资源下载 #本文PDF版下载 C#下实现的K-Means优化[1]-「离群点检测」 前言 在上一篇博文中,我和大家分享了「C # 下实现的多维基础K-MEANS聚类」的[C#下实现的基础K-MEANS多维聚类 - xlxw - 博客园].在上篇文章中使用的是最传统的K-Means均值聚类方法,在上文中只是介绍了有一些能优化的方法但是没有具体的讲怎么去优化.所以在这篇博文中,我会和大家分享.我学到的关于我们前面说的聚类前的预处理-离群点的检测. 离群点的检测方法 离群点的检测是数据挖掘中很重要的部…

目录 一.题目要求 二.题目理解 三.设计思路 四.代码实现 五.代码链接 六.运行结果截图 七.参考资料 一.题目要求 实现Linux下Sort -t : -k 2的功能 二.题目理解 -t 分隔符,将每一行数据按照该选项指定的分隔符分成多个域.默认情况下是使用tab键或者空格符来分割的. -k 指定用哪个域的数据来进行排序 Sort -t : -k 2:即要求以冒号作为分隔符,给定数据的第二个区域的升序排列为标准,对输入数据进行排序. 三.设计思路 参数args[0]为用户指定作为排序标准的…

上一篇文章我们介绍了信息收集方法和WMIC,今天我们将跟随作者深入学习Windows提权基本原理的内容,希望通过这两篇文章的讲解,大家能够真正掌握这个技能. 推荐阅读:「白帽黑客成长记」Windows提权基本原理(上) 注:文章篇幅较长,阅读用时约10分钟. 在t5-t6阶段,快速攻陷 在继续渗透之前,你需要先回顾一下已经搜集到的信息,信息量应该已经不小了.我们计划的下一步就是要寻找一些能被轻易利用的系统缺陷来提升权限. 显而易见,第一步就是去查看补丁修正情况.如果发现主机已经被打了某些补丁,也…

「白帽黑客成长记」Windows提权基本原理(下) https://www.cnblogs.com/ichunqiu/p/10968674.html 提权.. 之前还在想 为什么 我的 sqlserver 运行在 network service 上面 还能被创建新用户. 上一篇文章我们介绍了信息收集方法和WMIC,今天我们将跟随作者深入学习Windows提权基本原理的内容,希望通过这两篇文章的讲解,大家能够真正掌握这个技能. 推荐阅读:「白帽黑客成长记」Windows提权基本原理(上) 注:文章…

VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群 下一篇:VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群-整合Zookeeper和Hbase 近期在学习Hadoop,把hadoop集群环境搭建的过程记录一下,方便查询,方案中有好多细节的东西,可能会比較啰嗦,对于新手来说也许更有帮助,闲话不多说,进入正题. 搭建5个节点的Hadoop集群环境 1.        环境说明 使用VMWare创建5台Ubuntu虚拟机,环境具体信息例如以下: 虚拟…

[题目]#6354. 「CodePlus 2018 4 月赛」最短路 [题意]给定n个点,m条带权有向边,任意两个点i和j还可以花费(i xor j)*C到达(C是给定的常数),求A到B的最短距离.\(n \leq 10^5,m \leq 5*10^5\). [算法]异或优化建图+Dijkstra 正常建边O(n^2),与其考虑特殊边的处理不如考虑优化n^2的建边方案.一个点x到另一个点y的代价是由每个改变的数位得到的,所以枚举所有点x的每个数位j,从x向\(x \ \ xor \ \ 2^j\…

此文档主要介绍在linux环境下安装redis并且搭建自己的redis集群 搭建环境: ubuntun 16.04 + redis-3.0.6 本文章分为三个部分:redis安装.搭建redis集群 一.本机安装redis: 1.下载redis: wget http://download.redis.io/releases/redis-3.0.6.tar.gz 2.redis安装解压.编译与安装:安装路径在root用户下的:~/softwares文件下 解压:先将安装包放到~/softwares…

VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群-整合Zookeeper和Hbase 这篇是接着上一篇hadoop集群搭建进行的.在hadoop-1.2.1基础之上安装zookeeper-3.4.5和hbase-0.94.20. 上一篇: VMWare9下基于Ubuntu12.10搭建Hadoop-1.2.1集群 安装zookeeper和hbase 1.        环境说明 使用VMWare创建5台Ubuntu虚拟机,环境具体信息例如以下: 虚拟机 操作系统 JDK…

