返回两个数组中每个点之间大于阈值的距离数 - 腾讯云开发者社区

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,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。（提示：动态规划）

数据结构与算法面试题：给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。...（提示：动态规划）简介：给定 n 个非负整数 a1,a2,a3,…,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。...（提示：动态规划）算法思路算法实现思路：使用动态规划的方法进行求解。具体来说，用left[i]表示第i个数左侧最小的数，用right[i]表示第i个数右侧最大的数。...vector& nums) { int n = nums.size(); vector left(n, 0), right(n, 0); // 定义两个数组分别存储对于每个元素...i来说的左边最小和右边最大的数 left[0] = nums[0]; // 初始化，左边最小为nums[0] right[n - 1] = nums[n - 1]; //

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2021-05-19：给定一个非负数组成的数组，长度一定大于1，想知道数组中哪两个数&的结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O

2021-05-19：给定一个非负数组成的数组，长度一定大于1，想知道数组中哪两个数&的结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)。...福大大答案2021-05-19：因为是正数，所以不用考虑符号位(31位) 首先来到30位，假设剩余的数字有N个(整体)，看看这一位是1的数，有几个如果有0个、或者1个说明不管怎么在数组中选择，任何两个数...&的结果在第30位上都不可能有1了答案在第30位上的状态一定是0，保留剩余的N个数，继续考察第29位，谁也不淘汰(因为谁也不行，干脆接受30位上没有1的事实) 如果有2个，说明答案就是这两个数(直接返回答案...现在来到i位，假设剩余的数字有M个，看看这一位是1的数，有几个如果有0个、或者1个说明不管怎么在M个数中选择，任何两个数&的结果在第i位上都不可能有1了答案在第i位上的状态一定是0，保留剩余的M...个数，继续考察第i-1位如果有2个，说明答案就是这两个数(直接返回答案)，因为别的数在第i位都没有1，就这两个数有。

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2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间

2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。提示： nums的长度在[1,3*10^5]之间。...nums的每个元素的值在[1,100]。输入保证 nums 中至少有一个质数。输入：nums = [4,2,9,5,3]。输出：3。...大体步骤如下： 1.定义一个函数 maximumPrimeDifference(nums []int) int 用于计算质数的最大距离。...• 遍历 nums 数组，找到第一个质数的下标，并记录在变量 first 中。 • 再次遍历 nums 数组，找到最后一个质数的下标，并记录在变量 last 中。...• 返回最后一个质数的下标与第一个质数的下标之间的距离。 2.在主函数 main 中，定义一个示例数组 nums := []int{4, 2, 9, 5, 3}。

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密度聚类DBSCAN、HDBSCAN

调参相对于传统的K-Means之类的聚类算法稍复杂，主要需要对距离阈值eps，邻域样本数阈值MinPts联合调参，不同的参数组合对最后的聚类效果有较大影响。 HDBSCAN聚类 1、空间变换 ?...所谓的空间变换，就是我们用互达距离来表示两个样本点之间的距离。这样会使得，**密集区域的样本距离不受影响，而稀疏区域的样本点与其他样本点的距离被放大。这增加了聚类算法对散点的鲁棒性。...4、剪枝同时进行剪枝，即最小子树做了限制，主要是为了控制生成的类簇不要过小：第一步：确定最小族大小n 第二步：自上而下遍历聚类树，并在每个节点分裂时：看分裂产生的两个样本子集的样本数是否大于n...在这里对λp做下说明，p从聚类族分离出去有两种情况： λp = λdeath时，即该节点（簇）被分裂成两个子结点了 λbirth 之间距离变化中可能切割出散点。...如果当前节点的稳定性大于两个子结点的稳定性总和，那么将当前节点定为某个簇。

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重拾非学习的策略：一种新颖的点云配准问题设置

一开始，每个对应都被视为一个单独的类，然后重复合并距离最小的两个类，直到两类之间的最小距离大于给定阈值。定义类之间距离的方式会产生不同的算法。这里定义距离如下。...估计来自每个类的刚性变换，其中对应的数量大于阈值ɑ。 Step2. 合并相似的变换。 Step3. 将类的标签重新分配给每个对应的。每个对应都分配给其对齐误差最小的变换。...如果对于所有变换的最小对齐误差都大于内点阈值，则将该对应标记为异常值。在迭代过程中，对应变得越来越聚集，因此我们可以在Step1中调整ɑ以增加异常值拒绝的强度。...我们首先选择元素数大于阈值的内点对应类，并估计这些类的刚性变换。接下来，我们按这些刚性变换的内点对应数，以降序对其进行排序。刚性变换内点对应越多，它与真实实例相关联的机会就越高。...最后，我们通过以下方式检查刚性变换和具有最多对应内点的刚性变换之间的内点对应数的下降率其中表示第k次刚性变换的内点对应数。如果，我们忽略第k个刚性变换之后的所有变换。

