最新实例
K-Means二维聚类与鸢尾花数据分类实现
二维坐标的聚类效果直观清晰，鸢尾花数据的特征也挺适合用来练手。用 k-means 算法搞分类，一方面思路简单，另一方面结果还蛮能看出门道。k-means.py 是算法核心，data_preprocess.py 则负责清洗数据、做标准化。用起来不复杂，输出结果也容易验证，蛮适合入门和教学场景。
分类逻辑简单——初始化中心点，不断计算距离、重新分配簇、更新中心，直到收敛。虽然是无监督的算法，但你要是拿它搞有标签的数据（比如鸢尾花），还能顺手做个精度对比。
比较建议你先试二维坐标的聚类，肉眼可见的效果直观，再撸一遍鸢尾花数据集，体验下不同维度和特征缩放带来的影响。记得注意几个点：k 值怎么选（可以试
统计分析
0
2025-06-18
功率管红外热图像识别与分析研究2006
功率管的红外热图像识别，属于那种看着挺硬核、用起来还蛮实用的老派技术资源。用红外图像搞焊接质量，靠的是自动聚焦加上特征参数提取，分类也不复杂，用了个最小特征加权距离的老派方法，识别准确率还不错。是后面的缺陷检测部分，结合了点 AI 思路，用自动阈值选取把缺陷区域给分出来，再做定量。听起来挺“研究生”，但看懂之后你会发现，思路还挺清晰，适合搞检测识别方向的前端兄弟参考。配套资源也不少，像LBP 特征、人脸图像、SIFT 特征，甚至还有pymfe这种Python 元特征工具，挺全的，能拓展不少思路。尤其是搞图像的那部分，拿来做 Demo 或小实验也挺方便。如果你平时跟MATLAB打交道多，那几个链
统计分析
0
2025-06-18
曼哈顿距离详解公式推导与应用解析
黑白分明的公式推导，搭配直观的示意图，曼哈顿距离的详解文章讲得还挺透彻的。啥是曼哈顿距离？一句话：只能横着走或竖着走，不能斜着。想象你在城市街道上开车，就知道为啥这么叫了。
文章从公式入手，一步步拆解出|x1 - x2| + |y1 - y2|的来龙去脉。嗯，推导过程清晰，看起来还挺顺。比起欧几里得那一堆平方根，这个更省心，计算快、适合在离散网格或路径规划里用。
实际应用也不藏着掖着，作者还顺手推荐了一堆相关工具。比如说：
点云距离计算工具（双向局部距离）
环间距离计算（Matlab 开发）
Wasserstein 距离（也挺常用）
代码部分偏数学，不是前端逻辑那种，但理解了这个原理，像你
统计分析
0
2025-06-18
SPSS数据编辑《SPSS统计分析与应用》教学讲义
SPSS 的数据编辑操作，真心是刚上手的时候容易卡住的一环。这份《SPSS 统计与应用》的讲义就挺实用的，从怎么打开数据文件到定位个案，讲得清楚还带操作路径，尤其对新手来说，跟着做一遍，基本就摸清套路了。
统计分析
0
2025-06-18
MCGS嵌入版权限机制设计手册中文版
安全机制做得比较细的系统，MCGS 嵌入版算一个典型。它用的是类似Windows NT 的权限模型，通过用户组来控制不同功能的访问权限。你可以给不同角色分配不同权限，比如操作员只能点点按钮，技术员能改参数，负责人还可以搞数据，分得挺细。最方便的是，同一个人还能加到多个组里，权限就叠加了，灵活性蛮高。权限配置也不复杂，点开菜单里的“用户权限管理”就能搞定，窗口操作直观，设置完了还能设个工程密码，防止别人乱动你的项目。搞自动化、做界面安全这块的，你要是用过组态软件，应该知道这功能有多省心。如果你也在做类似的权限系统，比如内部后台、物联网平台啥的，建议看看这个机制怎么设计的，思路挺通用的。
统计分析
0
2025-06-18
SPSS常用统计分析方法应用t检验、相关分析、回归分析与时间序列
