科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。
2025/5/6 22:51:42
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聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。
2025/4/23 8:31:55
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resin专业版破解。
放到resin_home/lib下替换原来的license.jar,立刻就能享受全部专业版功能。
比如gzip,cache,cluster，jsp-ping等
放到resin_home/lib下替换原来的license.jar,立刻就能享受全部专业版功能。
比如gzip,cache,cluster，jsp-ping等
2024/9/8 4:18:48
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IntelParallelStudio2019Update5集群版，亲测可用！
2024/8/20 2:37:31
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PTVS(PythonToolsforVisualStudio)是一个开源项目，采用Apache2.0许可发布。
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
PTVS的主要特性包括：CPython、IronPython、Jython和PyPy；
高级编辑功能如IntelliSense；
多重构；
内置REPL（read-eval-printloop）窗口；
调试和分析功能，等等。
PTVS在IronPythonToolsforVisualStudio（在IronPython 2.7中引入）的代码基础上进行了增强，并添加了对CPython、集群（Cluster）的支持，以及诸如NumPy和SciPy这样的新模块。
主要特性有：高级编辑功能、智能感知（Intellisense），代码浏览，“查找所有引用”，REPL等等……支持CPython和IronPython本地或集群/远程调试有多种视图辅助分析代码通过和IPythonREPL集成，实现交互式并行计算开发支持HPC集群和MPI，包括调试的支持用于.NET平台的NumPy和SciPy支持云计算（即将提供）支持Dryad（大伸缩量，数据密集型的并行计算）（即将提供）免费和开源（使用Apache2.0许可协议）标签：PTVS
2024/8/10 19:26:18
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Elasticsearch-aws该docker映像在安装了运行elasticsearch。
我们使用它在上运行elasticsearch。
你可以看到quay.io泊坞窗注册表回购。
基本图片我们基于官方图像。
请参阅此资源以获取有关使用docker运行，安装和配置elasticsearch的文档。
设置您可以开始将映像部署到现有基础结构。
但是，如果您尚未构建AWS集群，我们可以为您提供帮助。
设置分为两个部分：1）使用模板引导AWS基础架构，以及2）创建带有任务定义的ECS集群。
云形成在aws/cloudformation/elasticsearch-cluster.json提供了一个cloudformation模板。
这将创建使用AWS容器服务开始运行elasticsearch所需的所有资源。
许多配置选项作为参数公开，供您在创建cloudformation时输入/选择
我们使用它在上运行elasticsearch。
你可以看到quay.io泊坞窗注册表回购。
基本图片我们基于官方图像。
请参阅此资源以获取有关使用docker运行，安装和配置elasticsearch的文档。
设置您可以开始将映像部署到现有基础结构。
但是，如果您尚未构建AWS集群，我们可以为您提供帮助。
设置分为两个部分：1）使用模板引导AWS基础架构，以及2）创建带有任务定义的ECS集群。
云形成在aws/cloudformation/elasticsearch-cluster.json提供了一个cloudformation模板。
这将创建使用AWS容器服务开始运行elasticsearch所需的所有资源。
许多配置选项作为参数公开，供您在创建cloudformation时输入/选择
2024/7/12 22:53:11
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two_cluster、three_cluster、five_cluster为不同簇数的点集，适用于Kmeans聚类spiral、Twomoons、ThreeCircles分别为螺旋分布、月牙分布、环形分布数据集。
2024/6/28 11:56:02
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该文档主要是elasticsearch7.x版本的安装及集群配置，配合head，ik插件的安装。
【备注，配置参数更新如下：cluster.name:es-7node.name:t-1network.host:10.96.141.45http.port:9200transport.tcp.port:9301node.master:truenode.data:truebootstrap.memory_lock:truediscovery.seed_hosts:["10.xx.xx.104:9300","10.xx.xx.45:9300","10.xx.xx.45:9301"]discovery.zen.minimum_master_nodes:2bootstrap.system_call_filter:falsecluster.initial_master_nodes:["10.xx.xx104","10.xx.xx.45"]#外网访问http.cors.enabled:truehttp.cors.allow-origin:"*"】
【备注，配置参数更新如下：cluster.name:es-7node.name:t-1network.host:10.96.141.45http.port:9200transport.tcp.port:9301node.master:truenode.data:truebootstrap.memory_lock:truediscovery.seed_hosts:["10.xx.xx.104:9300","10.xx.xx.45:9300","10.xx.xx.45:9301"]discovery.zen.minimum_master_nodes:2bootstrap.system_call_filter:falsecluster.initial_master_nodes:["10.xx.xx104","10.xx.xx.45"]#外网访问http.cors.enabled:truehttp.cors.allow-origin:"*"】
2024/6/22 13:01:09
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Sensu-Plugins-elasticsearch千寿资产从该存储库打包的Sensu资产是针对Sensuruby运行时环境构建的。
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby运行时资产。
目前Ruby运行的资产，可以发现的。
功能性档案/bin/check-es-circuit-breakers.rb/bin/check-es-cluster-health.rb/bin/check-es-cluster-status.rb/bin/check-es-file-descri
将这些资产用作SensuGo资源（检查，更改程序或处理程序）的一部分时，请确保在资源所需的资产列表中包括相应的Sensuruby运行时资产。
目前Ruby运行的资产，可以发现的。
功能性档案/bin/check-es-circuit-breakers.rb/bin/check-es-cluster-health.rb/bin/check-es-cluster-status.rb/bin/check-es-file-descri
2024/2/24 11:42:01
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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