1.图像拼接技术1.1 基本介绍*图像拼接是将同一场景的多个重叠图像拼接成较大的图像的一种方法，在医学成像、计算机视觉、数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 *图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。
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2023-07-07 18:08:33
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Apriori算法一、Apriori算法的简介 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。 这一部分纯
APM缩写是 Application Performance Management & Monitoring，应用程序的性能服务管理和监控， 用到过一个工具叫TProfiler，来查看方法耗时的，可以具体到每一个get,set方法的耗时，当然可以通过设置包路径，来过滤不必要的耗时信息，TProfiler是淘宝自研的性能监控工具，源码地址：http://code.taobao.o
# Python实现AP算法
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何在Python中实现AP（Affinity Propagation）算法。AP算法是一种聚类算法，它不需要预先指定聚类的数量，而是通过数据自动确定最优的聚类中心。首先，我将介绍整个实现AP算法的流程，然后逐步展示每个步骤需要做什么以及相应的代码。
## 流程
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flowchart TD
A[准备数
1 定义Affinity Propagation (AP) 聚类是2007年在Science杂志上提出的一种新的聚类算法。它根据N个数据点之间的相似度进行聚类,这些相似度可以是对称的,即两个数据点互相之间的相似度一样(如欧氏距离);也可以是不对称的,即两个数据点互相之间的相似度不等。这些相似度组成N×N的相似度矩阵S(其中N为有N个数据点)。AP算法不需要事先指定聚类数目,相反它将所有
Apriori 算法原理以及python实现 Apriori算法是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法找出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。（节选自百科）
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2023-10-07 23:24:58
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1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通
原创
2021-07-21 15:26:48
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LeetCode高频题互联网大厂笔试题：手撕k-means聚类算法：python代码实现 提示：本题是系列LeetCode的150道高频题，你未来遇到的互联网大厂的笔试和面试考题，基本都是从这上面改编而来的题目互联网大厂们在公司养了一大批ACM竞赛的大佬们，吃完饭就是设计考题，然后去考应聘人员，你要做的就是学基础树结构与算法，然后打通任督二脉，以应对波云诡谲的大厂笔试面试题！你要是不扎实学习数据结
AP聚类算法是基于数据点间的"信息传递"的一种聚类算法。与k-均值算法或k中心点算法不同，AP算法不需要在运行算法之前确定聚类的个数。AP算法寻找的"examplars"即聚类中心点是数据集合中实际存在的点，作为每类的代表。 算法描述： 假设$\{ {x_1},{x_2}, \cdots ,{x_n}\} $数据样本集，数据
一、概述K-means聚类采用类内距离和最小的方式对数据分类，MATLAB中自带K-means算法，最简单的调用如下：idx=kmeans(x,k)将n-by-p数据矩阵x中的数据划分为k个类簇。x的行对应数据条数，x的列对应数据的维度。注意：当x是向量时，kmeans将其视为n乘1数据矩阵，而不管其方向如何。kmeans返回一个n乘1向量idx，其中包含每个点的簇索引。默认情况下，kmeans使
matlab提供系列函数用于聚类分析，归纳起来具体方法有如下：方法一：直接聚类，利用clusterdata函数对样本数据进行一次聚类，其缺点为可供用户选择的面较窄，不能更改距离的计算方法，该方法的使用者无需了解聚类的原理和过程，但是聚类效果受限制。方法二：层次聚类，该方法较为灵活，需要进行细节了解聚类原理，具体需要进行如下过程处理： （1）找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性，用pdist
OPTICS算法的难点在于维护核心点的直接可达点的有序列表。
DBSCAN有一些缺点，如：参数的设定，比如说阈值和半径 这些参数对结果很敏感，还有就是该算法是全局密度的，假若数据集的密度变化很大时，可能识别不出某些簇。如下图： 核心距离：假定P是核心对象，人为给定一个阈值Ａ，然后计算关于Ｐ点满足阈值Ａ的最小的半径Ｒ，即在Ｒ内，Ｐ
【人工智能】4 聚类算法
聚类是一种无监督学习。无监督学习指的是，在我们缺乏足够的先验知识，难以人工标注类别的情况下，借助计算机来进行自动分类。1. 聚类算法的分类 聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程，使得同一个簇中的个体间具有较高的相似性，不同簇间的对象具有较高的相异性。按照聚类的尺度，聚类算法可以被分为：基于 距离
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2023-07-24 18:31:02
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背景概述
传统的WLAN网络都是为企业或家庭内少量移动用户的接入而组建的，这类网络典型的组网方式是采用FAT AP+有线交换机的分布式WLAN组网模式，由AP来完成用户的无线接入、用户权限认证、用户安全策略实施，对WLAN网络设备的管理也是分布式的。随着WLAN技术的成熟和应用的普及，越来越多的学校开始大规模部署WLAN网络，接入的用户数和无线设备的规模都在成倍增长，网络中心负责老师在建设和
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2010-09-14 14:42:04
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问题：瘦AP在什么背景下，产生的？她有什么特别，是否会替代传统设备？
传统的WLAN网络都是为企业或家庭内少量移动用户的接入而组建的。因此，只需要一个无线路由器就可以搞定了，就好像现在家用的无线路由器就是胖AP。胖 AP将WLAN的物理层、用户数据加密、用户认证、QoS、网络管理、漫游技术以及其他应用层的功能集于一身，功能全，结构复杂。
随着无线网络的发展，现在需要部署无线设备
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2012-04-02 20:30:35
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实验目的（1）理解聚类算法的基本原理。 （2）掌握kmeans聚类算法的原理与实现。实验内容1、数据见 data.mat，编程实现 K means 算法代码 K_MeansMt，并写出详细注释。测试代码如下：load 'data.mat';
[u re]=K_MeansMt(data,3); %最后产生簇标号 re
[m n]=size(re);
%最后显示聚类后的数据
figure;
hol
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2023-12-03 18:37:49
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From:http://sns.clnchina.com.cn/space.php?uid=390057&do=blog&id=3564 http://support.huawei.com/ecommunity/bbs/10152379.html胖AP：除无线接入功能外，一般具备WAN、LAN两个接口，多支持DHC
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2016-08-24 15:50:48
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1. 胖AP.
如果一个AP有天线，支持802.11a/b/g/n,加密，网关，web登陆管理等等功能，总之一句话，不需要一个集中控制器，直接登陆设备IP可以解决完所有需求的，就是胖的.
所有功能做在一起，功能全面.适合家庭和SOHO用户.但是不适合酒店等大面积需要无线覆盖的地方，一句话，配死你.毫无管理性可言。
2. 802.11无线网桥
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2012-08-16 13:15:43
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CISCO的AP 越来越普及了，目前cisco主推的是瘦AP，就是必须通过统一的管理控制台进行配置。原来的标准AP也就是胖AP越来越少了。但是有的时候，胖AP还是要用的！
今天就碰到一起，一个客户买了一批瘦AP，但是管理控制台迟迟无法到货。客户要求先把已经到货的AP部署上去。没办法只能把瘦ap回退到胖ap进行操作。
到网上搜了半天，大多数的资料都是把AP从胖AP升级到瘦AP的做法（因为cisc
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2010-08-13 13:32:37
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