k-means 聚类算法是数据科学中一个挺常用的无监督学习方法，适用于大规模数据集的分类和分组。通过手肘法，能比较轻松地找到最合适的簇数 k。手肘法的核心是通过绘制损失函数（SSE）随 k 值变化的图，寻找那个‘肘点’，也就是 k 值的最佳选择。文中给出的 Python 代码实例用到了sklearn
HarmonyOS 0 次浏览
针对n元函数的极值求解，从一点出发进行一维搜索是关键。而0.618法作为一种高效的搜索策略，能够迅速定位到函数的最值点。该方法通过逐步缩小搜索区间，利用黄金分割比例0.618来确定下一步的搜索方向，最终逼近函数的极值点。在实际应用中，0.618法以其高效性和精确性得到了广泛应用。
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电容可采用字母标注法表示误差大小。字母及其对应误差见下表。例如：“K”表示误差±10%，“S”表示正误差50%、负误差20%。
Actionscript 23 次浏览
此项目通过一系列步骤帮助理解Redux。提供命令行脚本，用于启动应用程序、运行测试和构建生产版本。
Webpack 25 次浏览
匈牙利法，在网上找来的，在Qt下编译的，标准C++写的，代码有注释，拿来就用，很是方便，欢迎下载交流.....
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用于高次方程组（二次幂以上）求解的Jacobi迭代法精度可选，动态分配内存。虽然是cpp文件，但是其实只用了C的语法。
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实现归并分类和快速分类算法，并比较二者的时间性能。要求：撰写实验报告，包括实验目的、方法、结果等，另附源程序清单
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