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搜索关键字:密度    ( 1475个结果
DBSCAN聚类过程
DBSCAN算法介绍DBSCAN是一个基于密度的聚类算法,该算法包括几个重要的概念:核心对象,直接密度可达,密度可达,密度相连,这几个概念是层层递进的关系。概念核心对象:在ε范围内邻居点大于等于Minpt的对象,其中ε和Minpt为用户定义的参数。直接密度可达:设p为核心对象,|q,p| <= ε,...
分类:数据库   时间:2015-08-14 13:09:21    阅读次数:183
手机端网页设计尺寸
在Window XP常见分辨率1024×768下我们除掉任务栏,浏览器菜单栏以及状态栏后剩下的网页首屏高度平均值是584。在Window 7常见分辨率1440×900下我们除掉任务栏,浏览器菜单栏以及状态栏后剩下的网页首屏高度平均值是716。于设计来说,选取一个合适的尺寸作为正常大小和中等屏幕密度(...
分类:移动开发   时间:2015-08-13 13:56:36    阅读次数:136
8-13笔记-安卓兼容
DPIScalingFactor1200.7516012401.532024803 DPI:每英寸像素点(密度) DIP:设备独立像素点 DP == DIP 是DIP的缩写Google才用160密度为通用标准,意味着所有厂商如果想要生成更高清晰度的手机分辨率时,都会以160为参考,进行倍数放大...
分类:移动开发   时间:2015-08-13 11:46:49    阅读次数:127
poj 3723 Conscription(最大生成树)
题意:招募n个女生与m个男生,每人花费需10000,若两人间存在亲密度,则可少花费两人的亲密度,求最小花费;思路:相当于一幅无向图,给定边权,求权值和最大的森林,结果为10000*(n+m)-权值和;#include#include#include#include#includeusing name...
分类:其他好文   时间:2015-08-10 23:35:48    阅读次数:180
暗时间摘抄+
-暗时间充分利用暗时间。实际投入的是时间和效率的乘积,思维时间(善总结),迅速进入状态的能力,保持专注,抗干扰。-设计你自己的进度条做事情分而治之。专注和持之以恒,反思,自学。-如何有效地记忆与学习线索式记忆-学习密度与专注力效率-学习习惯学习与思考搜索引擎,读书笔记,带着问题学习和思考。时间和效率...
分类:其他好文   时间:2015-08-10 17:37:55    阅读次数:165
lnmp环境安装(2)-nginx安装与配置
一、概述Nginx(engine-x)是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器。Nginx是由IgorSysoev为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点开发的。Nginx主要着眼点是其高性能以及对物理计算机资源的高密度利用,nginx采用了模块化、事件驱动、异步、单线程及..
分类:其他好文   时间:2015-08-10 10:46:24    阅读次数:261
如何在代码中设置以dp为单位的长度
获取当前屏幕的密度系数 ,并设置控件以dp为单位的长宽 float density = getResources().getDisplayMetrics().density; params = new LayoutParams((int) (10 * density), (int) (10 * de...
分类:其他好文   时间:2015-08-09 23:57:22    阅读次数:117
dp跟px的互相转换
一 获取手机屏幕的密度1 获取屏幕的宽和高,然后根据 直角三角形的 a边的平方+b边的平方=c边的平方 得到另一条边的长;然后除以 ,屏幕的尺寸,就是 手机的密度destity2 根据上下文获取context.getResoutce().getDiaplayMetrics().destity;ps....
分类:其他好文   时间:2015-08-09 12:15:24    阅读次数:93
数据相似性和相异性
寻找数据之间的相似性是数据聚合、分类、拟合预测等应用中常见的场景;寻找数据之间的相异性是异常检测,排除离群点等数据操作必需的步骤。所以计算数据之间的相似度和相异度是数据处理的基本手段,常用的方法是计算数据之间的距离和密度。相似度顾名思义就是两个对象相似程度的数值度量,常常在0(不相似)和1(完全相似...
分类:其他好文   时间:2015-08-08 22:47:48    阅读次数:282
半监督学习有没有意义?
半监督学习的意义在于对比监督学习而言,半监督学习所利用的非标签样本是否能够提高我们的预测准确率。平滑性假设:若两点x1和x2都位于高密度样本分布区域,且他们的‘距离’很久,那么理想的标签函数(label function)输出y1和y2也是相近的。反而言之, x1和x2位于低密度区域时,y1和y2应...
分类:其他好文   时间:2015-08-07 09:29:30    阅读次数:247
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