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2025/2/20 2:46:17 2.08MB python
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仪表数据读取,数据仪表数据的图像输出刻度值,其中使用了OpenCV和k-means算法
2025/2/5 19:17:41 7.41MB 仪表数据读取
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k-means的python实现及数据,使用numpy实现了k-means的算法实例
2025/1/24 12:02:12 13KB k-means python 数据
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基于K-means算法的遥感图像分类的matlab实现
2025/1/19 0:27:50 8.61MB 图像分析 matlab K-mean
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本地实测可以很好的运行,使用K-means聚类算法确定径向基函数的中心点
2024/12/16 4:37:37 7KB RBF,Java
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模式识别课程中,动态聚类算法中比较容易的K-Means聚类分析的C语言实现。
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基于jupyter+python的k均值算法模型,包含西瓜数据集和模型
2024/12/5 6:19:24 24KB python 数据挖掘 机器学习
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python版本的k-means算法可选择类别数量,运行之前需要安装numpy与matplotlib
2024/11/22 0:46:50 7KB k-means
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多维k-means聚类算法java简单实现,导入运行KmeansTest.java可看到结果
2024/11/21 9:56:08 12KB 多维 k-means 聚类
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基于K-means聚类算法的图像分割算法的基本原理: 基于K-means聚类算法的图像分割以图像中的像素为数据点,按照指定的簇数进行聚类,然后将每个像素点以其对应的聚类中心替代,重构该图像。
算法步骤:①随机选取K个初始聚类中心;
②计算每个样本到各聚类中心的距离,同时将每个样本归到与其距离最近的聚类中心;
③对每个簇,以所有样本的均值作为该簇新的聚类中心;
④重复第②~③步,直到聚类中心不再变化;
⑤结束,得到K个聚类。
2024/11/16 6:47:58 224KB K-means聚类 图像分割
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