很多人说docker改变了运维世界,这句话是从群体角度来说的,是统计学意义上的改变,像mysql,python这样被大规模使用的基础应用,docker化之后为整个群体所节省的时间是非常巨大的. 有人可能会问,我只有一台服务器,也不太可能会迁移.我的python服务,mysql服务,只需要部署一次,就可以在以后重复使用了.那这样docker对于我来说还有优势吗?毕竟docker也是有学习成本的. 如果你确信你的应用都是一次性的,而且只提供给自己使用,那么docker在这种场景下的优势不是特别明显:…

服务端代码实现如下,其中包括一个静态内部类Handler来作为处理器,处理不同的操作.注意在遍历选择键集合时,没处理完一个操作,要将该请求在集合中移除./*模拟服务端-nio-Socket实现*/public class NIOServer {    public static void main(String[] args) {        try {            //创建ServerSocketChannel通道,绑定监听端口为8080            ServerSock…

摘要:公司网站访问量越来越大,MySQL自然成为瓶颈,因此最近我一直在研究 MySQL 的优化,第一步自然想到的是 MySQL 系统参数的优化,作为一个访问量很大的网站(日20万人次以上)的数据库. 在Apache, PHP, MySQL的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分.对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察…

本人较懒,直接将链接附上: JavaScript下去重算法优化:http://www.linuxde.net/2013/02/12062.html…

线上有若干WIN环境下的MySQL,需要进行优化配置,列出以下参数方便查阅 # For advice on how to change settings please see # http://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/server-configuration-defaults.html # *** DO NOT EDIT THIS FILE. It's a template which will be copied to the # *** default…

软件环境及服务器配置如下: Linux rh6.3,Tomcat7.0.29,Nginx1.2.7 mysql5.1,jdk1.6.0 mysql5.1 memcached 1.4.15 Xeno 2*1.86GHz 2核CPU,8G内存 说明:环境采用2台前端服务器,上面安装Nginx,Tomcat,jdk.2台缓存服务器,上面安装memcached ,一台mysql数据库. Limux系统优化: 1.  修改可打开文件数和用户最多可开发进程数 命令:ulimit -n 655350 ulim…

 在SQL Server中,默认MDF文件初始大小为5MB,自增为1MB,不限增长,LDF初始为1MB,增长为10%,限制文件增长到一定的数目:一般设计中,使用SQL自带的设计即可,但是大型数据库设计中,最好亲自去设计其增长和初始大小,如果初始值太小,那么很快数据库就会写满,如果写满,在进行插入会是什么情况呢?当数据文件写满,进行某些操作时,SQL Server会让操作等待,直到文件自动增长结束了,原先的那个操作才能继续进行.如果自增长用了很长时间,原先的操作会等不及就超时取消了(一般默认的阈值…

/proc/sys/net目录 所有的TCP/IP参数都位于/proc/sys/net目录下(请注意,对/proc/sys/net目录下内容的修改都是临时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: 参数(路径+文件) 描述 默认值 优化值 /proc/sys/net/core/rmem_default 默认的TCP数据接收窗口大小(字节). 229376 256960 /proc/sys/net/core/rmem_max 最大的TCP数据接收窗口(字节). 131071 51…

摘要: 本文旨在总结一些编写表达式的技巧和原理.鉴于介绍python中re模块的使用方法的文章太多.所以本文在基础方面都是略过,而在回溯原理和一些技巧方面记录一点点学习总结. 目录:[ - ] 基础规则的介绍 python中的转义符号干扰 基本字符 量词限定符 锚点符 正则引擎内部的转义符号 字符集 括号的相关内容 普通型括号 扩展型括号 匹配优先/忽略优先符号 相关进阶知识 传统型NFA中的顺序问题 回溯/备用状态 备用状态 回溯机制两个要点 固化分组思想 Python模拟固化过程 多选结构…

kmeans 中k值一直是个令人头疼的问题,这里提出几种优化策略. 手肘法 核心思想 1. 肉眼评价聚类好坏是看每类样本是否紧凑,称之为聚合程度: 2. 类别数越大,样本划分越精细,聚合程度越高,当类别数为样本数时,一个样本一个类,聚合程度最高: 3. 当k小于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度显著提高,当k大于真实类别数时,随着k的增大,聚合程度缓慢提升: 4. 大幅提升与缓慢提升的临界是个肘点: 5. 评价聚合程度的数学指标类似 mse,均方差,是每个类别的样本与该类中心的距离平方和比上样…