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zbar源码分析--QR解码过程分析

求相对阈值，上一次的阈值乘以当前边缘和上一次边缘之间的距离与再上一个距离的比值。如果上一次的阈值大于相对阈值，则用上一次的阈值减去相对阈值，结果如果大于最小阈值，则返回这个结果，否则返回最小阈值。...decode_e函数返回的是单位模块数减2，pair_width函数获取相邻黑白区域的宽度，s是总的模块宽度，n是总的模块数，对于QR码来说是7，所以对于一个可能的的finder pattern，decode_e...1、先对水平qr_finder_line进行快速排序，这样可以节省下面搜索的范围。对水平qr_finder_line，当两条qr_finder_line 的y坐标的距离大于阈值时，可以早点终止搜索。...，qr_finder_line水平方向相应边缘点x坐标的距离不能超过阈值，y坐标超过阈值则终止查找，垂直qr_finder_line，同理；相邻的qr_finder_line数量必须大于3....然后根据行列式的值对点按照逆时针排序2、找出3个点中两点之间距离的最大值对应的序号，将距离最大值对应的两点认为是符号的两个对角，然后找到左上角，距离最大值对应的序号的点就是符号的左上角。

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Floyd是咋求图的最短路径?

而算法的具体思想为： 1 .邻接矩阵(二维数组)dist储存路径，数组中的值开始表示点点之间初始直接路径，最终是点点之间的最小路径，有两点需要注意的，第一是如果没有直接相连的两点那么默认为一个很大的值(...咱们图解一个案例，初始情况每个点只知道和自己直接相连的点的距离，而其他间接相连的点还不知道距离，比如A-B=2,A-C=3但是B-C在不经过计算的情况是不知道长度的。...给你一个边数组 edges，其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 distanceThreshold...0, 城市 1, 城市 3] 城市 3 -> [城市 1, 城市 2] 城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。...统计每个点与其他点距离在distanceThreshold之内的点数量，统计的同时看看是不是小于等于已知最少个数的，如果是，那么保存更新。 3 .返回最终的结果。

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全源最短路径问题采用Floyd算法进行求解_floyd算法求最短路径是贪心吗

而算法的具体思想为： 1 .邻接矩阵(二维数组)dist储存路径，数组中的值开始表示点点之间初始直接路径，最终是点点之间的最小路径，有两点需要注意的，第一是如果没有直接相连的两点那么默认为一个很大的值(...咱们图解一个案例，初始情况每个点只知道和自己直接相连的点的距离，而其他间接相连的点还不知道距离，比如A-B=2,A-C=3但是B-C在不经过计算的情况是不知道长度的。...给你一个边数组 edges，其中 edges[i] = [fromi, toi, weighti] 代表 fromi 和 toi 两个城市之间的双向加权边，距离阈值是一个整数 distanceThreshold...[城市 0, 城市 1, 城市 3] 城市 3 -> [城市 1, 城市 2] 城市 0 和 3 在阈值距离 4 以内都有 2 个邻居城市，但是我们必须返回城市 3，因为它的编号最大。...统计每个点与其他点距离在distanceThreshold之内的点数量，统计的同时看看是不是小于等于已知最少个数的，如果是，那么保存更新。 3 .返回最终的结果。

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计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配之角点检测——Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测

形参设置）角点坐标的角点数组，（其数据类型是MatOfPoint）省略了很多步骤；遍历这个角点数组，绘制出每个角点即可。...---- 0 角点的定义与作用基本特征检测一章中，学习了关于边缘检测的知识，在图像边缘中，有一些特殊的像素点值得我们特别关注，那就是图像边缘的角点，这些角点更能反映出图像中对象的整体特征，...Mat对象 data[0]是某个响应值； >100认为其是一个较大的响应值，响应值大于指定阈值T（这里是100），则对应的像素点被认为是角点； float[] data = new float...如果R大于指定阈值T，则对应的像素点被认为是角点；假设λ1、λ2为坐标，则对角点的描述就是当λ1、λ2都大于阈值T=λmin的右上角时，角点响应值满足要求的区域，如下图： ?...每个像素点有自己的一个响应值R，去全局像素最大的R为Rmax； minDistance：最终返回的角点之间的最小距离，小于这个距离则的角点被丢弃。 mask：默认全部为零。

