聚类

王小军是一个Mr Ok Boy。他在办公室里熟人最多，大家都乐于找他办事，搬水桶啊、演节目啊、修电脑啊，忙的不亦乐乎。他总是说：“Ok！Ok！”就欣欣然答应别人了，很少拒绝。他的领导每次安排工作给他，他也是“OK！Ok！”然后不管能不能干，自己加班到半夜，拼命的干。不会的就自己上网买《21天精通深度学习》刻苦钻研。结果经常因为干得杂事太多，工作延期，还天天被领导嫌弃交货的质量差。小军很委屈：“真是的，事都是你们安排的，我那么努力了，为什么还要埋怨我？？？” 因为你不会拒绝，干的太杂，质量不高啊，亲！ 警惕！ 不合理要求的五大外貌 第一，非本职工作的事。 比如男生搬东西、修电脑、换饮水机。女生打印资料、陪吃饭、陪唱歌。如果是自己的项目有需要，可以考虑帮助做一下，毕竟“干活是本分”吗，工作需要的就干。但是我干这一次不代表我是干这个的人。什么我都干了，要物业、IT、行政干什么、要公关部门干什么。新人特别容易犯一个错误：以为干的越多越好。实际上，本职工作干的越多越好才对。 第二，不合流程的事。 逾越流程，不向领导请示，跨部门跨级别下命令，这种事理本身就不合理。公司的运作靠的是制度不是情面，要做事情，就正正规规的走流程。该请示请示，该汇报汇报，该哪一级别领导批准就让领导批。新人们常常碍于面子，畏惧老油条，不敢提要求。新人们还惧怕流程，以为只要做完就没事了，审批可以省去。结果出了问题的时候

Flink： Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对***和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。 Flink主要特点： 1、高吞吐、低延迟、纯流式架构； 2、支持对乱序事件的处理； 3、有状态、提供exactly-once计算； 4、高度灵活的窗口机制； 5、失败恢复、故障转移、水平扩展； 6、批处理、流处理统一的API NBI大数据可视化： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。 Flink+NBI实时数据分析系统构建方案： （1）通过kafka分布式消息队列接入各类数据源，比如IOT设备实时数据，服务器日志数据，应用系统日志数据，数据库数据等等； （2）然后通过Flink接入kafka，根据时间窗口，对各类指标做数据计算； （3）计算完毕后接入NBI大数据可视化分析平台，通过平台构建各类分析应用，做实时分析展示； 实时数据分析： NBI大数据 Kafka Flink 流计算 分布式 实时数据 实时分析系统 大数据 系统架构 来源： oschina

一、人脸检测实战 1.使用OpenCV进行人脸检测 OpenCV进行人脸检测 使用的是名为 Viola-Jones 的目标检测框架的算法。 第一步：下载OpenCV库 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 第二步：找到默认的预训练权重文件 1.一般在python安装目录的上级目录的/lib/python3.7/site-packages/cv2/data目录下，有个haarcascade_frontalface_default.xml文件 2.例如：我的python安装路径为/Users/username/opt/anaconda3/envs/tensorflow/bin/python， 那么文件路径就为/Users/username/opt/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.7/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml 3.将该文件拷贝到某一文件夹下 第三步：在拷贝的haarcascade_frontalface_default.xml文件的同级目录下，新建face_detect_cv3.py文件： # -*- coding: utf-8 -*- import

ISODATA聚类算法的matlab程序 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考： Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法简介： 聚类算法：ISODATA算法 数据见： MATLAB实例：PCA降维 中的iris数据集，保存为：iris.data，最后一列是类标签。 demo_isodata.m clear clc data_load=dlmread('iris.data'); [~,dim]=size(data_load); x=data_load(:,1:dim-1); K=3; theta_N=1; theta_S=1; theta_c=4; L=1; I=5; ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I) ISODATA.m function ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%input parameters%%%%%% % x : data % K : 预期的聚类中心数 % theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类 % theta_S

K-means 聚类算法（ 事先数据并没有类别之分！所有的数据都是一样的 ） 1、概述 K-means 算法是 集简单和经典于一身的 基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到 紧凑且独立的簇作为最终目标。 2、核心思想 通过 迭代 寻找 k 个 类簇 的一种划分方案，使得用这 k 个 类簇 的均值来代表相应各类样本时所得的总体误差最小。 k 个聚类具有以下特点： 各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开 。 k-means 算法的基础是 最小误差平方和准则 , 其代价函数是： 式中， μc(i) 表示第 i 个聚类的均值。 各 类簇 内的样本越相似，其与该类均值间的误差平方越小，对所有类所得到的误差平方求和，即可验证分为 k 类时，各聚类是否是最优的。 上式的代价函数无法用解析的方法最小化，只能有迭代的方法。 3、算法步骤图解 下图展示了对 n 个样本点进行 K-means 聚类的效果，这里 k 取 2 。 4、算法实现步骤 k-means 算法是将样本聚类成 k 个簇（ cluster ），其中 k 是用户给定的 ，其求解过程非常直观简单，具体算法描述如下： 1) 随机选取 k 个聚类质心点 2) 重复下面过程直到收敛 { 对于每一个样例 i ，计算其应该属于的类：

