凝聚层次聚类：MIN，该方法在合并时，只要依次取当前最*的点对，如果这个点对当前不在一个簇中，将所在的两个簇合并就行：(MIN):定义簇的邻*度为不同两个簇的两个最*的点之间的距离。(MAX):定义簇的邻*度为不同两个簇的两个最远的点之间的距离。 (3)组*均：定义簇的邻*度为取自两个不同簇的所有点对邻*度的*均值。根据该算法，实现如下代码。开始时计算
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2023-07-15 21:20:16
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导语：不知道是不是有小伙伴像我一样，在研究一个算法时，都不太明白这个算法的现实意义是什么，只是沉浸在对方法的改进上，导致存在许多概念上的偏差。这里我总结了一下什么是重叠社区，我们为什么要研究重叠社区，参考文献：复杂网络中重叠社区发现算法的研究与应用_姜浩。下一篇打算开始介绍重叠社区发现算法。1.什么是社区？社区是一种聚簇结构，是由节点和节点间形成的边所构成。节点在社区内联系紧密，在社区之间连接稀疏
派系过滤CPM方法(clique percolation method)用于发现重叠社区，派系(clique)是任意两点都相连的顶点的集合，即完全子图。在社区内部节点之间连接密切，边密度高，容易形成派系(clique)。因此，社区内部的边有较大可能形成大的完全子图，而社区之间的边却几乎不可能形成较大的完全子图，从而可以通过找出网络中的派系来发现社区。k-派系表示网络中含有k个节点的完全子图，如果
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2024-01-01 20:05:23
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目录一、Agglomerative clustering1.1 凝聚聚类算法简介二、Birch 聚类算法2.1 简介三、Mean-shift 算法3.1简介四、Affinity propagation4.1 简介五、Spectral clustering5.1简介 sklearn提供了其他很多聚类算法 一、Agglomerative clustering1.1 凝聚聚类算法简介cluster的
Spring框架Java Spring框架是什么？它有哪些好处？Spring 是另一个主流的 Java Web 开发框架，该框架是一个轻量级的应用框架，具有很高的凝聚力和吸引力。Spring 框架因其强大的功能以及卓越的性能而受到众多开发人员的喜爱。 Spring 是分层
本文提出了一种基于马尔可夫动力学模型的发现节点共享社区的算法UEOC。在UEOC方法中，为了检测出所有的自然群落，将马尔可夫随机游动方法与一种新的约束策略相结合，该策略基于相应的退火网络[21]，用于展开每个群落。然后，利用一个借助电导的截止准则，即一个局部社区适应度函数[22]，提取出的社区。如果该配置存在于网络中，这些提取的社区将自然重叠。此外，我们方法的一个优点是UEOC对其唯一参数的选择不
重叠社区发现CPM算法示例算法介绍Python实现及结果 示例之前的推送介绍了几种非重叠社区算法： 非重叠就是指每个节点都将会被划分到唯一的一个社区，今天将介绍一种重叠社区发现算法，重叠社区简单的说就是一个节点可能属于多个社区，例如，你本科的社交圈可以看做一个社区，你研究生的社交圈可以看做一个社区，那么可以认为你同时属于这两个社区。如下图，是某位同学的微博关系网，红色点为该同学，蓝色点为他关注的
1、原理TD-LTE采用同频组网，如在F频段（1880~1920MHz），全网小区使用相同频点，每个小区内的终端用户都会受到来自其他小区的同频干扰。通常把受到较多的同频邻区干扰影响且干扰较大的区域称之为重叠覆盖区域。实际网络测试结果表明，对于同频组网的TD-LTE系统，重叠覆盖问题是影响网络性能指标的因素之一，也是TD-LTE在建设和优化阶段需重点考虑的。本文通过对重叠覆盖问题的成因来源、影响程度
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2023-12-09 21:14:01
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5G移动通信系统的无线性能指标可以从覆盖、容量、质量、数据业务能力等多个网络规划目标维度进行划分。一、覆盖目标从覆盖目标入手，首先是考虑覆盖的范围。5G网络覆盖到什么程度与5G网络的发展和建设策略有关。哪些区域是优先覆盖，哪些区域是重点覆盖，哪些区域逐步递进覆盖，哪些区域不需要覆盖，这些都是网络覆盖目标首先要界定的。确定好覆盖的范围目标后，再从面覆盖率、线覆盖率、点覆盖率3个方面来量化覆盖目标。面
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2023-09-26 11:12:09
