Finding the Centroid of a Room Boundary It's been a while since my last post and I'm sure most of you were like... "Where the hell is Don!".... it's ok! I'm still around. I've been busy working on stuff I can't talk about. Don't worry though, I'…

配置管理工具包,让你可以把配置放到远程服务器,集中化管理集群配置,目前支持本地存储.Git以及Subversion. 1.服务端 创建spring boot 项目 主要依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-config-server</artifactId> </dependency> 新版本好像不包括…

项目使用软件:Myeclipse10.0,JDK1.7,Hadoop2.6,MySQL5.6.EasyUI1.3.6.jQuery2.0,Spring4.1.3. Hibernate4.3.1,struts2.3.1.Tomcat7 .Maven3.2.1. 项目下载地址:https://github.com/fansy1990/friend_find ,项目部署參考:http://blog.csdn.net/fansy1990/article/details/46481409 . Hadoop…

MATLAB基础知识 l  Imread:  读取图片信息: l  axis:轴缩放:axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax cmin cmax]) 设置 x.y 和 z 轴范围以及颜色缩放范围(请参阅 caxis).v = axis 返回包含 x.y 和 z 轴缩放因子的行矢量.v 具有 4 或 6 个分量,具体分别取决于当前坐标轴是二维还是三维.返回值是当前坐标轴的 XLim.Ylim 和 ZLim 属性.   基于 x.y 和 z 数据的最小值和最大值,ax…

基础知识: K-means聚类算法 聚类,简单地说就是把相似的东西分到一组.同 Classification (分类)不同,对于一个 classifier ,通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”. 理想情况下,一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”, 从而具备对未知数据进行分类的能力,这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习). 而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类…

对于单链表来说,判断回文最简单的方法就是遍历链表,将链表中的元素复制到数组中,然后对数组进行判断是否是回文数组,但是这不符合O(1)的空间复杂度. 由于空间复杂度的要求,需要就地操作链表,不能开辟多余的空间来进行处理,因此引入快慢指针来进行操作. 快慢指针: slow 和 fast,每次slow指针前进一步,fast指针前进两步,当遇到指针为空时说明遍历链表完成,此时也就可以找到链表的中心位置. 注意,由于链表的长度可能是奇数也可能是偶数,因此应该做一个判断. 找到链表的中心后,把链表的后半部分…

k-means算法:      第一步:选$K$个初始聚类中心,$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$,其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号. 聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心.      第二步:逐个将需分类的模式样本$\{x\}$按最小距离准则分配给$K$个聚类中心中的某一个$z_j(1)$.假设$i=j$时, \[D_j (k) = \min \{ \left\| {x - z_i (k)} \right\|…

聚类和分类是机器学习中两个常用的算法,聚类将数据分开为不同的集合,分类对新数据进行类别预测,下面将就两类算法进行介绍. 1. 聚类和分类(1)什么是聚类 聚类( Clustering)指将数据对象分组成为多个类或者簇( Cluster),它的目标是:在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别较大.其实,聚类在人们日常生活中是一种常见行为,即所谓的“物以类聚,人以群分”,其核心思想在于分组,人们不断地改进聚类模式来学习如何区分各个事物和人.(2)什么是分类 数据仓库.数据库或者其…

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条…

Spark:聚类算法 Kmeans聚类 KMeans算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把待分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值.K-Means聚类算法主要分为三个步骤:(1)第一步是为待聚类的点寻找聚类中心(2)第二步是计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到离该点最近的聚类中去(3)第三步是计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心反复执行(2).(3),直到聚类中心不…

Mahout  K-means聚类 一.Kmeans 聚类原理 K-means算法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. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c各中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的…

一.简介 KMeans 算法的基本思想是初始随机给定K个簇中心,按照最邻近原则把分类样本点分到各个簇.然后按平均法重新计算各个簇的质心,从而确定新的簇心.一直迭代,直到簇心的移动距离小于某个给定的值. 二.步骤 1.为待聚类的点寻找聚类中心. 2.计算每个点到聚类中心的距离,将每个点聚类到该点最近的聚类中. 3.计算每个聚类中所有点的坐标平均值,并将这个平均值作为新的聚类中心. 4.反复执行步骤2,3,直到聚类中心不再进行大范围移动或者聚类迭代次数达到要求为止. 三.演示 四.初始中心点选择 1…

