在MATLAB图中,"k"通常表示颜色。MATLAB中的颜色可以用不同的方式表示,其中一种方式是使用预定义的颜色缩写。其中,"k"代表黑色。在MATLAB中,可以使用这个颜色缩写来指定绘图对象的颜色,例如线条、数据点或填充区域的颜色。
"k"的含义可以总结如下:
需要注意的是,该问题与云计算领域无关,因此无法提供与云计算相关的推荐产品和链接地址。
重要的事说三遍,不要用错图形符号!不要用错图形符号!不要用错图形符号! 掌握并熟练使用各种流程图图形,才能让我们的流程图显得更加清晰、易读,显得我们更加专业。...image 判断是流程图中经常用到的 ? image 判断是否 ? image 判断条件 4,文件 ? image 普通的流程图中文件长这样 ↑ ?...image Axure中的文件↑ 文件一般是用在输出文件或者写入、修改文件 5,括弧,注释 用于注释流程、条件叙述。 6,平行四边形,数据的输入或者输出 ?...常见的图形都介绍完了,其他的一般用不到,豆子也没用过。详细的自己可以看看资料。
imread(matlab) 函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…) […] = imread(filename) [...若filename文件不在当前目录下,也不在Matlab搜索路径下,则必须指定全路径。根据标准文件扩展名指定文件的格式fmt。如为图形交换格式文件指定’gif’格式。...注意:Windows的光标是32*32像素的,而Matlab为16*16像素的。若装有图像处理工具箱,可以用imresize函数进行放缩。...若文件包含CIELAB颜色数据,imread先转成ICCLAB然后再导入MATLAB空间,这是因为8或16位的CIELAB编码的值使用的是有符号或无符号的数据类型,而这些类型不能在单一MATLAB数组中保存...对于5-6-5的16位bmp格式,Matlab返回uint8 位深是保存每个像素所需要的位数。位深等于每像素的采样数*每次采样需要的位数。
K8s组件含义: Master组件 Master 组件对集群进行全局决策(例如,调度),并检测和响应集群事件(例如,当不满足部署的 replicas 字段时,启动新的 pod)。...1、kube-apiserver master节点上提供k8sapi服务的组件, 2、etcd 保存了k8s集群的一些数据,比如pod的副本数,pod的期望状态与现在的状态 3、scheduler master...附加组件 1、DNS 负责对k8s集群进行域名解析 2、Dashboard Dashboard是k8s集群的一个web界面, 3、集群层面日志 集群层面日志机制负责将容器的日志数据保存到一个集中的日志存储中...k8s流程 以下是我自己对k8s工作流程的理解,只供参考 1、准备好对应的yanl文件,通过kubectl发送到Api Server中 2、Api Server接收到客户端的请求将请求内容保存到etcd...runtime来对pod内的容器进行收缩或者扩张 对于容器来说,管理的单位是容器 对于k8s来说,管理的是一个pod应用 一个pod上可以运行多个容器,可以将pod理解为一个虚拟机,一个虚拟机上运行了多个容器
1、点击[Matlab] 2、点击[新建] 3、点击[函数] 4、点击[编辑器] 5、点击[运行] 6、点击[保存]
转载自 https://blog.csdn.net/chenlycly/article/details/25561029 Java泛型中的标记符含义: E - Element (在集合中使用,因为集合中存放的是元素...) T - Type(Java 类) K - Key(键) V - Value(值) N - Number(数值类型) ?...- 表示不确定的java类型 S、U、V - 2nd、3rd、4th types Object跟这些标记符代表的java类型有啥区别呢? ...Object是所有类的根类,任何类的对象都可以设置给该Object引用变量,使用的时候可能需要类型强制转换,但是用使用了泛型T、E等这些标识符后,在实际用之前类型就已经确定了,不需要再进行类型强制转换。
本文作者:南海一号 在机器学习中,我们往往会遇到很大量的数据的处理,其中有一项就是聚类,即将相似的数据聚到一起,比较基础的就是K_means聚类算法。...聚类是一种无监督学习,不需要训练样本有对应的标签就可以将不同的类分开。利用的就是相同类之间的相似性以及不同类之间的差异性。...K-means算法就是输入聚类个数k,以及包含n个数据对象的数据库,输出满足方差最小标准k个聚类的一种算法(百度)。同一个k值的聚类相似度比较高,不同的k值的聚类的相似度比较低。...一:算法原理 K-means算法在n个样本设置k个簇,开始这些簇的位置都是随机产生的,然后,与这些簇距离最近的样本点会被归纳到这个簇中,然后我们设置一个目标函数为所有的点与簇的距离的平方和,通过迭代优化将这个目标函数变小...,最终的结果就是所有的点都被分到了不同的类。
Java泛型中的标记符含义: E - Element (在集合中使用,因为集合中存放的是元素) T - Type(Java 类) K - Key(键) V - Value(值) N - Number...- 表示不确定的java类型 S、U、V - 2nd、3rd、4th types Object跟这些标记符代表的java类型有啥区别呢?...Object是所有类的根类,任何类的对象都可以设置给该Object引用变量,使用的时候可能需要类型强制转换,但是用使用了泛型T、E等这些标识符后,在实际用之前类型就已经确定了,不需要再进行类型强制转换。
