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F-K理论在堆积固体自燃火灾调查中的应用,刘玲,,堆积固体自燃火灾是常见多发火灾,由于其规模庞大、着火延迟期长等特点,难以进行全尺寸的模拟实验,为火灾预防和调查工作带来了
摘刁石3七 随着Intemet的大规模普及和企业信息化程度的提高,无结构(如HTML和纯文本文 件)或半结构(如XML数据)化的文本数据正在以惊人的速度增长,文本数据的管理和分 析就变得空前重要。聚类
本文基于密度的概念,对每个点(文本)按密度大小排序,通过自适应选择最佳密度半径来确定最大的点密度,选择密度较大且合理的点作为聚类的初始中心店,从而优化中心点的选择,使k-means算法有个好的起点。
内容分发网络CDN由于其网络复杂性和指标多样性,从而缺少一种服务质量评价标准来量化CDN监测数据。针对这一问题,文章提出一种基于K-means聚类算法的服务等级评定方法,通过分析CDN性能的影响因素与
对文本的自动分类进行了研究,介绍文本分类的基本过程和文本特征选取的方法,重点介绍了一种常用的基于内容的分类算法——K一最邻近算法.
提出了一种基于聚类分析方法构建入侵检测库的模型,实现了按K-平均值方法建立入侵检测库并据此划分安全等级的思想。该检测系统的建立不依赖于经验数据,能自动依据原有数据对入侵行为进行重新划分。仿真实验表明,
本文主要描述K-SVD算法在图像去噪中的运用,并针对存在的问题进行了研究,提出了3中噪声抑制算法。
本文将详细介绍在k8s环境下安装Istio的具体步骤,以及部署Istio相关案例时的注意事项。同时,深入探讨灰度发布和流量治理在Istio中的应用,并提供了相关实践经验。从本质上说,本文是一份全面的I
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在 k-最近邻算法背后的思想是建立一种对函数形式没有假设的分类方法
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