数据挖掘-数值型特征聚类

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cols = ['area','location', 'pv/uv', 'totalFloor', 'pv', 'shi'] cols_kmeans = [] for i in cols: data[i+'_kmeans'] = (data[i]- data[i].min())/(data[i].max() - data[i].min()) cols_kmeans.append(i+'_kmean…

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RabbitMq消息队列的记忆理解

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1. MQ经常应用于哪些业务场景 文章目录 1. MQ经常应用于哪些业务场景 1.应用解耦 2.异步处理 流量消峰 MQ的缺点 RabbitMQ 消息队列的产品 RabbitMQ运转流程 RabbitMQ工作模式(重要) work queue 工作模式 发布确认(重要) 交换机(Exchange) 死信队列(重要) 延迟队列 整合SpringBoot 1.应用解耦 传统模式的缺点: 系统间耦合性太…

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贪心的算法笔记(1)——【分糖果】

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分糖果 题目: 已知一些孩子和一些糖果,每个孩子有需求因子 g ,每个糖果有大小 s ,当 某个糖果的大小 s >= 某个孩子的需求因子 g 时,代表该糖果可以满足该孩子;求使用这 些糖果,最多能满足多少孩子?(注意,某个孩子最多只能用1个糖果满足) 例如,需求因子数组 g = [ 5 , 10 , 2 , 9 , 15 , 9 ];糖果大小数组 s = [ 6 , 1 , 20 , 3 ,…

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大话微服务:Spring Cloud gateway+OAuth2 实现单点登录和权限控制(二) OAuth2.0 四种模式的通俗理解

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一. 概述 OAuth2.0的规范要求,就是客户端(即通常是各个应用程序)要访问资源所有者时,经过资源所有者同意后,由Oauth向这个客户端颁发令牌。为了满足互联网不同的场景 ,规定了四种获得令牌的流程,你可以根据需要选择其中一个最适自己的获取令牌的方案。这四种分别是:授权码,简化式(又称隐藏式),密码式,客户端凭证式。这四种模式最终都是为了拿 到access_token令牌。 不管是哪一种授权方…

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【java】SSM整合中关于启动tomcat9服务器失败的原因之一

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简单来说,tomcat9启动失败的主要原因在applicationContext.xml文件中,以下是applicationContext.xml的全部内容(这是改正过之后的,已经可以成功启动tomcat服务器)。 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org…

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在使用构建脚本echarts/build/build.js 报TypeError: uglifyPlugin is not a function错误时的解决方法

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在node-model目录下找到rollup-plugin-uglify将其中的index.js改为rollup-plugin-uglify.js放到echarts/build目录下 版权声明:本文为tbicf原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/tbicf/article/details/8119…

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sleep()和wait()有什么区别?线程的run()和start()有什么区别?

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sleep()和wait()有什么区别? 线程的run()和start()有什么区别? sleep()和wait()有什么区别? 两者都可以暂停线程的执行 所在类不同:sleep()是Thread类的静态方法,wait()是Object类的方法 是否释放锁:sleep()不释放锁;wait()释放锁 用途不同:wait()通常用于线程之间的通信,sleep()通常用于暂停线程的执行 用法不同:sl…

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C语言有趣的跳跃

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题目描述 一个n个元素的整数数组,如果数组两个连续元素之间差的绝对值包括了[1,n-1]之间的所有整数,则称之符合“欢乐的跳”,如数组1 4 2 3符合“欢乐的跳”,因为差的绝对值分别为:3,2,1。给定一个数组,你的任务是判断该数组是否符合“欢乐的跳”。 输入描述 每组测试数据第一行以一个整数n(1≤n≤1000)开始,接下来n个空格隔开的在[-10^8,10^8]之间的整数。 输出描述 对于每…

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如何加载把深度学习保存的模型.pth或者.module打印出来,保存在txt文件中

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代码如下,只需要把模型文件的路径pthfile更改一下即可. import torch pthfile = r'/home/bob/jj/pysot/snapshot_/checkpoint_e27.pth' net = torch.load(pthfile, map_location='cpu') net = dict(net) with open('test.txt', 'a') as fil…

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