无聊啊--于是,我想做一个随机地图. 但是我很懒,不想做. 但是身体很诚实. 这次是直接在Excel中制作的地图,但是,VB的执行效率很慢,我代码的效率也很慢,导致,一旦地图长宽稍大,就会出现好几分钟才能出现结果的效果. 而且,不能忍的是,随机崩溃!我至今没有找到原因在哪. 以下是VBA的代码 Sheet1全局 Option Explicit Private Sub Worksheet_BeforeDoubleClick(ByVal Target As Range, Cancel As Bool…

转自:http://www.gamelook.com.cn/2018/07/333877 文/wataloo 1  设计概要 1.1  设计原则和目的 英雄AI的目的主要有: 1.新手过渡局,让玩家刚进入到游戏时,和较弱电脑对战,培养成就感,避免尚未熟悉游戏导致的挫折流失. 2.人机对战,给玩家练习新英雄或者挑战高难度电脑的机会. 3.温暖局,对连败玩家,匹配机器人去补偿一场胜利,舒缓连败挫折. 4.掉线托管,用强度合理的AI来补位掉线玩家,减少其他在线玩家的掉线局有损体验. 英雄AI的设计原则…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由wataloo发表在专栏wataloo的试验田 1 设计概要 1.1 设计原则和目的 英雄AI的目的主要有: 1.新手过渡局,让玩家刚进入到游戏时,和较弱电脑对战,培养成就感,避免尚未熟悉游戏导致的挫折流失. 2.人机对战,给玩家练习新英雄或者挑战高难度电脑的机会. 3.温暖局,对连败玩家,匹配机器人去补偿一场胜利,舒缓连败挫折. 4.掉线托管,用强度合理的AI来补位掉线玩家,减少其他在线玩家的掉线局有损体验. 英雄AI的设计原则…

聚类概念: 聚类:简单地说就是把相似的东西分到一组.同 Classification (分类)不同,分类应属于监督学习.而在聚类的时候,我们并不关心某一类是什么,我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起,因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了.聚类不需要使用训练数据进行学习,应属于无监督学习. 我们经常接触到的聚类分析,一般都是数值聚类,一种常见的做法是同时提取 N 种特征,将它们放在一起组成一个 N 维向量,从而得到一个从原始数据集合到 N 维向量空间的映射,然后基…

DTU 编辑 DTU (Data Transfer unit),是专门用于将串口数据转换为IP数据或将IP数据转换为串口数据通过无线通信网络进行传送的无线终端设备.DTU广泛应用于气象.水文水利.地质等行业. DTU同时也是世界顶尖理工大学丹麦技术大学 (Technical University of Denmark) 的英文简称. 中文名 数据传输单元 外文名 Data Transfer unit 英文简称 DTU 性    质 无线终端 中文名2 丹麦技术大学 目录 1 数据传输单元(DTU…

说明:本文档中所列出的函数适用于Matlab5.3以上版本,为了简明起见,只列出了函数名,若需要进一步的说明,请参阅MATLAB的帮助文档. 1． GUI工具 Anfisedit      打开ANFIS编辑器GUI Fuzzy     调用基本FIS编辑器 Mfedit     隶属度函数编辑器 Ruleedit     规则编辑器和语法解析器 Ruleview      规则观察器和模糊推理方框图 Surfview      输出曲面观察器 2． 隶属度函数 dsigmf     两个sig…

1. 物体复制 具体细节可参考官网内容:http://api.unrealengine.com/CHN/Gameplay/Networking/index.html 这里只挑部分点来展开. 首先,分为服务端和客户端. 然后,先看在c++中的两个参数:bNetLoadOnClient和SetReplicates(true), 对应蓝图的参数如下图所示: Replicate的意思为复制. 假设现在要生成一个物体(如果执行者是服务端时),如果这个物体的Replicate为true,则服务端和客户端都会…

聚类算法是机器学习中的一种无监督学习算法,它在数据科学领域应用场景很广泛,比如基于用户购买行为.兴趣等来构建推荐系统. 核心思想可以理解为,在给定的数据集中(数据集中的每个元素有可被观察的n个属性),使用聚类算法将数据集划分为k个子集,并且要求每个子集内部的元素之间的差异度尽可能低,而不同子集元素的差异度尽可能高.简而言之,就是通过聚类算法处理给定的数据集,将具有相同或类似的属性(特征)的数据划分为一组,并且不同组之间的属性相差会比较大. K-Means算法是聚类算法中应用比较广泛的一种聚类算法…