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k8s的job机制， k8s的job是用来执行一次性任务的一类资源，相关的还有cronjob，用于执行以下周期性任务。部署job之后，k8s会起对应pod，当pod的状态为finished之后，job的状态会更新为complete，即这个job任务已经执行完成，pod不在系统中继续运行。相对于ReplicaSet、ReplicationController等controlle
层次聚类的基本概念
层次聚类方法是古老而且常用的聚类方法。层次聚类方法又有两种产生层次聚类的基本方法。
凝聚的：该方法是自底向上的方法，初始每个对象看做一个簇，每一步合并最相近的簇，最终形成一个簇。
分类的：该方法是自顶向下的方法，从包含的所有点的簇开始，每一步分裂一个簇，知道仅剩下单点的簇。
2 簇之间的邻近性 在凝聚的层次
1Hadoop核心组件与应用HDFS：分布式海量数据存储功能Yarn：提供资源调度与任务管理功能资源调度：根据申请的计算任务，合理分配集群中的计算节点任务管理：任务在执行过程中，负责过程监控，状态反馈，任务在调度等工作MapReduce:分布式并行编程模型和计算框架Hive：提供数据摘要和查询的数据仓Streaming:解决非Java开发人员使用Hadoop平台语言的问题Hbase:基于列式存储模
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2023-09-15 16:16:41
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# Hadoop社区贡献度排名
## 概述
在大数据领域，Hadoop是一个非常重要的开源分布式计算框架。Hadoop社区是由全球各地的开发者组成的，他们贡献了大量的代码、文档和解决方案，推动了Hadoop的发展。本文将介绍Hadoop社区的贡献度排名，以及如何通过代码示例进行贡献。
## Hadoop社区贡献度排名
Hadoop社区的贡献度排名是根据开发者在Hadoop项目中提交的代码、
原创
2023-09-06 06:13:11
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前言跳跃表是一种有序的数据结构，他通过在每个节点中维护多个指向其它节点的指针，从而达到快速访问节点的目的。跳跃表的查找操作平均时间复杂度为o(logN)。在大部分情况下，跳跃表的效率和平衡二叉树相当，且跳跃表的实现更为简单。redis中有序集合的底层实现就是使用了跳跃表。相关数据结构/* ZSETs use a specialized version of Skiplists */
typedef
作者：hyman
图 3-1 3.1 传统聚类算法3.1.1 层次方法 层次法对给定的数据对象集合进行层次似的分解。按层次分解的形成方式，层次法可分为凝聚和分裂两大类。凝聚的方法，也称为自底向上的方法，一开始将每个对象作为单独的一个类，然后相继地合并相近的类，直到所有的类合并为一个（层次的最上层），或者达到一个终止条件为止。分裂的方法，也称为自顶向下的方法，一开始将所有的
文章目录一、题目描述1.1 题目1.2 知识点1.3 题目链接二、解题思路2.1 自研思路三、实现代码3.1 自研实现 一、题目描述1.1 题目合并区间给出一个区间的集合，请合并所有重叠的区间。示例 1:输入: [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]
输出: [[1,6],[8,10],[15,18]]
解释: 区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们合并为 [1,6]
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2023-12-27 12:48:58
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12月28日，在以 “汇聚数据库创新力量，逐梦数字时代的星辰大海”为主题的openGauss Summit 2021上，中国工程院院士廖湘科在致辞中指出，数据库的发展需要一个能聚集产业链多方力量，并共同长...
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2022-03-01 17:36:57
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云和恩墨通过全面的创新投入，致力于满足用户对于数据库从当下到远期的需求，和 openGauss 社区一同推动国产数据库产业发展。
近日，度盛签署 CLA（Contributor License Agreement 贡献者许可协议），正式加入欧拉开源社区。度盛，领先的全场景数智化合作伙伴，提供全场景闭环的技术平台与产业数字化解决方案。度盛将积...
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2021-12-01 17:45:02
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烧饼重叠问题 时间限制(普通/Java) :
1000 MS/ 3000 MS 运行内存限制 : 65536 KByte
总提交 : 87 测试通过 : 12
比赛描述
