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【项目资源】： 适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
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Scratch放飞气球 2024年9月电子学会scratch三级考试真题源代码
Scratch放飞气球 2024年9月电子学会scratch三级考试真题源代码 综合考查角色添加、背景添加、初始位置、移动步数、方向旋转、造型切换、左右翻转、碰到边缘反弹、无限循环、条件判断、鼠标控制、碰撞检测等积木的使用；难点在于： 如何实现蝙蝠不断移动 如何实现蝙蝠边移动边挥翅膀 如何实现Ripley跟随鼠标移动 如何实现蝙蝠碰到Ripley移到随机位置 充分掌握重复执行和碰撞检测积木的使用 详细解题思路和步骤可以查看博客： https://scratch.blog.csdn.net/article/details/142934767 小兔子编程给小朋友们分享各种少儿编程（Scratch编程、python编程、C++编程等）学习、考级和比赛相关资料；更多少儿编程相关的学习资料，可以访问博主博客 https://blog.csdn.net/frank2102 期待小朋友们相互交流学习，有什么问题，建议或者意见可以直接给博主留言，或者私下，博主看到后会第一时间给到您相应的回复
【Estimation of the Number of Clusters】G-means: Learning the k in k-means in NIPS 2003 个人理解
2023-06-05 0假设一个簇的数据服从同一个高斯分布，给定预估的类别数下界，从下界开始做一次$k$-means，再对每个簇进行$k$-means（$k=2$）得到两个簇中心，连接两个簇中心得投影向量，计算该簇所有样本在投影向量上的投影并将投影归一化，之后通过Anderson-Darling检验判断$k$应该等于2还是1，如此往复直至所有检验都不接受进一步的分割。机器学习相关操作分享（二）
2023-12-08 0同时，针对不平衡样本的评价指标也需要进行相应的更新，我们可以引入`Precision_Recall_curve`、`AP`值、`ROC_curve`、`G-means`，`G-means`指标最大化时的阈值`thresholds`来更加全面的评价模型得到的分类效果。我们定一个`Get_curve`函数，对某一个得到的分类模型，展示它的`Precision_Recall_curve`,`AP`值,`ROC_curve`，`G-means`随阈值变化的曲线，并给出一系列对应的数值。机器学习——聚类基础入门（包含GMM代码）
2021-02-19 0文章目录1 概述2 性能度量2.1 外部指标2.2 内部指标3 距离计算3.1 有序属性的距离3.1.1 闵可夫斯基距离3.1.2 欧氏距离（L2范数）3.1.3 曼哈顿距离（L1范数）3.2 无序属性的距离3.3 混合属性的距离3.4 非度距离4 原型算法4.1 kmeans算法4.2 学习向量量化（LVQ）4.3 高斯混合聚类整合代码 1 概述 kmeans：可看作高斯混合聚类在混合成分方差相等，且每个样本仅指派给一个混合成分时的特例 常用聚类算法： k-medoids： k-modes F非平衡分类方法汇总
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2013-05-28 3744不少开发者有意进行跨平台应用开发，但“工欲善其事必先其器”，本文整理了一些iOS和Android跨平台解决方案，欢迎补充。 “” 阅读器 1 不少开发者有意进行跨平台应用开发，但“工欲善其事必先其器”，...向产品宣战——开发者眼中的Android UI Design
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2013-09-27 14895它使开发者能够利用iPhone，Android，Palm，Symbian,WP7,Bada和Blackberry智能手机的核心功能。此外PhoneGap拥有丰富的插件，可以以此扩展无限的功能。 PhoneGap在多个主要的智能手机设备上提供了以下...iOS和Android跨平台解决方案
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2017-07-01 0聚类分析是数据挖掘中比较常见和基础的方法；本篇文章简要介绍了聚类分析算法的基础知识以及核心概念~~.数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现
2018-07-12 0参考：1.机器学习-KMeans聚类 K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算...聚类算法：K-Means算法及其实现
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