相信大家对plot函数并不陌生,在绘制多条数据曲线时,除了用不同颜色区分外,往往会在相应的数据点处同时加上不同的marker。...通过查询plot对应的帮助文档,不难发现,matlab提供了13种可选marker,相对来说算是少的了,而且marker是plot的私有属性,不能自定义修改。...如果你要是相信plot只有这13种marker可以使用,那你就被plot的帮助文档给忽悠了。其实,在matlab顶级图像句柄的隐藏属性中,可以自定义并启用一些内部对象的额外功能。...plot函数所属的line句柄有一个名叫MarkerHandle的隐藏属性,该属性具有极其强大丰富的功能,这里就不展开了,只用尝试与marker相关的属性设置。...//undocumentedmatlab.com/articles/undocumented-plot-marker-types [2] https://www.mathworks.com/help/matlab
. % Contact author at sokar@aiia.csd.auth.gr % % This is an implementation of the k-means algorithm...generate random data X = [1000*randn(1000,2) + 1000; 2000*randn(1000,2) + 5000]; % run k-Means...disp(['k-means instance took ' int2str(iter) ' iterations to complete']); % available colos...dim); % take the first K points in the random permutation as the center sead for k=1:K C(k,:) =...1:K C(k, :) = sum(X(find(I == k), :)); C(k, :) = C(k, :) / length(find(I == k));
在matlab中,可以利用: indices=crossvalind('Kfold',x,k); 来实现随机分包的操作,其中x为一个N维列向量(N为数据集A的元素个数,与x具体内容无关,只需要能够表示数据集的规模...例子:利用十折交叉验证计算错误分类率 (Matlab内置了由Fisher在1936年发布的关于iris的数据集,鸠尾花的分类,详见UCI链接;载入该数据集,包括means和species,分别是四维的150...1)参数'Kfold'表明为了K折十字交叉验证,把数据集N随机分成平均的(或近似评价的)K份,Indices中为每个样本所属部分的索引(从1到K) 2)因为是随机分,因此重复调用会产生不同分法。...3)在K折十字交叉验证中,K-1份被用做训练,剩下的1份用来测试,这个过程被重复K次。...4)matlab中语法:class = classify(sample,training,group) ,默认线性判别分析,将sample的每个样本进行判别,分到trainning指定的类中,返回该类表作为分类结果
类图中的关系 关联关系 关联(Association)关系是类与类之间最常用的一种关系,它是一种结构化关系,用于表示一类对象与另一类对象之间有联系,如汽车和轮胎、师傅和徒弟、班级和学生等等。...在UML类图中,用实线连接有关联关系的对象所对应的类,在使用Java、C#和C++等编程语言实现关联关系时,通常将一个类的对象作为另一个类的成员变量。...组合关系 组合也是关联关系的一种特例,他体现的是一种contains-a的关系,这种关系比聚合更强,也称为强聚合;他同样体现整体与部分间的关系,但此时整体与部分是不可分的,整体的生命周期结束也就意味着部分的生命周期结束...关联和聚合 (1)表现在代码层面,和关联关系是一致的,只能从语义级别来区分。(2)关联和聚合的区别主要在语义上,关联的两个对象之间一般是平等的,例如你是我的朋友,聚合则一般不是平等的。...关联和依赖 (1)关联关系中,体现的是两个类、或者类与接口之间语义级别的一种强依赖关系,比如我和我的朋友;这种关系比依赖更强、不存在依赖关系的偶然性、关系也不是临时性的,一般是长期性的,而且双方的关系一般是平等的
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。...[…]=Kmeans(…,’Param1’,Val1,’Param2’,Val2,…) 各输入输出参数介绍: X N*P的数据矩阵 K 表示将X划分为几类,为整数 Idx N*1的向量,存储的是每个点的聚类标号...C K*P的矩阵,存储的是K个聚类质心位置 sumD 1*K的和向量,存储的是类间所有点与该类质心点距离之和 D N*K的矩阵,存储的是每个点与所有质心的距离 […]=Kmeans(…,'Param1...‘Start’(初始质心位置选择方法) ‘sample’ 从X中随机选取K个质心点 ‘uniform’ 根据X的分布范围均匀的随机生成K个质心 ‘cluster’ 初始聚类阶段随机选择10%的X的子样本...(此方法初始使用’sample’方法) matrix 提供一K*P的矩阵,作为初始质心位置集合 3.
