响应                 Http工作流程 1.连接 2.请求(Request) 3.响应(Response)          Http请求响应报文           …

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-87讲)完整视频.PPT.代码下载: 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/mm3eDHk3T5o/优酷:http://v.youku.com/v_show/id…

基于项目实战解析ng启动加载过程 前言 在AngularJS项目开发过程中,自己将遇到的问题进行了整理.回过头来总结一下angular的启动过程. 下面以实际项目为例进行简要讲解. 1.载入ng库 2.等待,直到DOM树构造完毕. 3.发现ng-app,自动进入启动引导阶段. 4.根据ng-app名称找到相应的路由. 5.加载默认地址. 6.Js顺序执行,加载相应模版页 sys_tpls/home.html 7.在此,可以看到index路由中只是填充了ui-view为sys_login的div模…

前言:前面几篇文章讲解了在应用层读写分离的配置和使用,这篇文章将来个主从复制的实战解析. 说明:主从复制,读写分离结构图 原理图 主库生成一个线程: Binlog Dump线程 1.此线程运行在主库,当主从都配置好后,从库运行START SLAVE启动复制后,会在主库上生成一个BinlogDump线程,该线程的主要作用就是读取主库Binlog事件,然后发送到从库(从库的I/O线程). 从库生成两个线程:一个I/O线程,一个SQL线程: 1.i/o线程去请求主库 的binlog,并将得到的binl…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

牛客网SQL刷题地址: https://www.nowcoder.com/ta/sql?page=0 牛客网数据库SQL实战解析(01-10题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104763370 牛客网数据库SQL实战解析(11-20题): https://blog.csdn.net/u010666669/article/details/104863298 牛客网数据库SQL实战解析(21-30题): https://blog…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格…

聚类分析:对样品或指标进行分类的一种分析方法,依据样本和指标已知特性进行分类.本节主要介绍层次聚类分析,一共包括3个部分,每个部分包括一个具体实战例子. 1.常规聚类过程: 一.首先用dist()函数计算变量间距离dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6种方法,表示不同的距离测度:"euclidean", "maximum", "manhattan", "canberra…

1.MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格算法(STING.WaveCluster等),等等. 较权威的聚类问题定义:所谓聚类问题,就是给…

一.流程分析 1.1 入口程序 在 SpringApplication#run(String... args) 方法中,外部化配置关键流程分为以下四步 public ConfigurableApplicationContext run(String... args) { ... SpringApplicationRunListeners listeners = getRunListeners(args); listeners.starting(); try { ApplicationArgume…

在 WebRTC 项目中,又拍云团队做到了覆盖系统全局,保证项目进程流畅.这牵涉到主要三大块技术点: 网络端.服务端的开发和传输算法 WebRTC 协议中牵扯到服务端的应用协议和信令服务 客户端iOS.安卓 H.264 编解码技术 △ WebRTC 技术点 实时音视频互动必须遵守三大点 必须基于 UDP 协议,否则不要谈实时 因为 TCP 协议的重传机制(传输保障)会导致累积延迟问题,用 UDP 协议没有传输保障机制,但需要自行完善丢包容错逻辑. 又拍云音视频互动方案是基于UDP 协议,使用 T…

背景 在公司内部,我负责帮助研究院的小伙伴搭建机器学习web服务,研究院的小伙伴提供一个机器学习本地接口,我负责提供一个对外服务的HTTP接口. 说起人工智能和机器学习,python是最擅长的,其以开发速度快,第三方库多而广受欢迎,以至于现在大多数机器学习算法都是用python编写.但是对于服务化来说,python有致命的问题:很难利用机器多核.由于一个python进程中全局只有一个解释器,故多线程是假的,多个线程只能使用一个核,要想充分利用多核就必须使用多进程.此外由于机器学习是CPU密集型,…

不久前,裸考国内知名电商平台拼多多的大数据岗位在线笔试,问答题(写SQL)被虐的很惨,完了下来默默学习一波.顺便借此机会复习一下SQL语句的用法. 本文主要涉及到的SQL知识点包括CREATE创建数据库和表.INSERT插入数据.SUM()求和.GROUP BY分组.DATE_FORMAT()格式化日期.ORDER BY排序.COUNT()统计行数.添加排名.MySQL实现统计排名.并列排名等,如果你对这些操作还有点不熟练,那么相信你读完本文会有收获的,如果自己再实现一遍效果更好. 准备工作 根…

今天学习了王家林老师scala讲座的第29讲,case class和case object的应用实战.做下记录. 信息来源于 DT大数据梦工厂微信公众账号:DT_Spark 关注微信账号,获取更多关于王家林老师的课程内容 王老师QQ:1740415547 微信号:18610086859 话不多说,让我们从代码出发: abstract class People//定义抽象类case class Student(age:Int) extends People//定义case class,继承抽象类c…

Android XML shape 标签使用详解   一个android开发者肯定懂得使用 xml 定义一个 Drawable,比如定义一个 rect 或者 circle 作为一个 View 的背景.但是,也肯定也有人在能使用 Drawable 的地方选择使用一张 png 图(或者是一张 .9 图)作为 View 的背景,因为后者把问题交给 UI 设计人员去了,省事.当然,使用图片这种在项目中也很常见,如果不考虑 apk 大小,内存占用问题的话,是没有任何问题的.如果要给 apk 瘦身,减少内存…

京东技术 https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1551342955&ver=1455&signature=0hYp8OsxYpqMVp8FmFh7SQa1nt*QeAIfoqo4kk7LZ50ZFybvyg7hC4-JtgxSoIwKlrmLWD-3RNEYiRfsaX3BPB8OKIR3uAOEVQFm4GzPREzSz0aaCEsSY*dgZvvEZ72S&new=1…

Socket using System; using System.Collections.Generic; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System.Text; namespace Socket服务端 { class Program { static void Main(string[] args) { //1.创建一个Socket对象 Socket tcpServer = new Socket(AddressFamily…

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx…

import numpy import os from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, GlobalAveragePool…

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,…

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2)  # 对两个图像关键点进行连线操作 参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像 书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量 第二步:构建BF…

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小 信用卡数字识别: 信用卡      数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想 思…

1.不平衡数据分类问题 对于非平衡级分类超平面,使用不平衡SVC找出最优分类超平面,基本的思想是,我们先找到一个普通的分类超平面,自动进行校正,求出最优的分类超平面 测试代码如下: import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svmrng = np.random.RandomState(0)n_samples_1 = 1000n_samples_2 = 100X = np.r_[1.5 * rng.ra…

k 近邻法(K-nearest neighbor)是一种基本的分类方法 基本思路: 给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例多数属于某个类别,就把输入实例分为这个类. 算法: 输入:训练数据集 \(T=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{n},y_{n})\}\) 其中 \(x_{i}\) 是训练集实例的特征向量(features vectors),\(y_{i}\) 是训练集实例的类别,\(i=1,2,…