考点mean
Meaningful Mean 题解
[ARC075E] Meaningful Mean 题解 题意 给一个长度为 \(N\) 的整数序列 \({a}\)，对于其一共 \(\frac{N\times (N+1)}{2}\) 个的非空区间，求有多少个区间的平均数大于等于 \(k\)。 暴力做法 显然，可以直接枚举区间左端点 \(j\) 与 ......
26. 名词性从句-考点分析-长难句分析-识别同位语从句
4.如何——识别同位语从句？——同位语是用来解释名词的-——只要名词后面有引导词就暂定为同位语从句，更可能是定语从句哦！！（95%定语是从句） 3.如何——识别主语从句？ 2.如何——识别宾语从句？ 1.如何——识别表语从句？ Being interested in the relationship ......
25.名词性从句-考点分析-长难句分析-识别表从
1.如何识别主语从句？—— 2如何识别宾语从句？—— 3如何识别表语从句？——只要系动词后面有引导词就是表语从句 eg：A report consistently brought back by visitors to the US is how friendly courteous（彬彬有礼的） ......
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]= ......
Python手动实现k-means
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def kmeans(data, cluster_num, method='mean'): points = np.array(data) labels = [] random_idx = [] w ......
24.名词性从句-考点分析-长难句分析-识别宾从句
1》如何识别主语从句 (1).见到引导词放在句首，并且没有被逗号隔开， (2)it 。。。that... 2》如何识别宾语从句——只要实义动词后面有引导词就暂定为宾语从句，也可能是状语从句 宾语前面是实义动词，宾语是谓语的承受者 所以实义动词后可能是宾语，也可能是状语 She said (that) ......
23. 名词性从句-考点分析-长难句分析-识别主从2
How well the predictions （预言）will be validated （使生效，证明，证实） by later performance（行为） deponds upon the amout（数量）, reliablity（可靠性）, and approprinteness（合 ......
22. 名词性从句-考点分析-长难句分析-识别主从1
名词性从句-考点分析-长难句分析——能够各个名词性从句，并能翻译出来 如何识别主从： 从句充当主语——句首引代词是主语从句？（不一定）； 句首引代词是主语从句？——可能是是主语从句；也可能是状语从句.。 如何识别主从：——1》只要见到引导词放句首，并且从句没有被逗号隔开，就一定是主从。主从从名词后开 ......
21. 名词性从句-考点分析-写作中的使用
名词性从句—— 一》名词充当的成分——名词，代词，非谓语动词， 从句 二》什么是名词性从句—— 三》名词性从句引导词——三类——that, weather, 特殊疑问词 四》名词性从句考点分析——写作 名词性从句有4个从句——1同位语从句，2主语从句， 3宾语从句，4表语从句 写作2个满分句型——主 ......
【Lidar】Open3D点云K-Means聚类算法：基于距离的点云聚类（单木分割）附Python代码
K-means聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于数据聚类。该算法的主要目标是找到一个数据点的划分，使得每个数据点与其所在簇的质心（即该簇所有数据点的均值）之间的平方距离之和最小。 ......
【Python数据分析课程设计】大数据分析—利用k-means 聚类分析对客户细分分析
一、选题的背景 在当今社会，大数据已经成为了企业决策的重要依据。通过对客户进行细分分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力。要达到的数据分析目标是通过对客户数据的分析，找出不同客户群体的特征和需求，为企业提供有针对性的营销建议。从社会、经济、技术、数据来源 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
14.并列句-考点分析-长难句分析
长难句分析——在分析长难句的时候只要见到有并列连词的出现通常会有省略 ; 分析长难句第二步找连词，翻译把省略补齐在翻译。但是当连词连接2个单词时当做每看见。 eg. I was beaten and you （were beaten 是省略的部分） . 如何查找省略的内容呢？—— 一句话只要有省略， ......
13. 并列句-考点分析-完形中的使用
写作——句子间加逻辑关系词；逻辑关系词不一定加连词，也可加副词和介词短语 注意使用副词和介词短语连接句子前面要么用句号，要么加连词and eg; 我喜欢刘小小——她很美丽（因果关系） 我喜欢刘晓晓——我喜欢刘大大（并列关系） 我喜欢刘晓晓——她很丑（转折关系） 读懂前后2句话的意思就可以知道逻辑关系 ......
12. 并列句-考点分析-写作中的使用
有朋自远方来，不亦乐乎（因果关系） There remain an army of (许多) companies(公司，伙伴) coming from afar， and consequently, I feel more than delighted. 介词后跟名词 不是ADJ 都说我如水百变，可 ......
