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2021年4月13日 3、对k-dist序列做递增排序；（当然这里做递减也是一样的，重点都是为了找拐点） 4、然后作图：横轴X为数据点xi，纵轴Y为递增序列k-dist；5、如果是密度聚
2019年3月5日 R:层次聚类分析-dist、hclust、heatmap等 1、常规聚类过程： （2）首先用dist()函数计算变量间距离 dist.r = dist(data, method=" ") 其中method包括6种方法，表示
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2019年5月9日 最近看实例，发现上面用的都是disc来控制畸变，我查了下disc是归一化的畸变，对于f-θ镜头设计很有用；dimx是最大畸变值，dist是某个面的畸变贡献值，disg是广义畸变。. 看得我云里雾里的，我测试了一个简单的2p镜头，发现用disc操作数控制镜头优化的很
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حول برنامج حساب وحدة كسارة الحجر. 18 أيلول (سبتمبر) 2013 هو نسبة كتلة الجسم (حجر البناء) بالمقارنة بحجمه ويعبر عنها عادة بالوزن باوند / ft³.en.wikipedia الوزن النوعي (المعروف أيضا باسم وحدة الوزن) هو
2021年12月31日 一、Triplet loss. 如上图所示，三元组损失 (Triplet loss)由anchor、positve、negative组成，简记为<a,p,n>，其中 anchor 表示训练样本，positive 表示预测为整样本，negative表示预测为负样本。. triplet loss的作用： 用于减少 positive （正样本）与 anchor 之间的距离，扩大 negative
2021年4月13日 3、对k-dist序列做递增排序；（当然这里做递减也是一样的，重点都是为了找拐点） 4、然后作图：横轴X为数据点xi，纵轴Y为递增序列k-dist；5、如果是密度聚类的话，找拐点的位置，拐点的Y值记为Eps, MinPts即为k值。所以不同的k值，对应的Eps不同。
2019年3月5日 （1）首先用dist ()函数计算变量间距离 dist.r = dist (data, method=" ") （2）用heatmap ()函数进行热点图聚类 对于heatmap中具体参数，这里不做过多介绍，可在帮助文档中找说明。 除此heatmap函数之外，gplots包中的heatmap.2 ()函数，也可以做热点图聚类。 heatmap (as.matrix (dist.r)) 3、多维标度和聚类的结果: MDS方法对距离矩阵
2014年8月30日 Dis t 函数 一般用于计算矩阵的距离或者相似度，具体的计算方法会根据不同的应用场景而不同。. 一种比较常见的计算方法是欧几里得距离，即将两个向量相减再求平方和的平方根。. 另外，还有余弦相似度
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2021年3月18日 Dijkstra算法通常是求解单源最短路中最快的算法，但它无法处理存在负权边的情况（原因在正确性证明中）。 Dijkstra本质上是一种贪心算法，通过不断调整每个点的“当距离”最终得到最优结果，其实后面要讲到的几种算法也大都是采用这种步步逼近的手段。 这种不断调整的过程，维基百科上面称为“relax"。 以上可能有点抽象，下面是算法的
2019年5月9日 最近看实例，发现上面用的都是disc来控制畸变，我查了下disc是归一化的畸变，对于f-θ镜头设计很有用；dimx是最大畸变值，dist是某个面的畸变贡献值，disg是广义畸变。 看得我云里雾里的，我测试了一个简单的2p镜头，发现用disc操作数控制镜头优化的很好，用dimx控制镜头弯曲很厉害。 但是两个得出来的结果不一样，在畸变图里面disc控
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2021年12月31日 基于三重态损耗的异常检测架构 介绍 该项目旨在为目标图像开发基于深度学习的异常检测系统。该系统可以集成到工厂装配线中，作为制造产品的检查工具。 我们的方法结合使用了AutoEncoder和三重态损失来检测有缺陷的（异常）图像。数据加载和预处理 我们管道中的第一步是数据加载和预处理。
2023年1月15日 dijkstra为什么可以通过上述的操作来保证得到的dist是最短距离？由于图是没有负权边的，所以最小值也是不会在被更新的。我们不断选择全局最小值进行标记和更新，即贪心的用最小值去找最小值，最终
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2021年11月6日 二、pdist. 用法 ：对于一个M×N的矩阵X，pdist计算每对行向量的相互距离，默认采用欧氏距离公式；函数的返回值为向量D，D是具有一行， (m* (m-1)/2)列的行向量。. D = pdist (X,distance); 指定使用的距离公式。. 'euclidean' 欧氏距离(默认) 'squaredeuclidean' 平方欧氏距离
2021年4月13日 3、对k-dist序列做递增排序；（当然这里做递减也是一样的，重点都是为了找拐点） 4、然后作图：横轴X为数据点xi，纵轴Y为递增序列k-dist；5、如果是密度聚类的话，找拐点的位置，拐点的Y值记为Eps, MinPts即为k值。所以不同的k值，对应的Eps不同。
2014年8月30日 Dis t 函数 一般用于计算矩阵的距离或者相似度，具体的计算方法会根据不同的应用场景而不同。 一种比较常见的计算方法是欧几里得距离，即将两个向量相减再求平方和的平方根。 另外，还有余弦相似度
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