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聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

该算法的提出源于对距离度量在聚类分析中的重要性的认识，同时也受到K-均值算法等传统聚类方法的启发 2.1.1算法原理最大最小距离聚类算法的核心思想是通过计算每个样本点与其他点的距离，找到其最大最小距离之比...具体步骤包括选择合适的θ值作为阈值，对每个样本点计算与其他点的最大距离和最小距离，然后进行比值计算。若该比值大于θ，则将该点归为某个簇的核心点。...具体过程包括初始化K个簇的中心点，计算每个样本点与各个中心点的距离，并将其归入距离最近的簇中，然后更新每个簇的中心点位置，再次重新分配样本点，如此往复直至收敛。...3.1.1算法流程（1）初始化参数：首先选择合适的簇数K和阈值θ，并随机初始化K个点作为各个簇的中心。（2）计算距离：对于数据集中的每个样本点，计算它与其他所有点的距离。...T threshold = t * distance return threshold 计算两个模式样本之间的欧式距离 def get_distance(data1, data2):

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GPS抽稀之道格拉斯-普克（Douglas-Peuker)算法

（1）首先，将起始点与结束点用直线连接，再找出到该直线的距离最大，同时又大于阈值epsilon的点并记录下该点的位置（这里暂且称其为最大阈值点），如图所示：（2）接着，以该点为分界点，将整条曲线分割成两段...plot(A(:,1),A(:,2),'*-r'); %在原图基础上绘制特征点 title(['阈值为：',num2str(Threshold)]); % 输入两个相邻特征点之间的扫描线pointsTab...，特征点表A(A是折线首尾两个端点) % 输出补充新发现的特征点后的特征点表A % 函数名称为ARecursionFun（一个递归函数） function [A] = ARecursionFun(pointsTab...（作用同上） % 遍历这个扫描线，依次计算每个点到扫描线起点终点连线的距离================== for i = 1:1:r P = [pointsTab(...end % 计算完毕，每个点到直线的距离存入列向量d中================================ if max(d) > Threshold % 如果距离列向量中最大值大于阈值则进行下述操作

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几道和散列（哈希）表有关的面试题

题目描述给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案。...题目描述给定平面上 n 对不同的点，“回旋镖” 是由点表示的元组 (i, j, k) ，其中 i 和 j 之间的距离和 i 和 k 之间的距离相等（需要考虑元组的顺序）。找到所有回旋镖的数量。...遍历所有的点，让每个点作为一个锚点然后再遍历其他的点，统计和锚点距离相等的点有多少个然后分别带入 n(n-1) 计算结果并累加到 res 中注意点：如果有一个点a，还有两个点 b 和 c ，如果...ab 和 ac 之间的距离相等，那么就有两种排列方法 abc 和 acb ；如果有三个点b，c，d 都分别和 a 之间的距离相等，那么有六种排列方法，abc, acb, acd, adc, abd,...把 A 和 B 的两两之和都求出来，在哈希表中建立两数之和与其出现次数之间的映射；遍历 C 和 D 中任意两个数之和，只要看哈希表存不存在这两数之和的相反数就行了。

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opencv角点检测学习总结

min_distance 检测完角点之后还要剔除一些距离比较近的角点，min_distance保证返回的角点之间的距离不小于min_distance....后来Shi 和Tomasi 提出改进的方法，若两个特征值中较小的一个大于最小阈值，则会得到强角点。如上面第二幅图中，对自相关矩阵 M 进行特征值分析，产生两个特征值和两个特征方向向量。...定义可接受图像角点的最小质量因子 minDistance ：限制因子，两个角点之间的最小距离，使用 Euclidian 距离 mask ：ROI:感兴趣区域。...定义可接受图像角点的最小质量因子 minDistance ：限制因子，两个角点之间的最小距离，使用 Euclidian 距离 mask ：ROI:感兴趣区域。...任意一条通过点(x,y)与圆相交的交点P、P’, P、P’ 中至少有一个点的灰度值与中心的点的灰度值差别比较大。所以计算出来的角点量也比较大（大于设定的阈值，所以会被认为是角点）。