作者|Karthik Deivasigamani 编译|VK 来源|Medium 介绍 电子商务目录是通过从卖家、供应商/品牌获取数据而创建的。合作伙伴（销售商、供应商、品牌）提供的数据往往不完整，有时会遗漏我们客户正在寻找的关键信息。尽管合作伙伴遵循一个规范（一种发送产品数据的约定格式），但在标题、描述和图像中隐藏着大量数据。除了我们的合作伙伴提供的数据外，互联网上还有许多非结构化数据，如产品手册、产品评论、博客、社交媒体网站等。 沃尔玛正致力于构建一个零售图谱(Retail Graph)，捕捉有关产品及其相关实体的知识，以帮助我们的客户更好地发现产品。它是一个产品知识图谱，可以在零售环境中回答有关产品和相关知识的问题，可用于语义搜索、推荐系统等。本文进一步阐述了什么是零售图谱、如何构建零售图谱、围绕图模型的技术选择、数据库和一些用例。 沃尔玛的零售图谱是什么 零售图谱捕获了零售世界中存在的产品和实体之间的连接。实体是存在的物体、事物、概念或抽象，例如客厅、野生动物摄影、颜色、农舍风格。我们关注的实体大致有两种：抽象的和具体的。前者帮助我们回答诸如“夏日游泳池派对用品”、“农家客厅家具”、“野生动物摄影镜头”之类的问题，而后者帮助我们回答诸如“蓝色牛仔裤裤子”、“木制餐桌”之类的问题。该图谱还将产品之间的关系捕获到两个类别，替代品和补充品（附件、兼容产品等）。它还试图将抽象概念

ISODATA聚类算法的matlab程序 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考： Kmeans及ISODATA算法的matlab实现 算法简介： 聚类算法：ISODATA算法 数据见： MATLAB实例：PCA降维 中的iris数据集，保存为：iris.data，最后一列是类标签。 demo_isodata.m clear clc data_load=dlmread('iris.data'); [~,dim]=size(data_load); x=data_load(:,1:dim-1); K=3; theta_N=1; theta_S=1; theta_c=4; L=1; I=5; ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I) ISODATA.m function ISODATA(x,K,theta_N,theta_S,theta_c,L,I) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%input parameters%%%%%% % x : data % K : 预期的聚类中心数 % theta_N : 每一聚类中心中最少的样本数，少于此数就不作为一个独立的聚类 % theta_S

网络对时服务器（NTP校时服务器）应用港口信息化系统 网络对时服务器（NTP校时服务器）应用港口信息化系统 更多资料添+京准电子科技VX——ahjzsz 摘 要 文章通过分析目前港口信息化建设中存在问题及发展需求，探讨适应我国港口可持续发展的信息化建设思路，通过建设现代化港口物流信息一体化管控体系，构建多元化港口物流信息对外服务平台，出台适应自身业务发展和信息系统建设的制度规范等手段，从而推进港口业务、信息技术、管理体制融合发展，进一步提高信息科技在港口竞争力中的支撑作用。 引言 随着经济全球化不断推进，国际运输市场化带动现代物流业飞速发展，港口已不仅是物流运输的中转中心、配送中心和仓储中心，而且成为区域和腹地经济发展和对外开放的重要依托。港口企业生产、经营、服务信息处理环节复杂，作为物流信息的汇集节点，是建立顺畅、一体化的物流信息链的关键环节，同时也具有客观反应地区经济走势的作用。 港口信息化建设对于提高港口生产效率，促进现代化高效管理，有效降低运营成本，增强市场竞争力，提高经济效益等方面有着重要意义，是带动港口各项工作创新和功能升级的突破口。 我国的港口信息化发展经过MIS、EDI等发展阶段[1]，在智能化生产控制和信息管理方面取得一些成就，随着港口业务的不断发展和信息技术的更新，现有一些计算机信息系统暴露出一些不足和问题，有待进一步完善港口生产经营业务应用系统的集成化

0. 社区划分简介 0x1：非重叠社区划分方法 在一个网络里面，每一个样本只能是属于一个社区的，那么这样的问题就称为非重叠社区划分。 在非重叠社区划分算法里面，有很多的方法 ： 1. 基于模块度优化的社区划分 基本思想是将社区划分问题转换成了 模块度函数 的优化，而模块度是对社区划分算法结果的一个很重要的衡量标准。 模块度函数在实际求解中无法直接计算得到全局最优解析解（类似深度神经网络对应的复杂高维非线性函数），所以通常是采用近似解法，根据求解方法不同可以分为以下几种方法： 1 . 凝聚方法(down to top): 通过不断合并不同社区，实现对整个网络的社区划分，典型的方法有Newman快速算法，CNM算法和MSG- MV算法； 2 . 分裂方法(top to down): 通过不断的删除网络的边来实现对整个网络的社区划分，典型的方法有GN算法； 3 . 直接近似求解模块度函数(近似等价解): 通过优化算法直接对模块度函数进行求解，典型的方法有EO算法； 2. 基于谱分析的社区划分算法 3. 基于信息论的社区划分算法 4. 基于标签传播的社区划分算法 undone Relevant Link: https: // www.cnblogs.com/LittleHann/p/9078909.html 1. Label Propagation简介

目录 (IROS 2020)Are We Ready for Service Robots? The OpenLORIS-Scene Datasets for Lifelong SLAM 下载链接 具体内容 (ICRA 2012)Practice Makes Perfect? Managing and Leveraging Visual Experiences for Lifelong Navigation 经验积累 塑性地图 创建地点 (IROS2009)Towards Lifelong Visual Maps 骨架图和frameSLAM 视角删除 环境类型 (IROS 2020)Are We Ready for Service Robots? The OpenLORIS-Scene Datasets for Lifelong SLAM 一个针对室内服务机器人的lifelong SLAM数据集。 下载链接 数据集传送门： lifelong-robotic-vision.github.io/dataset/scene 数据集传送门： https://shimo.im/docs/HhJj6XHYhdRQ6jjk/read 具体内容 (ICRA 2012)Practice Makes Perfect? Managing and Leveraging Visual Experiences