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搜索关键字:iso 聚类    ( 7861个结果
修改Oracle字符集
新安装的数据库,导入数据之后,发现插入汉字部分是乱码。由于本地数据时正常显示的,没有乱码。因此断定是数据库字符集的问题。1、查看数据库的字符集:发现是西欧编码、8位(一个字节)、ISO标准8859P1编码。他的编码方案是适合欧洲大部分国家。又查询了一下本地数据库的编码..
分类:数据库   时间:2014-11-06 02:09:52    阅读次数:295
利用MAC OS X 自带的磁盘工具提取光盘镜像ISO文件
虽说渐渐地Mac笔记本基本告别内置光驱时代了,随着网络的普及,使用到光驱的机会也渐少,但有时又难免需要光驱,比如二货出版社的随书光盘等…我们可以通过USB外置光驱将光盘内容提取为ISO文件保存到电脑里,方便以后可以随时进行读取或重新再刻录成光盘。利用MAC OS X 系统自带的“磁盘工具”即可实现光...
分类:系统相关   时间:2014-11-06 00:31:36    阅读次数:274
标准IO
标准IO由ISO C 标准的IO库,它处理了很多底层细节,比如合适的缓冲大小等等,因此更易于使用,但是也引入了一些其他问题。 流向 标准IO使用FILE对象关联流,流可以是面向宽字节的也可以是面向单字节的,当流初始化的时候是没有方向的,如果后面的IO操作是处理的宽字符集的,流变成面向宽字节的,如果哦...
分类:其他好文   时间:2014-11-05 22:53:09    阅读次数:296
android 通信中的中文乱码问题
1.要解决中文乱码问题,首先得了解什么是字符编码 计算机要处理各种字符,就需要将字符和二进制内码对应起来,这种对应关系就是字符编码。要制定字符编码首先要确定字符集,并将 字符集内的字符排序,然后和二进制数字对应起来,根据字符集内字符的多少,确定几个字节来编码。 2.常用的字符编码 ASCII 编码是目前计算机中常用的最广泛地 字符集及其编码。ISO-8859-1可以表示的是...
分类:移动开发   时间:2014-11-05 19:51:05    阅读次数:154
聚类分析之K-meas算法
K-means算法 一般情况,聚类算法可以划分为以下几类:划分方法(partitioning method)、层次方法(hierarchical methods)、基于密度的方法(density-based methods)、基于网格的方法(grid-based methods)、基于模型的方法(model-based methods).k-means算法属于划分方法中的一种。 K-me...
分类:编程语言   时间:2014-11-05 13:05:07    阅读次数:307
聚类分析之初步理解
将一群物理对象或者抽象对象的划分成相似的对象类的过程。其中类簇是数据对象的集合,在类簇中所有的对象都彼此相似,而类簇与类簇之间的对象是彼此相异。聚类除了可以用于数据分割(data segmentation),也可以用于离群点检测(outlier detection),所谓的离群点指的是与“普通”点相对应的“异常”点,而这些“异常”点往往值的注意。         很多人在学习聚类之初,容易将...
分类:其他好文   时间:2014-11-05 13:04:06    阅读次数:252
聚类分析之K中心点算法(k-mediods)
前面介绍了k-means算法,并列举了该算法的缺点。而K中心点算法(K-medoids)正好能解决k-means算法中的 “噪声”敏感这个问题。 如何解决的呢? 首先,我们得介绍下k-means算法为什么会对“噪声”敏感。还记得K-means寻找质点的过程吗?对某类簇中所有的样本点维度求平均值,即获得该类簇质点的维度。当聚类的样本点中有“噪声”(离群点)时,在计算类簇质点的过程中会受到...
分类:编程语言   时间:2014-11-05 13:02:45    阅读次数:204
聚类分析之层次聚类算法
层次聚类算法: 前面介绍的K-means算法和K中心点算法都属于划分式(partitional)聚类算法。层次聚类算法是将所有的样本点自底向上合并组成一棵树或者自顶向下分裂成一棵树的过程,这两种方式分别称为凝聚和分裂。 凝聚层次算法: 初始阶段,将每个样本点分别当做其类簇,然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件。 分裂层次算法: 初始阶段,将所有的样本点当做同一类簇,然...
分类:编程语言   时间:2014-11-05 13:01:24    阅读次数:284
聚类分析之基于密度的聚类算法(DBSCAN)
一  什么是基于密度的聚类算法 由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。为了弥补这一缺陷,发现各种任意形状的聚类簇,开发出基于密度的聚类算法。这类算法认为,在整个样本空间点中,各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的,而这些稠密样本点被低密度区域(噪声)分割,而算法的目的就是要过滤低密度区域,发现稠密样本点。 二  DBSCAN(Density-based Spatial ...
分类:数据库   时间:2014-11-05 13:00:41    阅读次数:308
C标准I/O缓冲区:全缓冲和行缓冲
ISO C标准I/O提供了全缓冲和行缓冲全缓冲:在进行I/O操作时,只有当I/O缓冲区被填满时,才进行真正的I/O操作。所以对于全缓冲的缓冲区可由标准I/O例程自动刷新,即当缓冲区填满时,还有一种方法就是调用函数fflush进行刷新。行缓冲:在I/O操作时,输入输出遇到换行符时进行,进行真正的I/O...
分类:其他好文   时间:2014-11-05 12:45:38    阅读次数:118
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