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在无监督学习中unsupervised learning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解，聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集（称为簇cluster）。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
核心对象：若某个点的密度达到算法设定的阈值则其为核心点。（即 邻域内点的个数不少于minPts）
聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类；如果媒体的文章，那么k-means做的就是根据文章的类型，把他分到不同的类别。
无监督学习是没有标记信息的学习方式，能够挖掘数据之间的内在规律，聚类算法的目的就是找到这些数据之间的内在性质和规律。
常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。
近几年，先进封装已成为半导体越来越普遍的主题。在由多个部分组成的系列中，将深入研究实现先进封装技术，如高精度倒装芯片、热压键合（TCB）和各种类型的混合键合（HB）。首先让我们讨论一下对先进封装的需求，摩尔定律正在以迅猛的速度发展。自台积电 32nm 失误以来，直到目前的 5nm 工艺节点，台积电的晶体管密度每年增长 2 倍。尽管如此，真实芯片的密度每 3 年增长约 2 倍。这种较慢的速度部分是由于 SRAM 缩放、功率传输和热密度的消亡，但大多数这些问题都与数据的输入和输出有关。
选自anandtech 作者：Ryan Smith 机器之心编译 编辑：陈萍、杜伟 对于英特尔来说，Intel 4 是一个重要的里程碑，它既是英特尔第一个集成 EUV 的工艺，也是第一个跳出陷入困境的 10nm 节点的工艺。 本周举行的 IEEE 年度 VLSI 研讨会是业界披露和探讨新芯片制造技术的重大活动之一。今年最受期待的演讲之一莫过于英特尔介绍的 Intel 4 工艺的物理和性能特征，该工艺计划将用于 2023 年的产品中。 Intel 4 工艺对于英特尔来说是一个重要的里程碑，因为它是英特尔第一
6月20日消息，据Tom's hard ware报道，当地时间周三，处理器大厂英特尔宣布其 3nm 级制程工艺技术“Intel 3”已在两个工厂投入大批量生产，并提供了有关新的制程节点更多细节信息。
考虑到性能，我们 只绘制视口范围内的网格线。其他超出的部分不同绘制出来。因为是重复图案（可以视作两条线组成的 L 形的平铺），可以考虑用纹理平铺渲染以提高性能。
一、层次聚类 1、层次聚类的原理及分类 1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。 层次聚类算法根据层次分解的顺序分为：自下底向上和自上向下，即凝聚的层次聚类算法和分裂的层次聚类算法（agglomerative和di
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理，数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
查看室内P2.5显示屏具体参数配置 P3室内显示屏：像素间距为3MM,一平方的像素点为111111个（六个一）。像素间距对应型号以此类推：比如P4显示屏的像素间距就为4MM等。但是像素点却完全不一样。
1：印刷导线宽度选择依据：印刷导线的最小宽度与流过导线的电流大小有关：线宽太小，刚印刷导线电阻大，线上的电压降也就大，影响电路的性能，线宽太宽，则布线密度不高，板面积增加，除了增加成本外，也不利于小型化。如果电流负荷以20A/平方毫米计算，当覆铜箔厚度为0.5MM时，(一般为这么多，)则1MM(约40MIL)线宽的电流负荷为1A，因此，线宽取1——2.54MM(40——100MIL)能满足一般的应用要求，大功率设备板上的地线和电源，根据功率大小，可适当增加线宽，而在小功率的数字电路上，为了提高布线密度，最小线宽取0.254——1.27MM(10——15MIL)就能满足。同一电路板中，电源线。地线比信号线粗。
异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常，异常对象被称为离群点，因为在数据的散布图中，他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。
本文介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授、康玉副教授和碳硅智慧联合发表在Chemical Science的论文《SDEGen: Learning to Evolve Molecular Conformations from Thermodynamic Noise for Conformation Generation》。该论文提出了一种将分子力学当中的随机动力学系统和深度学习当中的概率模型相结合的小分子三维构象生成模型：SDEGen。作者采用随机微分方程（Stochastic Differential Equation, SDE）模拟分子构象从热噪声分布到热平衡分布的过程，联合概率深度学习的最新DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）模型，不仅提高了模型生成构象的效率，并且在多项评测任务（包括构象生成质量、原子间距离分布和构象簇的热力学性质）上实现了精度的提升。如在构象生成质量上，其多样性指标优于传统方法22%，准确性指标优于传统方法40%；在热力学性质预测方面，将传统方法的精度提升了一个数量级，与量化计算的结果误差缩小至～2kJ/mol。除此之外，这篇文章还引入了晶体构象的比对实验和势能面分布实验，为构象生成任务的评测提供了更多维及更物理的视角。大量的实验表明，SDEGen不仅可以搜索到小分子晶体构象所在的势能面的势阱当中，还可以搜索到完整势能面上多个局域优势构象。同时，SDEGen模型计算效率极高，在分子对接、药效团识别、定量构效关系等药物设计任务中具有广泛的应用前景。