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在单机上快速、精确的100000类别的检测

今天讲的内容工作者利用了之前的一个工作结果，可以将两个向量的点积（其实点积和cos距离有非常强的关联，如果预先对参与cos距离运算的两个向量进行模的归一化处理，则归一化后两向量的cos距离和点积是相同的...对应的，两个feature之间的点积转化为两个对应hash之间的hamming距离。直观上看，由于如此得到的数字只和数字之间的相互大小有关，且每次保留最大的序号的信息，因此，对于数字的扰动非常鲁棒。...由于计算两个hash之间的hamming距离非常快速（还可以查表），因此最耗时的部分在计算每个窗口的feature以及计算hash值上，这个运算和类别数目无关。...进一步，为了快速运算，可以将上述的hamming距离计算转换为查表运算，为了当累积相似度高于阈值时无需继续计算，将hash值划分为多个不同部分（这样每个表也比较小）。...每个filter取到的N/M组查找表的值的累积和为对应的点积值（相似度）。对N/M组累积和计算，当计算发现相似度大于阈值时，则放弃后面的运算，直接对预估物体位置分布进行累积。

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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

如上图所示，图中蓝色和红色之间形成鲜明的簇，其中每个簇内包含5000个数据。如果数据中存在异常点，目测蓝色的簇可能会包含更多异常，因为数据点相对分散一些。...如上图所示，通过9个子图对Kmeans聚类过程加以说明：子图1，从原始样本中随机挑选两个数据点作为初始的簇中心，即子图中的两个五角星；子图2，将其余样本点与这两个五角星分别计算距离（距离的度量可选择欧氏距离...、曼哈顿距离等），然后将每个样本点划分到离五角星最近的簇，即子图中按虚线隔开的两部分；子图3，计算两个簇内样本点的均值，得到新的簇中心，即子图中的五角星；子图4，根据新的簇中心，继续计算各样本与五角星之间的距离...；基于聚类的结果，计算簇内每个点到簇中心的距离；将距离跟阈值相比较，如果其大于阈值则认为是异常，否则正常；案例实战为了验证我们在前文所说的的直觉（“目测蓝色的簇可能会包含更多异常”），接下来通过构造自定义函数...，计算簇内的每个点与簇中心的距离，并判断其是否超过阈值的异常点（阈值的计算是《Python数据清洗--异常值识别与处理01》为中介绍的sigma法）。

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详细介绍了Python聚类分析的各种算法和评价指标

'：挑选两个簇来合并，使得所有簇中的方差增加最小 # 'complete'：将簇中点之间最大距离最小的两个簇合并 # 'average'：将簇中所有点之间平均距离最小的两个簇合并 # 'single...'：将簇中点之间最小距离最小的两个簇合并 linkage='ward', # 链接距离阈值，在该阈值以上，簇将不会合并 # 如果不为None，那么n_clusters必须是None，而且compute_full_tree...-1,2]的数组，给出了每个非叶结点中的子节点数量- fit_predict(X)——先对X进行训练并预测X中每个实例的类，等于先调用fit(X)后调用predict(X)，返回X的每个类，该模型不能对新的数据点进行预测...X # SciPy的ward函数返回一个数组，指定执行凝聚聚类时跨越的距离 linkage_array = ward(X) # 现在为包含簇之间距离的linkage_array绘制树状图 dendrogram...-1- fit_predict(X)——先对X进行训练并预测X中每个实例的类，等于先调用fit(X)后调用predict(X)，返回X的每个类，该模型不能对新的数据点进行预测六、聚类指标 6.1 RI

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OpenCV：霍夫直线变换和霍夫圆变换

对线路上的每个点都继续执行此过程。在每个点上，单元格(50,90)都会增加或投票，而其他单元格可能会或可能不会投票。这样一来，最后，单元格(50,90)的投票数将最高。...lines=cv2.HoughLines（image,rho,theta,threshold）返回的lines：表示的是一个具有两个或三个元素的数组，math:(rho，theta)，其中ρ 以像素为单位...您使用的霍夫变换仅返回线与原始线的角度和距离。所以额外的计算是从原点垂直于这条线找到一条线的交点，这样它就可以识别这条线上的某个点。但它不知道这条线应该有多长。所以它沿着这条线从那个点延伸了这条线。...由于它知道直线的角度和直线上的一个点，它只提供两个端点到直线上给定点的距离。如果您的图像尺寸大于约 21000 像素，那么如果您希望线条到达图像的两侧，则可能需要增加 1000 值。...如果有超过阈值个数的像素点构成了一条直线，但是这组像素点之间的距离都很远，就不会接受该直线作为判断结果，而认为这条直线仅仅是图像中的若干个像素点恰好随机构成了一种算法上的直线关系而已，实际上原始图像中并不存在这条直线

