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使用zipcodeR包时两个邮政编码之间的距离不起作用

使用zipcodeR包时，两个邮政编码之间的距离不起作用可能是由于以下几个原因导致的：

数据库缺失或不完整：zipcodeR包可能使用的是一个不完整或过时的邮政编码数据库，导致无法正确计算两个邮政编码之间的距离。解决方法是更新或替换使用的邮政编码数据库。
网络连接问题：zipcodeR包可能需要从远程服务器获取邮政编码数据，如果网络连接不稳定或存在阻塞，可能导致无法正确计算距离。解决方法是检查网络连接，并确保能够正常访问相关数据源。
代码逻辑错误：可能是在使用zipcodeR包时，代码中存在逻辑错误或参数设置不正确，导致无法正确计算距离。解决方法是仔细检查代码，确保使用正确的函数和参数。

为了解决这个问题，可以尝试以下步骤：

检查zipcodeR包的版本：确保使用的是最新版本的zipcodeR包，以获得最新的功能和修复的bug。
检查数据源：确认使用的邮政编码数据库是否完整和准确。可以尝试更新或替换数据源，或者使用其他可靠的数据源。
检查网络连接：确保网络连接稳定，并能够正常访问相关数据源。可以尝试使用其他网络连接或者使用代理服务器来解决网络问题。
检查代码逻辑：仔细检查代码中使用zipcodeR包的部分，确保函数和参数的设置正确。可以参考官方文档或示例代码来确认正确的使用方式。

如果以上步骤都无法解决问题，可以考虑使用其他可靠的邮政编码计算库或者联系zipcodeR包的开发者寻求帮助。

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使用自定义行为扩展 WCF

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机器学习术语表

凸集 (convex set) 欧几里得空间的一个子集，其中任意两点之间的连线仍完全落在该子集内。例如，下面的两个图形都是凸集： ? 相反，下面的两个图形都不是凸集： ?...对于 k-median，确定形心的方法是，最大限度地减小候选形心与它的每个样本之间的距离总和。请注意，距离的定义也有所不同： k-means 采用从形心到样本的欧几里得距离。...（在二维空间中，欧几里得距离即使用勾股定理来计算斜边。）...例如，(2,2) 与 (5,-2) 之间的 k-means 距离为：欧几里德距离欧几里德距离=(2−5)2+(2−−2)2=5 k-median 采用从形心到样本的曼哈顿距离。...例如，(2,2) 与 (5,-2) 之间的 k-median 距离为：曼哈顿距离曼哈顿距离=|2−5|+|2−−2|=7 Keras 一种热门的 Python 机器学习 API。

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一图胜千言！这10种可视化技术你必须知道

散点图与折线图或许最简单的图莫过于散点图，因为它将数据展现在一个二维的笛卡尔坐标系中。散点图尤其适用于研究两个变量之间的关系，因为它能将这种相互关系更加直观地展现出来，以便我们进行研究。...折线图其实也是散点图的一种，只不过它用一根线将所有的点连接了起来。如果变量Y的值是连续的，则常使用折线图。例如，假设你想要去调查房价与建筑面积之间的关系，那么下面这幅散点图就可以帮到你。...大部分的人都觉得热图非常直观，而且浅显易懂，因为图中颜色的浓度会显示出某些趋势以及需要特别关注的区域。下面这幅热图展示的是在互联网电影数据库中，各电影名之间的编辑距离。...某个电影名与其他电影名之间的编辑距离越远，它在图中显示的颜色就越深。...相比之下，t-SNE算法就是一种非线性的降维方法。t-SNE算法在降低数据维度的同时，还会对原高维空间内数据点之间的距离进行保留。来看看下面这幅图，图中的数据信息取样自MNIST手写数字数据库³。

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