传统的电容耦合式等离子清洗机结构，即内平行极板。系统由三大部分组成包括真空系统、放电系统和控制系统
6月12日消息，随着苹果iPhone 15系列的临近，关于苹果A17 Bionic的消息也是越来越多。最新的爆料称，苹果今年量产的A17处理器采用台积电3nm工艺家族当中的N3（N3B）节点，但是基于成本考虑，2024年的A17将会转而采用N3E工艺。
2023年1月3日消息，据Semiwiki报道，台积电在 2022 年 IEDM 上发表了两篇关于 3nm 的论文：“关键工艺特性可实现3nm CMOS及更高技术的激进接触栅极间距缩放”和“3nm CMOS FinFlex为移动SOC和高性能计算应用提供增强的能效和性能的平台技术”。
如果曾经在Python中使用过线图，条形图等图形，那么一定已经遇到了名为matplotlib的库。
对于两层板来说，由于板层数量少，已经不存在叠层的问题。控制EMI辐射主要从布线和布局来考虑;
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
1、开始时每个样本各自作为一类； 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离，并计算； 3、将距离最短的两个类聚为一个新类； 4、重复2-3，不断聚集最近的两个类，每次减少一个类，直到所有样本被聚为一类；
代码：https://github.com/charlesq34/pointnet2.git
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处
小编在正式进入工作之后，面对的第一个需要去解决的问题：在网络安全监测中，如何发现异常数据？如异常用户登录，异常操作等。对于网络上的问题我确实是第一次接触这样类型的数据，虽然数据的产生只是一些登录和操作统计，包括piwik这样的网络数据统计平台给出的基本数据类型，数据库中还是都有的，只是很多维度在一定意义上有很多冗余（如经纬度与城市），还有一些离散形式的已指定的ID标签，并未能合理使用；而之前的基本处理方式是按照这些固定的标签是否满足层级的规则表和白名单，虽然加入了flume和kafka这样高效的架构，但在实
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1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗
本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于密度的聚类、利用高斯混合和最大期望方法聚类、层次聚类和适用于结构化数据的图团体检测。我们不仅会分析基本的实现概念，同时还会给出每种算法的优缺点以明确实际的应用场景。
Some points 算法流程 R语言实现 选择最优的Eps值 自定义距离公式 DBSCAN优缺点 DBSCAN（Density-BasedSpatial Clustering of Applications with Noise），一种基于密度的聚类方法，即找到被低密度区域分离的稠密区域，要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。 Some points 一、两个参数。 1，距离参数（Eps） 2，邻域内点最少个数（MinPts） 二、根据基于中心的密度进行
移动应用的界面设计画布尺寸设计多大（特别是Android）、图标和字体大小怎么定、需要设计多套设计稿么、如何切图以配合开发的实现？ 本篇将结合iOS和android官方的设计规范、搜集的资料以及工作中的摸索，来分享移动应用界面设计中的尺寸规范等问题，希望能给移动端的新手设计师些许指引。若有不当之处，欢迎斧正。
在蚂蚁内部有着数量繁多且复杂的中后台业务系统，Ant Design 一直以来致力于从设计策略和资产的角度解决这些产品的体验一致性问题，随着蚂蚁产品生态的多端化进程，越来越多的跨设备和不同屏幕尺寸导致的问题也逐渐暴露，例如：
本文转自人机与认知实验室 【人工智能某种意义上是辨识区别精度的弥聚过程，因而自然少不了分类与聚类方法】 分类是指按照种类、等级或性质分别归类。 聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类
Python有许多可视化工具，但是我主要讲解matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net）。此外，还可以利用诸如d3.js（http://d3js.org/）之类的工具为Web应用构建交互式图像。 matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。如果结合使用一种GUI工具包（如IPython），matplotlib还具有诸如缩放
在《从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）》一文中我们侧重介绍了有关密度聚类的理论知识，涉及的内容包含密度聚类中的一些重要概念（如核心对象、直接密度可达、密度相连等）和密度聚类的具体步骤。在本次文章中，我们将通过一个小的数据案例，讲解如何基于Python实现密度聚类的实战。
基于脑电图(EEG)的脑机接口系统因其时间分辨率高、使用方便和较灵活的可移植性而得到广泛的研究。通常情况下，EEG信号的分辨率越高，对身体精密活动（如手指活动）的解码准确率越高，这得益于电极材料的发展和高密度电极制作工艺的进步，来自韩国的一项研究利用直接连接到头皮的柔性电极网络采集获得超高密度脑电图（uHD EEG），常规脑电图的电极间距平均为60 ~ 65 mm，而uHD EEG的电极间距平均为8.6 mm。
DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类：
1 . 基于层次的聚类方法 : 将 数据集样本对象 排列成 聚类树 , 在 指定 的层次 ( 切割点 ) 进行切割 , 切割点 时刻 的聚类分组 , 就是 最终需要的聚类分组 ; 也就是这个切割点的切割的时刻 , 互相关联的样本 , 划分到一个聚类分组中 ;
选自TowardsDataScience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源、李泽南 在机器学习中，无监督学习一直是我们追求的方向，而其中的聚类算法更是发现隐藏数据结构与知识的有效手段。目前如谷歌新闻等很多应用都将聚类算法作为主要的实现手段，它们能利用大量的未标注数据构建强大的主题聚类。本文从最基础的 K 均值聚类到基于密度的强大方法介绍了 6 类主流方法，它们各有擅长领域与情景，且基本思想并不一定限于聚类方法。 本文将从简单高效的 K 均值聚类开始，依次介绍均值漂移聚类、基于
DBSCAN聚类算法概述： DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。 DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。 DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。 当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差。 DBSCAN算法基本概念： 核心对象：如果给定对象的半径eps邻域内样本数量超过阈值min_samples，则称为核心对象。 边界对象：在半径eps内点的数量小于min_sa
从 2D 分子图中预测稳定的 3D 构象一直是计算化学中的一个长期挑战。而最近，机器学习方法取得了相比传统的实验和基于物理的模拟方法更优异的成绩。这些方法主要侧重于模拟分子图上相邻原子之间的局部相互作用，而忽略了非键合原子之间的长程相互作用。然而，这些未成键的原子在 3D 空间中可能彼此接近，模拟它们的相互作用对于准确确定分子构象至关重要，尤其是对于大分子和多分子复合物。在本文中，作者提出了一种称为动态图评分匹配 (DGSM) 的分子构象预测新方法，该方法通过在训练和推理过程中根据原子之间的空间接近度动态构建原子之间的图结构来对局部和远程相互作用进行建模。具体来说，DGSM根据动态构建的图，使用评分匹配方法直接估计原子坐标对数密度的梯度场。可以以端到端的方式有效地训练整个框架。多项实验表明，DGSM 的表现远超该领域一流水平，并且能够为更广泛的化学系统生成构象，例如蛋白质和多分子复合物。
本专栏第二篇文章介绍过层次聚类法 数学建模学习笔记（二）层次聚类法 matlab代码如下：
1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。
关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~
聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性。聚类分析属于无监督学习。聚类对象可以分为两类：
导语：上期我们了解到，微模块的显著特点之一是“工厂预制现场组装，可根据IT及业务类型柔性配置功能单元”。而部件解耦、功能清晰的潜在需求是接口标准化，部件规格简单化以实现少工具快速安装。本文为您讲述鹅厂的数据中心微模块颗粒度观，精彩不能不看！ 数据中心的设计是多方平衡的结果，其本质是数学和逻辑的问题，前者是颗粒度，后者是秩序。所以，在“搭积木”的过程，还需思量最佳模型的颗粒度来实现标准化和版本化。 IT 机柜的功率大小及数量决定了微模块的供电、制冷、外形尺寸、重量规模等。越多的机柜数量、越高的单机柜功率密度会
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。
最近看了一篇关于电子商务防欺诈的相关论文，其中在构建信用卡的个人行为证书中用到了DBSCAN算法。 具体内容请参看论文： Credit card fraud detection: A fusion approach using Dempster–Shafer theory and Bayesian learning。 我就想深入了解下这个聚类方法是怎么工作的。在思考这个具体DBSCAN算法的形成过程中，我还参看了： 1. wikipedia DBSCAN的相关介绍 2. 博文简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN 3. 论文-A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise 等相关文献。此篇博文尝试讲清楚”物以类聚，人以群分”这个概念，DBSCAN算法中两个参数的实际物理含义，以及它背后所做的基本假设，由于这方面资料不多，因此都属于个人的猜想，不代表发明DBSCAN算法作者本身的想法，且这也是我正式学习聚类算法中的第一个算法，由于知识的局限性，如有不当，请指正。
在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是聚类。
对于移动端开发而言，为了做到页面高清的效果，视觉稿的规范往往会遵循以下两点： 1.首先，选取一款手机的屏幕宽高作为基准(现在一般选取iphone6的375×667)。之前项目中也用到过iphone5的320×568。 2.对于retina屏幕(如: dpr=2)，为了达到高清效果，视觉稿的画布大小会是基准的2倍，也就是说像素点个数是原来的4倍（对iphone6而言：原先的375×667，就会变成750×1334）。
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