最近因为项目的缘故,要使用到volist.在这个过程中,遇到了一些小问题,主要就是volist在循环输出多重数据的时候,如何输出key.网上查阅了不少资料,很失望的是,大多资料就是粘贴复制Thinkphp手册上volist标签的说明.为了帮助其他人,故决定写下这篇文章.( 在这里,使用的框架是Thinkphp3.2,其它的相关知识,是php数组).首先贴出控制器里面代码: public function check() { $multiArr = [ [ 'a' => [ 'num' => '

Volist标签是thinkphp框架view中常用到的一个标签.主要用于在模板中循环输出数据集或者多维数组.今天使用key属性时出了点问题,记录一下. volist标签(循环输出数据) 闭合 非闭合标签 属性 name(必须):要输出的数据模板变量 id(必须):循环变量 offset(可选):要输出数据的offset length(可选):输出数据的长度 key(可选):循环的key变量,默认值为i mod(可选):对key值取模,默认为2 empty(可选):如果数据为空显示的字符串 今天

Calinski-Harabasz准则有时称为方差比准则 (VRC),它可以用来确定聚类的最佳K值.Calinski Harabasz 指数定义为: 其中,K是聚类数,N是样本数,SSB是组与组之间的平方和误差,SSw是组内平方和误差.因此,如果SSw越小.SSB越大,那么聚类效果就会越好,即Calinsky criterion值越大,聚类效果越好. 1.下载permute.lattice.vegan包 install.packages(c("permute","lattic

代码详解: from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mp

对泛型集合Dictionary<T,T> 进行读取键值是经常的操作,一般情况下,都是通过keys 和values进行键值的读取操作: eg: foreach (var item in dic.Keys)            {                Console.WriteLine(item);            } foreach (var item in dic.Values)            {                Console.WriteLine(it

0 K-means算法简介 K-means是最为经典的基于划分的聚类方法,是十大经典数据挖掘算法之一. K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 算法过程如下:   1)从N个文档随机选取K个文档作为质心 2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 3)重新计算已经得到的各个类的质心 4)迭代2-3步直至新的质心与原质心相等或小于指定阈值,算法结束     参考

在C#中,有时候我们需要读取枚举值的描述属性,也就是说这个枚举值代表了什么意思.比如本文中枚举值 Chinese ,我们希望知道它代表意思的说明(即“中文”). 有下面的枚举: 1 2 3 4 5 6 public enum EnumLanugage {     [System.ComponentModel.Description("中文")]     Chinese,     English } 我们要获取的就是 Chinese 中的说明文字“中文”. 1 2 3 4 5 6 7 8

达神题解传送门:http://blog.csdn.net/dad3zz/article/details/50638360 说一下我对这个模板的理解: 看到这个方法很容易不知所措,因为动态K值需要套树状数组,而我一开始根本不知道该怎么套,, 学习吧,,, 然后我自己脑补如果不套会如何?后来想到是查询O(logn),修改是O(nlogn),很明显修改的复杂度太大了,为了降低修改的复杂度,我们只得套上树状数组来维护前缀和使它的n的复杂度降低为logn,从而修改的复杂度变为O(log2n).但因为我们套

kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据聚类后,然后研究不同聚类下数据的特点. 算法原理: (1) 随机选取k个中心点: (2) 在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类: (3) 更新中心点为每类的均值: (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新,直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步数,误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数,K为中心点个数,I为迭代次数 为什么迭代后误差逐渐减小: SSE=  对于 而言,求导

本文主要基于Anand Rajaraman和Jeffrey David Ullman合著,王斌翻译的<大数据-互联网大规模数据挖掘与分布式处理>一书. KMeans算法是最常用的聚类算法,主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(亦即数据记录)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中,所有点分配完毕之后,根据一个类簇内的所有点重新计算该类簇的中心点(取平均值),然后再迭代的进行分配点和更新类簇中心点的步骤,直至类簇中心点的变化很小,或者达到指定的迭代次数. KMeans算法本

链接 这树着实不好理解啊 讲解http://www.cnblogs.com/pony1993/archive/2012/07/17/2594544.html 对于找K值 右区间的确定不是太理解..先当模板贴着吧 #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<stdlib.h> using namespace std; #def

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2852 区间K值写错了... #include <iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<stdlib.h> using namespace std; #define N 100010 #define lowbit(x) (x&(-x)) ],ff

博客搬到了fresky.github.io - Dawei XU,请各位看官挪步.最新的一篇是:在C#中用Linq从属性文件中读取键值对Key-Value Pair.

for(j=0,i=0;j<6,i<10;j++,i++) { k=i+j; } k 值最后是多少? <script type="text/javascript"> function Test() { var k=0; for(j=0,i=0;j<6,i<10;j++,i++) { k=i+j; } alert(k); } </script> 答案是18,首先每次for循环的i和j值是相等的: 第一次:j=0,i=0, 符合条件,k=j+

$(document).ready(function(){ var exceptionMsg = '${exception.message }'; var exceptionstr = ''; //javascript截取字符串 if(exceptionMsg!='' && exceptionMsg.indexOf("[")!=-1){ exceptionstr = exceptionMsg.substring(exceptionMsg.indexOf("[&

基本流程: 1.计算测试实例到所有训练集实例的距离: 2.对所有的距离进行排序,找到k个最近的邻居: 3.对k个近邻对应的结果进行合并,再排序,返回出现次数最多的那个结果. 交叉验证: 对每一个k,使用验证集计算,记录k对应的错误次数,取错误数最小的k # -*- coding: utf-8 -*- import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import math import operator #按照8:2的比例

MPU6050可以读取ID值是0x68,但是读取到的原始数据为零(下面虚拟示波器图中温度值是36.529是单位转换公式中的值被打印出来了,实际值也是零).经论坛搜寻,发现MPU6050出现问题的原因有几个:      一是在它初始化之前没有进行复位MPU6050和延时处理,             二是MPU6050已经坏掉了,    三是晶振可能没焊好或坏了,    四是IIC时序没有处理好(IIC通信协议中的延时对不同的单片机需要相应做调整)... ...   经过几天的搜寻后,最后抱着试试

关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法(译自维基): 1. 最简单的方法:K≍sqrt(N/2) 2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点 3. 基于Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC.DIC等决策:即使没有似然函数,如KMean,也可以搞一个假似然出来,例如用GMM等来代替 4. 基于信息论的方法(Jump法),计算一个di

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

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1. 首先是自定义注解: package cn.veji.hibernate.po; import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; @Target(ElementType.METHOD) @Retention(Retenti