一、说明 高斯混合模型 （GMM） 是一种基于概率密度估计的聚类分析技术。它假设数据点是由具有不同均值和方差的多个高斯分布的混合生成的。它可以在某些结果中提供有效的聚类结果。 二、Kmean算法有效性 K 均值聚类算法在每个聚类的中心周围放置一个圆形边…

1、Mental AI MentalAI（https://ai.ciyundata.com/）是一种基于文心大模型的知识增强大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）领域的技术研发。它具备强大的语义理解和生成能力，能够处理各种复杂的自然语言任务。…

题目分析： """ 参考学校的相关规定。 对于四分制，百分制中的90分及以上可视为绩点中的4分，80 分及以上为3分，70 分以上为2分，60 分以上为1分; 五分制中的5分为四分制中的4分，4分为3分&#…

这期推荐软件包 xCell:数字化描绘组织细胞异质性景观，通过它可以计算bulk 转录组的免疫浸润得分，下面我们就看看怎么来实现吧！ 简 介 组织是由许多细胞类型组成的复杂环境。在癌症领域，了解肿瘤微环境中的细胞异质性是一个新兴…

示例&#xff1a; https://code.juejin.cn/pen/7277764394618978365 html <div class"pl"><div class"pl__dot"></div><div class"pl__dot"></div><div class"pl__dot"></div><div c…

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Axure RP10汉化版是最强大的计划&#xff0c;原型设计和交付给开发人员的方法&#xff0c;而无需编写代码。能够制作逼真的&#xff0c;动态形式的原型。 Axure RP 10汉化版下载 Axure RP 10 mac授权码 RP 10有什么新功能&#xff1f; 1.显示动态面板 使用Axure RP 10&…

目录 问题描述&#xff1a; 问题解决&#xff1a; 问题描述&#xff1a; 在docker 镜像环境中&#xff0c;执行“docker exec -it container_name /bin/bash “进入容器之后&#xff0c;执行对应的python命令&#xff0c;显示You requested GPUs: [0] But your machine only…

单层神经网络 - 线性回归 线性回归基本要素1. 模型2. 模型训练3. 训练数据4. 损失函数5. 优化算法6. 模型预测 线性回归与神经网络1. 神经网络图 以一个简单的房屋价格预测为例&#xff0c;介绍解释线性回归这一单层神经网络。无需纠结于什么是单层神经网络&#xff0c;在本文的…

hadoop相比于传统文件系统的优点&#xff1a; 1.无限扩展 2.传统文件元数据分布在不同的机器上难以寻找&#xff0c;通过将元数据统一存放在一个服务器上解决 3.传统文件太大导致上传下载慢&#xff0c;通过分块并行上传到服务器解决 4.副本机制数据不容易丢失&#xff0c;解决…

概述 最近在做IOT设备配网开发的时候&#xff0c;处理了很多跟二进制、字节相关的事情&#xff0c;总结了一下JavaScript中有关二进制方面的一些知识点。 二进制和字节 首先&#xff0c;现代计算机是基于二进制的&#xff0c;从现代计算机电路来说&#xff0c;只有高电平/低电平…

题目&#xff1a; 3.1 #include <stdio.h> int main() {char a -128;printf("%u\n",a);return 0; }3.2 #include <stdio.h> int main() {char a 128;printf("%u\n",a);return 0; }思路分析&#xff1a; 首先二者极其相似%u是无符号格式进行…

前言&#xff1a; 在之前&#xff0c;我已经对进程的相关知识进行了详细的介绍。本期开始&#xff0c;我们将要学习的是关于 “基础I/O”的知识&#xff01;&#xff01;&#xff01; 目录 &#xff08;一&#xff09;C文件接口 &#xff08;二&#xff09;系统文件I/O 1、接…

BubbleUPnP是一款功能强大的Android播放器，支持UPnP/DLNA多屏互动。它可以将手机内容投屏到电视大屏上，与家人和朋友一起共享。此外，BubbleUPnP还提供了丰富的音乐和影视资源，您可以在线搜索并播放喜欢的内容。 以下是BubbleUPnP的一些主要特点： 1. 支持Chromecast和转码…

上一节绘制了圆点&#xff0c;调用的绘制方法如下&#xff1a;gl.drawArrays(gl.POINTS, 0, 1); 第一个参数明显是个枚举类型&#xff0c;肯定还有其他值&#xff0c;如下所示&#xff1a; POINTS 可视的点LINES 单独线段LINE_STRIP 线条LINE_LOOP 闭合线条TRIANGLES 单独三…

题解&#xff1a; class Solution {int n,m;bool st[100][100];int flag;int dx[8]{-1,-2,-2,-1,1,2,2,1};int dy[8]{-2,-1,1,2,2,1,-1,-2}; public:bool checkValidGrid(vector<vector<int>>& grid) {m grid.size();n grid[0].size();dfs(grid,0,0,0);ret…

目的&#xff1a;浏览器上下滚动时&#xff0c;若距离顶部的滚动距离大于78px&#xff0c;吸顶导航显示&#xff0c;小于78px隐藏。使用vueuse插件中的useScroll方法​​​​​​​和动态类名控制进行实现 1. 安装 npm i vueuse/core 2. 获得滚动距离 项目中导入&#xff0…

这个exe的弹窗功能会使用到一个ico文件&#xff0c;如图&#xff1a; 用软件GreenfishIconEditorProPortable或者使用在线软件将你需要的图片制作成windows的icon 用程序将ico文件生成文本文件 import base64picture_name "logo.ico" open_pic open("%s…

目录 数据清洗和处理 1.处理缺失值 1.1 删除缺失值&#xff1a; 1.2 填充缺失值&#xff1a; 1.3 插值&#xff1a; 2 数据类型转换 2.1 数据类型转换 2.2 日期和时间的转换&#xff1a; 2.3 分类数据的转换&#xff1a; 2.4 自定义数据类型的转换&#xff1a; 3 数…

神经反馈设备使用感受2&#xff1a;采集Muse的EEG原始数据 转自知乎&#xff0c;内容很好&#xff0c;怕之后找不到 想了一下&#xff0c;单写一部分来介绍一下Muse在数据采集方面的操作。同时也解释一下我自己的EEG数据是从哪里采集的。 关于Muse EEG数据的精度&#xff0c;在…