10. 并列句-考点分析
写作——只要写作上下句之间有逻辑关系，就一定要用逻辑关系词（逻辑关系词：连词，副词，介词和介词短语）英语没有逻辑关系词就没有逻辑。 这个男人很有钱，我决定嫁给他。（汉语逻辑没有问题） The man is rich. I decide to marry to him. (2 句子 没有语法错误，但是 ......
8. 简单句-考点分析-长难句分析
长难句分析——分析长难句第一是找谓语，从而找一句话的主谓宾。如果一句话找到多个动词就确定主句地谓语动词（I love you/ That I love you/when I love you.）前面没有引导词的动词就是主句动词 I like Miss Liu Who is beautiful.(主从 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
【算法】K-means 算法学习
from numpy import * import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 计算两点之间的欧式距离 def dist(a, b): return sqrt(sum((a - b) ** 2)) # 生成聚类中心 def crea ......
408计算机考点
数据结构 时间复杂度与空间复杂度 这一部分内容主要是分析for循环当中的不同语句，比如i是增加两倍的还是说呃只是加一还是别的，怎么样？他通常都会出现几个情况，第一是线性。第二是多项式，第三是n log n第四就是比如根号。 线性表的顺序表示 线性表的话呢，你可以把它当做一个数组来理解。这样子的话呢， ......
K-means聚类思想及其Python实现
聚类就是将一个庞杂数据集中具有相似特征的数据自动归类到一起，称为一个簇，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。“相似”这一概念，是利用距离标准来衡量的，我们通过计算对象与对象之间的距离远近来判断它们是否属于同一类别，即是否是同一个簇。聚类是一种无监督的学习(Unsupervised Learning)方 ......
解决MySQL的C++驱动报错：‘my_bool’ was not declared in this scope; did you mean ‘bool’?
解决MySQL的C++驱动报错：‘my_bool’ was not declared in this scope; did you mean ‘bool’? 问题描述 此问题仅影响 MySQL; MariaDB将继续支持。 尝试使用 MySQL 8.0.1 进行编译时发生以下构建错误，无法识别 m_ ......
Calculate the geometric mean of inputs a and b. The geometric mean of two numbers is the square root of a * b.
计算输入a和b的几何平均值。两个数字的几何平均值是a * b的平方根。 import java.util.*; import java.io.*; import java.math.*; /** * Auto-generated code below aims at helping you pars ......
matplotlib报错：AttributeError: module 'backend_interagg' has no attribute 'FigureCanvas'. Did you mean: 'FigureCanvasAgg'?
使用本地python环境可以成功执行 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 能正确显示负号 plt.rcParams['axe ......
K-Means聚类算法学习
K-Means聚类算法的简介： 聚类和分类算法的最大区别在于，分类的目标类别为已知（监督学习），而聚类的目标类别是未知的（无监督）,即数据集无标签. K-Means算法（K_均值算法）就是无监督算法之一,与分类、序列标注等任务不同，聚类是在事先并不知道任何样本标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样 ......
证券从业资格证考点（金融市场基础知识）--封闭式基金与开放式基金主要区别
封闭式基金与开放式基金主要有以下区别： 1、期限不同，封闭式基金一般有一个固定的存续期，通常在5年以上，一般为10年或15年；而开放式基金一般是无特定存续期限的。 2、发行规模不同，封闭式基金发行规模固定；开放式基金没有发行规模，故本题选择“基金规模是否固定”。 3、基金份额交易方式不同，封闭式基金 ......
证券从业资格证考点（金融市场基础知识）--我国黄金市场
（1）2002年10月，上海黄金交易所正式运行，实现了中国黄金生产、消费、流通体制的市场化，标志着我国国内黄金市场的正式开放。（2）中国黄金市场目前初步形成了以上海黄金交易所黄金现货为主体，上海期货交易所黄金期货、商业银行柜台黄金产品共同组成的，层次分明且各有侧重的多元市场体系。故“中国金融期货交易 ......
证券从业资格证考点--律师事务所从事证券法律业务的证券活动
律师事务所为下列证券活动提供证券服务业务，制作、出具法律意见书，应当按照规定向 中国证监会和国务院有关主管部门备案：（不包括非公开发行公司债券）： （1）首次公开发行股票、存托凭证及上市； （2）上市公司发行证券及上市； （3）上市公司及非上市公众公司收购、重大资产重组及股份回购； （4）上市公司合 ......
证券从业资格证考点--首次公开发行股票（IPO）的一般规定
首次公开发行股票并在主板（中小企业板）上市的规定： (备注：主板通常包括大型企业和中小型企业。大型企业往往在主板上上市，而中小企业则可能选择在中小企业板上市。这样的分类是为了更好地满足不同规模企业的融资和发展需求。主板通常对上市公司的要求更为严格，而中小企业板则相对宽松一些，以支持中小企业的发展。) ......