k-means案例分析 手写数字数据上K-Means聚类的演示 from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans def kmeans(): """ 手写数字聚类过程 :return: None """ # 加载数据 ld = load_digits() print(ld.target[:20]) # 聚类 km = KMeans

第三次作业- -K米软件评测 第一部分 调研.评测 评测: 下载并使用.描述最简单直观的个人第一次上手体验: 第一次下载打开.这个简介粗矿的界面让偶着实吓了一跳.界面设计的有板有眼.直接了当.就像是在布局下面直接加点图片就完事的感觉.场景过度没效果.单纯的切换.触摸屏幕的点亮效果不好. 简单来说.一款非常质朴的软件.设计上去繁从简. 按照软件的BUG定义.找出比较严重的BUG: 1.评分开关. 软件的遥控界面的评分开关是常开的.给人点击无效的效果. 而机子上的评分开关会随着你按而变化.如下图.

第一部分 调研,评测 评测 1.下载并使用 第一次打开,没什么很深的印象,看见"扫一扫",随手就点了,然后就出现了严重的卡顿,大概是刚启动并且第一次启动的原因,后面就还好了.而且第一次拉去qq授权还失败了,不知道什么原因,之后可以了.界面风格感觉一般,恕我直言,主要是也没什么特色,所以无感. 2. 寻找bug(这是和伙伴们一起发现的) QQ授权完毕后,会跳出输入手机号的界面,此时点击左上角的"<"#无法返回#,按手机的"返回键"也#无法返回

K米产品分析 第一部分 调研.评测 评测 上手体验 大一暑假的时候,在ktv和同学唱k的时候就接触过了. - -.所以对于k米的第一次上手体验已经不记得了(ps:尴尬)!~其实以前用它的时候想法很简单,不用到点歌台点歌,just for convenience! 这次看到栋哥的作业,重新下载了这个app(ios客户端),并且带着用户体验+程序员找bug的思维来玩一玩.它的界面风格,简单清新.不会过于复杂.打开app的首页就是k歌模块,在k歌模块有连接包厢的功能.遥控这两个主要功能,目的性很强,可

关于 K米 -- 的案例分析 产品 K米的APP (全国KTV点歌,手机直播,互动,交友,预订)的Android客户端 第一部分 调研,评测 评测: 软件的bug,功能评测,黑箱测试 • 下载并使用,描述最简单直观的个人第一次上手体验. 我的第一次使用的直观印象是这个软件使用起来比较流畅,没有什么卡顿现象,但是内容比较简洁,UI设计上也有些生硬,不像现在的现在主流软件有流畅的动画作为界面间的过渡. • 按照描述的bug定义,找出几个功能性的比较严重的bug.至少两个. • 用专业的语言描述(每个

第三次个人作业--关于K米(Andorid)的案例分析 1.K米简介 官方网址:http://www.ktvme.com/ 2.评测 2.1.上手体验 带着找bug的心态,兴致勃勃地开始体验 K米.打开K米后,有一个很醒目到位的提示---"连接包厢",显示在屏幕的上半部分.提醒用户,使用 k米需要连接到 ktv 包厢的点歌机.这是一个很照顾用户体验的提示.经过了20多分钟的使用,体验的了 k米的基本功能.大致可以把K米的功能分为3个模块:1.核心功能,手机点歌:2.陌生人交友:3.线上

案例分析 高性能硬件上的程序部署策略 例 如 ,一个15万PV/天左右的在线文档类型网站最近更换了硬件系统,新的硬件为4个CPU.16GB物理内存,操作系统为64位CentOS 5.4 , Resin作为Web服务器.整个服务器暂时没有部署别的应用,所有硬件资源都可以提供给这访问量并不算太大的网站使用.管理员为 了尽量利用硬件资源选用了64位的JDK 1 . 5 ,并通过-Xmx和-Xms参数将Java堆固定在12GB.使用一段时间后发现使用效果并不理想,网站经常不定期出现长时间失去响应的情况.

作者原创:未经博主允许不许转载 在上一篇的博客中,展示和分析了如何做一个饼状图,有疑问可以参考上一篇博客. 现在分析和展示折线图的绘制和案例分析, 先展示效果图: 与饼状图不同的是,折线图展现更多的数据,也会体现出更多的自动性. 先展示一下js代码: <!-- 播放类型统计折线图 --> <script type="text/javascript"> $(function () { var livFlowList=document.getElementById(

    k-近邻算法案例分析 本案例使用最著名的”鸢尾“数据集,该数据集曾经被Fisher用在经典论文中,目前作为教科书般的数据样本预存在Scikit-learn的工具包中. 读入Iris数据集细节资料 from sklearn.datasets import load_iris # 使用加载器读取数据并且存入变量iris iris = load_iris() # 查验数据规模 iris.data.shape # 查看数据说明(这是一个好习惯) print iris.DESCR 通过上述代码对数