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小程序近邻检索：基于B+树的HNSW外存实现

ε-NNG的定义与k-NNG的区别在于度量的标准不同，ε-NNG就是通过引入距离阈值来选择每个点与其附近周围的关系。...两者的比较与区别 k-NNG选择每个点最近的k个点来作为与周围点的关系，通常情况下十分有效，ε-NNG通过阈值的选择，阈值的选择有时候会很容易导致它存在“孤岛”，不适用于许多情况，后面的介绍主要围绕前者展开...，分别对这些点广度优先或者深度优先的遍历，不断与q计算距离，最后得到最接近的K个点即作为输入q的返回结果。...参数先说明参数的意义： HNSW：指我们构建的L层的ANN GRAPH。 q：需要插入HNSW的向量点。 M：新插入的点在第三阶段每一层建立的连接数。 Mmax：每一层每个点最多的连接数。...从C集合中选取距离q最近的点c，从W集合中选取距离q最远的点f(实际使用中可以用最大优先队列和最小优先队列来存储距离，降低复杂度),如果c点的距离比f还远，条件终结直接返回；如果c的距离更近，会遍历c的邻居

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物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍（五）

因此，Drost-ppf对点进行了子采样，使得两个三维点之间至少有一个选定的最小距离。然而，这可能导致失去有用的信息时，法线是交流-实际上是不同的。...因此，我们保持点对，即使距离小于最小距离，如果法线之间的角度大于30度，因为这些点对很可能是歧视性的，然后像在Drost-ppf中那样进行次采样，但是有了这个额外的约束。 2....例如，如果两个点之间的距离大于对象的大小，我们知道这两个点不可能属于同一个对象，因此不应该配对。实验表明，这导致了一种可以更有效地实现的方法。...因此，我们选择连续使用两个具有不同辐射的投票球：一个半径为的小投票球，其中dmin是对象包围盒的最小维数，dmed是其三维的中值，而最大的是半径为Rmax=dobj的投票球。...为了避免多票，我们可以选择一种直接方法是对每个场景点使用3D二进制数组，如果分别以第i个模型点、第j个模型点为第一个点和第2点进行投票，并且已经在法线周围施加了第k个量化的旋转角，并防止对此组合进行额外的投票

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聚类算法（2）--- ISODATA算法

其他聚类算法见：聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法 1.1算法原理 SODATA算法采用迭代的方式动态地更新簇的数目和簇的中心，根据设定的参数来调整簇的数量以及样本点与簇之间的距离等...其算法流程如下： 2.1 算法流程（1）初始化参数：选择初始的簇中心数量K、设定其他参数（如每个簇的最小样本数、簇内样本方差阈值等），并随机选择K个点作为初始的簇中心。...（2）分配样本：对于数据集中的每个样本点，计算它与各个簇中心的距离，并将其分配到距离最近的簇中。（3）簇合并：检查每个簇的样本方差是否大于预设的阈值，如果是，则将该簇进行分裂，生成新的簇中心。...,否则在删除和添加的过程中顺序会乱 delIndexList = [] # 计算中心之间的距离 centerDist = euclidean_distances...,每次和并数量少于L对 for i in range(self.L): # 如果最小的中心距离都大于阈值的话，则不再进行合并 minDist

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,an，每个数代表坐标中的一个点(i, ai)，请找出两个点之间的最大距离。（提示：动态规划）

2021-05-19：给定一个非负数组成的数组，长度一定大于1，想知道数组中哪两个数&的结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O

2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间

密度聚类DBSCAN、HDBSCAN

重拾非学习的策略：一种新颖的点云配准问题设置

zbar源码分析--QR解码过程分析

Floyd是咋求图的最短路径?

全源最短路径问题采用Floyd算法进行求解_floyd算法求最短路径是贪心吗

计算机视觉 OpenCV Android | 特征检测与匹配之角点检测——Harris角点检测与Shi-Tomasi角点检测

聚类算法（1）---最大最小距离、C-均值算法

GPS抽稀之道格拉斯-普克（Douglas-Peuker)算法

几道和散列（哈希）表有关的面试题

opencv角点检测学习总结

在单机上快速、精确的100000类别的检测

手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

详细介绍了Python聚类分析的各种算法和评价指标

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