场景 这几天在赶十一上线的项目,但是突然发现接口性能不好,高并发支持不住.又不想改代码,就在数据库层面进行优化. Mysql 分区:项目中有对40万条的数据进行时间查询的要求,就算对DateTime建立了索引,也十分耗时.这个时候可以用分区,把一个表按一个字段分为多个区,比如创建时间(DateTime类型).主要分区语句如下: partition by range COLUMNS(CreateTime)( PARTITION 08p1 VALUES LESS THAN ('2009-01-01'…

上一篇<分享在winform下实现模块化插件编程>已经实现了模块化编程,但我认为不够完美,存在以下几个问题: 1.IAppContext中的CreatePlugInForm方法只能依据完整的窗体类型名称formTypeName来动态创建窗体对象,调用不够方便,且该方法创建的窗体不受各模块注册窗体类型AppFormTypes限制,也就是可以创建任何FORM,存在不确定性: 2.动态创建的窗体对象无法直接对其公共属性或公共方法进行调用 3.主应用程序中的LoadComponents方法是通过指定文…

前言 本文不限于Deepin Linux系统,类似的在ubuntu debian xubuntu等血统类似的Linux发行版中都可以使用这里方法来安装原生的metasploit 配置Kali Linux官方源 Kali 官方源 这个源是我在Kali 2016.2中提取的原生源,速度很快,会根据具体的网络情况自动去选择最近的更新源服务器进行更新的. deb http://http.kali.org/kali kali-rolling main contrib non-free deb-src ht…

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label…

作者:heiyeluren 一般一个大规模Linux服务器请求数可能是几十万上百万的情况,需要足够的连接数来使用,所以务必进行相应的设置. 默认的Linux服务器文件描述符等打开最大是1024,用 ulimit -a 查看: [viewuser@~]$ ulimit -a core file size          (blocks, -c) 0   #coredump 文件大小 data seg size           (kbytes, -d) unlimited scheduling…

使用Next主题 在这里Downloads Next主题代码 将下载的代码放在myBlog/theme/next目录下 设置站点myBlog/_config.yml的theme字段值为next 生成新页面hexo g 开启服务hexo s –debug 发布代码hexo d 注:此时登录网站,发现是空白的,打开控制台,提示很多vendors目录下的文件404,解决办法是将next主题下即myBlog/themes/next/source下的vendors目录名改为lib,并修改myBlog/th…

一.前言 System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我也不知道,不过听说在100倍左右),然而该方法又是一个常用方法, 有时不得不使用,比如生成wokerId.打印日志什么的,在高并发情形下肯定存在性能问题的,但怎么做才好呢? System.currentTimeMillis()之所以慢是因为 去跟系统打了一次交道.那什么快?内存!如果该方法从内存直接取数,那不就美滋滋了. 二.代码实现 public class SystemClo…

K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63…

点击上方"前端自习课"关注,学习起来~,所以接下来还会介绍一些它们在优化上的异同 的话,先安装插件 cnpm intall webpack-bundle-analyzer –save-dev 然后在 vue.config.js中对 webpack进行配置 再运行 npm run build --report 会在浏览器打开一个项目打包的情况图,便于直观地比较各个 bundle文件的大小 可以看到 项目中所有的依赖,所有的路由,都被打包进了同一个文件中 另外,在浏览器中,也可以通过 co…

前言 之前用 ,所以接下来还会介绍一些它们在优化上的异同 分析 vuecli 2.x自带了分析工具只要运行 npm run build --report 如果是 vuecli 3的话,先安装插件 cnpm intall webpack-bundle-analyzer –save-dev 然后在 vue.config.js中对 webpack进行配置 chainWebpack: (config) => { /* 添加分析工具*/ if (process.env.NODE_ENV === 'prod…

https://blog.csdn.net/weixin_37848710/article/details/80772725…

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…