项目背景 有三张百万级数据表 知识点表(ex_subject_point)9,316条数据 试题表(ex_question_junior)2,159,519条数据 有45个字段 知识点试题关系表(ex_question_r_knowledge)3,156,155条数据 测试数据库为:mysql (5.7)   1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 案例分析: SELECT ex_question_junior.QUESTIO

Spring-boot官方案例分析之log4j 运行单元测试分析: @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class) @SpringApplicationConfiguration(classes = SampleActuatorApplication.class) @WebAppConfiguration @IntegrationTest("server.port=0") @DirtiesContext 进行单元测试的注解配置: @SpringAppli

今天通过面向对象来对照一个案例分析一下,主要模拟敏捷开发过程中的迭代开发流程,巩固面向对象的程序设计思想. 我们从一个最简单的搜索做起,一步步的对其进行优化,首先我们要知道一个搜索引擎的构造:搜索器.索引器.检索器和用户接口四个部分.搜索器,就是俗话说的爬虫,它在互联网上大量爬去各类网站上的内容,送给索引器.索引器拿到网页和内容后会对内容进行处理,形成索引,存储于内部的数据库等待检索.用户接口就是网页和App前端界面.用户同通过接口想搜索引擎发出询问,询问解析后送达检索器:检索器搞笑检索后,再将

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压

项目 内容 这个作业属于哪个课程 2021春季软件工程(罗杰 任健) 这个作业的要求在哪里 案例分析作业 我在这个课程的目标是 认真完成课程要求并提高相应能力 这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 学习已有软件的经验 前言 微软公司有两个代码编辑器:Visual Studio和VS Code.虽然都是很牛的代码编辑器,但二者在许多方面都有所不同.本文将对这两者做一些探讨. 第一部分 调研与评测 VS Code部分 1.安装 VS Code简直是傻瓜式安装,安装界面一路无脑下一步即可,附加任务也没

目标: Jmap.Jstack.Jinfo详解 JvisualVm调优工具实战 JVM内存或CPU飙高如何定位 JState命令预估JVM运行情况 系统频繁Full GC导致系统卡顿实战调优 内存泄漏到底是怎么回事? 一.前言 因为我的是mac电脑,所以运行程序都是在mac上,有时一些工具在mac上不是很好用.如果有不好用的情况,可以参考文章: 1. mac安装多版本jdk 2. 彻底解决Jmap在mac版本无法使用的问题 以上是我在mac上运行Jmap时遇到的问题,如果你也遇到了,可以查看.

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这段时间做一个SQL性能优化的案例分析, 整理了一下过往的案例,发现一个比较有意思的,拿出来给大家分享. 这个项目是我在项目开展2期的时候才加入的, 之前一期是个金融内部信息门户, 里面有个功能是收集各个上市公司的财报, 然后做各种分析, 数据图表展示, 使用的人数并不多, 仅百人左右. 2期打算面向行外用户, 刚开始预计同时在线人数不超过50, 就以50访问用户/秒的性能测试, 结果在把1期的图表类数据展示响应基本在5分钟左右, 属于严重不可用, 说说我们的服务器配置, 有2台网站前端承载用户

一.前言 上一节,介绍了基础的CSS3 3D动画原理实现,也举了一个小小的例子来演示,但是有朋友跟我私信说想看看一些关于CSS3 3D的实例,所以在这里为了满足一下大家的需求,同时也为了以后能够更好的巩固CSS3 3D的知识,所以在这里写下这篇博文,希望能够帮助你更好的理解3D的制作和实现原理,同时也欢迎各位小伙伴对文中的错误给予指正 二.入门案例分析 这里先说一说我的规划,我打算先从入门级的案例入手,然后依次递推,最后要达到的效果是,理解完所有的例子的设计思路,基本上CSS3-3D制作就能够随

汽车ABS软件系统案例分析 ABS 通过控制作用于车轮制动分泵上的制动管路压力,使汽车在紧急刹车时车轮不会抱死,这样就能使汽车在紧急制动时仍能保持较好的方向稳定性. ABS系统一般是在普通制动系统基础上加装了轮速传感器,电子控制单元,制动压力调节器.制动时,通过分析传感器车速轮速数据判断车轮是否处于抱死拖滑状态,并据此控制制动压力调节器进行高频增压,保压,减压,防止车轮抱死. Q1.该系统有哪些强实时功能需求?需要对哪些实时事件进行实时响应,对允许的实时延迟的数量级进行估计. A1.强实时需求:

微软必应词典客户端的案例分析 第一部分 调研,评测 1)bug: 运行平台:iOS 10.0.2 必应词典版本:4.2.2 1. bug标题:词库加载错误 bug详细描述:学习界面中的经典词库出国考试(GM)和出国考试(T)一直加载不出来. bug严重程度:一般 bug优先级:重要不紧急 bug类型:内容相关 2. bug标题:拍照翻译功能存在缺陷 bug详细描述:必应词典iOS版,拍照翻译功能十分耗时,有时需要一分多钟,且中间不能打断,不能够指定需要翻译的位置,基本没有正确的返回结果. bug