RPC服务 什么叫RPC? RPC[Remote Procedure Call]是指远程过程调用,是一种进程间通信方式,他是一种技术的思想,而不是规范.它允许程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数,而不用程序员显式编码这个远程调用的细节.即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同.a RPC基本原理,RPC两个核心模块:通讯,序列化. 一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下: 1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服…

论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,…

1.错误内容:Could not resolve dependencies for project 今天在使用mvn clean package命令对一个子项目打包的时候出现如下错误(但是使用maven插件却没有问题) Failed to execute goal on project xxxx: Could not resolve dependencies for project xxxx:jar:0.0.1-SNAPSHOT: Could not find artifact 公共包:jar:…

LeetCode:寻找数组的中心索引[668] 题目描述 给定一个整数类型的数组 nums,请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法. 我们是这样定义数组中心索引的:数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和. 如果数组不存在中心索引,那么我们应该返回 -1.如果数组有多个中心索引,那么我们应该返回最靠近左边的那一个. 示例 1: 输入: nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出: 3 解释: 索引3 (nums[3] = 6) 的左侧数之和(1 + 7 + 3…

寻找数组的中心索引 给定一个整数类型的数组 nums,请编写一个能够返回数组"中心索引"的方法. 我们是这样定义数组中心索引的:数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和. 如果数组不存在中心索引,那么我们应该返回 -1.如果数组有多个中心索引,那么我们应该返回最靠近左边的那一个. 示例 1: 输入: nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出: 3 解释: 索引3 (nums[3] = 6) 的左侧数之和(1 + 7 + 3 = 11),与右侧数之和(5…

724. 寻找数组的中心索引 给定一个整数类型的数组 nums,请编写一个能够返回数组"中心索引"的方法. 我们是这样定义数组中心索引的:数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和. 如果数组不存在中心索引,那么我们应该返回 -1.如果数组有多个中心索引,那么我们应该返回最靠近左边的那一个. 示例 1: 输入: nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出: 3 解释: 索引3 (nums[3] = 6) 的左侧数之和(1 + 7 + 3 = 11),与右侧…

724. 寻找数组的中心下标 知识点:数组:前缀和: 题目描述 给你一个整数数组 nums ,请计算数组的 中心下标 . 数组 中心下标 是数组的一个下标,其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和. 如果中心下标位于数组最左端,那么左侧数之和视为 0 ,因为在下标的左侧不存在元素.这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用. 如果数组有多个中心下标,应该返回 最靠近左边 的那一个.如果数组不存在中心下标,返回 -1 . 示例 输入:nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出:3…

1.题目描述 给定一个整数类型的数组 nums,请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法. 我们是这样定义数组中心索引的:数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和. 如果数组不存在中心索引,那么我们应该返回 -1.如果数组有多个中心索引,那么我们应该返回最靠近左边的那一个. 示例 1: 输入: nums = [1, 7, 3, 6, 5, 6] 输出: 3 解释: 索引3 (nums[3] = 6) 的左侧数之和(1 + 7 + 3 = 11),与右侧数之和(5 + 6 = 1…

Given an array of integers nums, write a method that returns the "pivot" index of this array. We define the pivot index as the index where the sum of the numbers to the left of the index is equal to the sum of the numbers to the right of the ind…

文/磐石之心 几天前与好友聊到众筹咖啡馆的事情,他向我讲述了一个非常具有特色的众筹咖啡馆案例.而这个案例也引发我对当前互联网开放.去中心和集权的一些思考,今天就简单写出来与大家分享. 一个无赚钱目的的众筹咖啡馆案例 众筹咖啡馆其实听起来并无新意,无非是有一个发起人,找一群人入股,然后通过咖啡馆进行营利,然后众筹者参与分成.而众筹项目的发起人是咖啡馆的最大股东,对咖啡馆具有所有权和经营权. 但是我今天要讲的众筹咖啡馆案例与普通的众筹案例完全不同.这个特色众筹咖啡馆项目是在北大毕业的人群中发起,这群…