分层BLOG社区识别算法

分层聚类算法的实现真的挺，尤其是用 Java 来做。这个项目了一个基础的分层聚类实现，适合想快速入门数据挖掘的朋友。你可以看到代码中定义了数据点存储和距离矩阵计算的方式，这样就能方便地计算出所有数据点的聚类结果。最值得注意的是，算法使用了最小距离点的索引来计算聚类，直观。其实这也蛮适合初学者，理解起来比较容易。嗯，如果你想深入理解分层聚类的原理，也可以结合其他相关资源一块看。

Web社区是具有相似主题的网页集合，由于Web的自组织性存在很多社区。论文研究如何发现和利用这些社区信息。

J.M. Santos 等人提出的 LEGClust 算法是一种基于分层熵子图的聚类算法，该算法已发表在 IEEE TPAMI（第 30 卷，第 1 期，2008 年，1-13 页）。MATLAB 代码可用于实现该算法。

CPM 算法（Clique Percolation Method，团渗透方法）是一个蛮实用的网络社区发现算法，适用于社交网络和其他复杂网络的。这个算法的地方在于它能发现重叠社区，也就是同一个节点可以属于多个社区，这在真实世界的网络中常见。CPM 算法通过团（完全子图）来识别网络中的社区结构，如果两个团有 k-1 个节点相连，就可以认为这两个团是渗透的，进而形成一个社区。由于算法不需要事先定义社区结构，它灵活，可以自动发现网络的社区结构。适用场景广泛，比如社交网络、生物网络、合作网络等。用它来复杂网络，能你深入理解群体之间的相互关系，值得试试！

本篇JavaWeb教程（四）将介绍基于分层开发思路的JavaWeb模板实现。该项目基于Maven构建，主要包括以下三个层次： DAO层（数据访问层）：负责与数据库进行交互，完成数据的增删改查操作。 Service层（业务逻辑层）：处理业务逻辑，调用DAO层的接口并进行业务处理。 Domain层（实体类）：定义项目中的实体对象，通常映射数据库表中的结构。 项目实现了与数据库的连接，提供对book表的增删改查功能，并且能够通过UI页面在网页上展示book表中的数据。

PCA 的人脸识别代码，思路清晰，逻辑完整，还蛮适合前端程序员拓宽视野的。PCA 的降维特性让它在人脸识别这块儿表现还挺稳定。核心思路是把一堆人脸图像转成灰度，抽出最有代表性的特征，变成所谓的特征脸。这样一来，识别过程不光快，还省了不少存储空间。人脸图像预这步也挺重要，像灰度化、归一化啥的都要做，做完才能跑出靠谱的协方差矩阵。PCA 里面的重点步骤，比如算协方差矩阵、找特征向量、选取主成分，都能在 MATLAB 里一条条跑通。响应也快，图形展示也方便。项目里提到的特征投影其实就是把人脸拉到一个“压缩维度”的空间中，再通过欧氏距离去比对，看新脸和谁最像。逻辑简单，效果也还不错。推荐你直接看看这些

在Oracle的LHR DUAL系列博客中，我们探讨了其独特的双路系统架构，以应对现代企业级需求。该系列详细分析了双路设计如何提升性能和可靠性，适用于各种工作负载。通过此系列，读者将深入了解Oracle在企业解决方案中的创新应用。

这是一个用于配电网遍历的程序，提高网络管理效率和数据传输速度。

基于 MATLAB 的数字识别算法，思路清晰，结构简单，挺适合刚入门图像或者想搞清楚分类器设计的同学。用到的都是 MATLAB 里比较经典的函数，比如imread、imshow这些，图像预到特征提取，再到分类训练，基本一条龙。 数字识别的基本流程嘛，无非就是先图像，再提取关键特征，用个分类模型把数字认出来。这项目里写得蛮清楚的，像边缘检测就用了Canny、Sobel，特征提取还用到了PCA、傅立叶变换这些，思路还挺实在的。 matlab.zip里除了源码，还有文档，哦对，还有个叫Oo 源码使用必读 oO.url的链接，点进去就是教程入口，别漏看了。代码写得不算复杂，逻辑也直，适合跟着一行行跑跑