统计里最常碰到的几个方法，像是t 检验、相关、回归，再到稍微进阶一点的时间序列，其实用SPSS搞定挺方便的。你只要数据格式没问题，菜单点一圈基本就出结果，连图表也能自动生成，省事多了。比如你想比较两组人的满意度差异，直接用独立样本 t 检验就好，SPSS 菜单里点“”→“比较均值”就能找到。像对比前后测试成绩，配对 t 检验就更合适。相关和回归也挺实用。你想看销售额跟广告投放有没有关系？相关系数一查就知道有没有“牵手”。想进一步预测？直接上线回归模型就完事了。SPSS 里操作也不麻烦，点几下菜单就能跑出一堆结果指标。时间序列更偏预测，比如每月用户数的趋势。用 SPSS 自带的“预测”工具，新手
统计分析
0
2025-06-18
类图建模与操作系统进程实现
类图的进程建模思路还挺实用的，尤其是你在做操作系统相关的项目时，能帮你把复杂的进程逻辑梳理清楚。进程类负责状态和行为的封装，进程管理者类就像调度器，能调配多个任务的执行。嗯，用这种方式来模拟多任务系统，比硬抠底层 API 直观多了。
比如你在做多线程模拟，或者用Java、Python写一些并发控制逻辑，用这个类图结构还挺顺手的。想要配合实际运行效果，也可以看看后面那些相关链接，有些SQL查询优化啊、PostgreSQL进程内存啊，挺有参考价值的。
还有一点建议：你可以参考下文末那篇数据结构第二章的内容，对进程管理和并发的基础概念讲得还蛮清楚的。顺带一提，如果你刚好用的是Oracle或Postg
统计分析
0
2025-06-18
地统计方法基本原理与分析方法
地统计方法是空间数据中重要的一部分。区域化变量的概念在实际应用中尤其关键，毕竟多现实世界的现象都可以通过它来。你可以把区域化变量理解为反映空间现象特征的随机变量。嗯，最重要的两点就是它的随机性和结构性。通过这两个特征，能够更好地理解空间数据背后的规律性。
如果你在做空间数据时，需要对区域化现象进行建模，地统计方法真的挺有用的。而且，使用一些像MATLAB这样的工具，能更高效地实现这些。比如，MATLAB中的相关算法，能够你模拟和区域化现象，提升你的工作效率。
不过，地统计的数学模型不简单，要是你没有这方面的背景，会有点儿挑战。但只要掌握了基本的原理和方法，多应用场景下都能轻松驾驭。你可以参考一
统计分析
0
2025-06-18
电力巡检原型与需求分析资料集
电力系统的原型设计资料，整理得还挺全的。打包里有需求文档、用例图、活动图，还有 Axure 做的原型文件。.rp原型文件能直接用 Axure RP 7.0 打开，交互还原得比较细，像驳回修改、消缺查询这些流程都能跑通。
功能划分图、角色管理、系统配置等图是.vsd格式，用 Visio 打开就行，操作也方便。还有 HTML 版的原型页面，直接打开index.html就能点着看，响应也快，适合走流程演示。
对你要做类似智能巡检类的系统有，尤其是在搞需求的时候。不知道怎么拆功能模块？这里面就有清晰的结构图。怕漏掉边界情况？看看活动图和用例图就知道重点在哪儿。
顺带还有几个参考链接，比如Axure 社
统计分析
0
2025-06-18
网站内容规划与脚本编写搜索引擎优化与常用页面布局设计
网站内容的规划和脚本编写，是你做前端时常常容易忽视但关键的部分。内容结构清晰、布局合理的网站，不光看着舒服，搜索引擎也爱。尤其现在，网站数早就破了 6000 万，怎么脱颖而出？内容布局和搜索引擎优化两个都不能少。
搜索引擎友好的布局，比如导航清晰、层级合理、关键词布置到位，能帮你拿到更高的排名。统计数据显示，78%的访问量来自搜索引擎，这可不是小数目，别小看了内容的力量。
你可以考虑用Elasticsearch来站内搜索，速度快，还能支持复杂查询。要是追求轻量级，那motorengine和Sphinx也是不错的选择，搭建成本低，响应也挺快。脚本这块，像用Python做小型搜索引擎也挺香的，文档
统计分析
0
2025-06-18