拼图筛选流程: 抓出一把拼图 注:一把的数量允许动态得调整 铺展在桌面上 并行对非字母信息筛选并处理 优质连块拼图 取出 形状是边界拼图 取出 字母向下 翻面 并行对字母信息筛选并处理 相似字母...XY 收集 相似字母不再出现 取出 注:随机查找n次无结果 边界拼图 取出 已出现过的字母 取出 最后一组字母 相似字母X 收集X 相似字母不再出现 取出X 直接收集Y 取出Y 注:随机查找...n次无结果 注释:仅支持两只手,左手字母靠前,右手字母靠后 注释:XY集合的选择靠特征,可选的组合有:AH、BDCG、EF 拼图拼接流程 筛选最外边 拼接里边 开始拼 拼接部分
一、K-means聚类算法原理 K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离,把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心...二、K-means聚类算法的要点 1.选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 在计算数据样本之间的距离时,可以根据实际需要选择某种距离作为样本的相似性度量,距离越小,样本越相似,差异越小;距离越大,样本越不相似...3.误差平方和准则函数评价聚类性能 三、基于 K-means图像分割 K-means聚类算法简捷,具有很强的搜索力,适合处理数据量大的情况,在数据挖掘 和图像处理领域中得到了广泛的应用。...以上就是今天介绍的基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割,有需要的朋友们可以自己动手尝试,欢迎大家分享到朋友圈,让更多有需要的朋友看到!也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流!...参考资料: [1]陈刚、魏晗、高毫林.MATLAB在数字图像处理中的应用 [2]杨文茵、徐丽新.MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现
背景介绍 k均值算法是聚类分析算法里的其中一种,在若干数据集中,数据的某些属性具有较强的相似性,可以利用相似性将数据分成k类以达到所需的分类效果,在应用中,可作为对复杂数据的预处理,由于K均值算法是从无标注的数据中学习预测模型...算法原理 2.1 k均值算法的条件与约束 根据先验知识分析数据,内定类的数目K值。...2.2 基本思想 在数据中随机选取k个值分别作为k个类的聚类中心,计算数据到每个聚类中心的距离,按最小距离将数据分配到所匹配的类中,所有数据计算完以后,判断此次K类中的数据是否和上一次的数据相同,若相同则分类完毕...elseif t==3 g3=[g3 x(:,i)]; end end end figure('Name','欢迎关注matlab...K均值算法特性 首先是基于无监督学习下划分的聚类方法,在先验的基础上事先内定k取值,k表示数据分为多少类,可用欧式距离的平方计算数据与类之间的距离,类中心可用均值法去求解,从数学角度讲是在优化函数(数据在所属类的距离总和
分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。...CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点。 本文介绍该定理。它其实很好懂,而且是显而易见的。下面的内容主要参考了 Michael Whittaker 的文章。...分区容错的意思是,区间通信可能失败。比如,一台服务器放在中国,另一台服务器放在美国,这就是两个区,它们之间可能无法通信。 ? 上图中,G1 和 G2 是两台跨区的服务器。...系统设计的时候,必须考虑到这种情况。 一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们,剩下的 C 和 A 无法同时做到。...问题是,用户有可能向 G2 发起读操作,由于 G2 的值没有发生变化,因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致,这就不满足一致性了。 ?
Guarnera 摘要:如果G的每个诱导路径都是最短路径,则图G =(V,E)是距离遗传。...在本文中,我们证明了任何距离 - 遗传图中的偏心函数(v)= max {d(v,u):u∈V}几乎是单峰的,即每个顶点(v)> rad(G)+ 1有一个偏心较小的邻居。...这里,rad(G)= min {e(v):v∈V}是graphG的半径。 此外,我们使用该结果来表征距离 - 遗传图的中心,并提供线性时间算法以找到大的中心顶点子集,并且在一些情况下,所有中心顶点。...我们引入了两种新的算法技术来逼近距离 - 遗传图中的所有偏心率,包括线性时间加法1近似。
然后将整理好的数据按照要求放进去就可以了,真正比较复杂的是对图表的各种设置,使图表明确、美观。...2.1 建立画布的时候指定 首先,再来科普一下matplotlib的元素基础知识,figure代表整个图表对象,ax代表坐标轴和画的图,这两个要有区分。...二者有的时候有一点语法区别,一般plt是直接跟要设置的对象,比如设置x轴的标题名,你可以用plt.xlabel(),ax一般是加个set之后再跟要设置的对象,同样的问题,可以用ax.set_xlabel...3.7 设置网格线 网格线就是图中间的线,可以认为设置有无,线形,颜色等,基本用法是plt.grid。...简写fc)背景颜色 edgecolor(简写ec)边框线条颜色 edgewidth边框线条大小 bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='yellow', ec='k'
= 一个等号是赋值 == 两个等号是判断相等且只比较值,不比较类型 === 三个等号是判断值和类型都相等 != 不等于符号,只比较...
ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性...有监督的机器学习会对训练数据打标记,试想一下如果训练标记错误,那么将会对测试数据的预测产生影响,因此这里将那些正确打标记的数据成为ground truth。...小面是引用知乎lee philip的例子example on 知乎1. 错误的数据标注数据1 ( (84,62,86) , 1),其中x =(84,62,86), t = 1 。...(正确标记的数据叫做ground truth) 标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = 1 。...正确的数据标注数据1 ( (84,62,86) , 1),其中x =(84,62,86), t = 1 。
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