相关文章
函数用法)
sklearn.datasets.make_blobs()函数用法
参考：https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html
函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100, n_features2, centersNone, cluster_std1.0, center_box(-10.0, 10.0), shuffleTrue, random_stateNone)…
使用make_blobs生成数据并使用KNN机器学习算法进行分类和预测以及可视化
生成数据
使用make_blobs生成数据并使用matplotlib进行可视化
完整代码：
from sklearn.datasets import make_blobs
# KNN 分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
# 数据集拆分工具
from sklea…
make_blobs方法的使用
make_blobs方法:
sklearn.datasets.make_blobs(n_samples100,n_features2,centers3, cluster_std1.0,center_box(-10.0,10.0),shuffleTrue,random_stateNone)
make_blobs函数是为聚类产生数据集，产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值1…
sklearn 笔记：make_blobs 生成聚类数据
from sklearn.datasets import make_blobs1 基本用法
data, label make_blobs(n_features2, n_samples100, centers3, random_state3, cluster_std[0.8, 2, 5])
2 参数说明
n_features每一个样本有多少个特征值n_samples样本的个数centers 聚类中心的个数 也可以是一个列表…
第十九章 存储和使用流数据（BLOBs和CLOBs）
文章目录 第十九章 存储和使用流数据（BLOBs和CLOBs） 流字段和SQLBLOBs and CLOBs定义流数据字段流字段约束 将数据插入流数据字段查询流字段数据Result Set Display DISTINCT, GROUP BY, and ORDER BY谓词条件和流聚合函数和流标量函数和流 流字段并发锁…
make_blobs
一、make_blobs简介 scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。 二、函数原型 sklearn.datasets.make_b…
方法生成分类数据)
使用sklearn中make_blobs()方法生成分类数据
sklearn中make_blobs()方法参数： n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:是每个样本的特征（或属性）数，也表示数据的维度，默认值是2。默认为 2 维数据，测试选取 2 维数据也方便进行可视化展示…
BLOBS表空间数据查询
查看数据库表空间使用情况:
select a.tablespace_name tnm,b.FILE_PATH,--b.autoextensible,b.cnt,trunc(a.bytes/1024/1024/1024) total_G,trunc(a.bytes/1024/1024/1024/b.cnt) avg_G,trunc(c.bytes/1024/1024/1024) free_G,trunc((a.bytes-c.bytes)*100/a.bytes,2) used--,…
sklearn 使用make_blobs生成聚类样本数据
我们先引入make_blobs并调用，参数请看注释：
from sklearn.datasets import make_blobs
X, y make_blobs(n_samples20, # 生成20个样本n_features2, # 每个样本2个特征centers3 # 3个中心)查看生成的数据长度：
X.shape,y.shape((20, 2), (2…
Python-sklearn.datasets-make_blobs
sklearn.datasets.make_blobs()函数形参详解
"""
Title: datasets for regression
Time: 2024/3/5
Author: Michael Jie
"""from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt# 产生服从正态分布的聚类数据
x, y, cen…
sklearn的make_blobs函数
make_blobs是一个用于生成随机数据点的实用函数，
from sklearn.datasets import make_blobs
X,Y make_blobs(n_samples2000,n_features2,centers12,cluster_std0.05,center_box[-5,5],random_state21)n_samples: 要生成的样本数量。centers: 要生成的簇࿰…
【K230 CanMV】图像识别 色块追踪 颜色识别 blobs 全面详解
引言：在计算机视觉和图像处理领域，颜色识别和色块追踪是实现目标检测、物体追踪、智能交互等应用的基础技术之一。通过分析图像中颜色的分布，我们可以识别并跟踪特定的物体或区域，进而为智能系统提供精确的视觉反馈。在嵌入式系统…
Ollama离线迁移模型，不联网从一台电脑复制到另一台电脑
目录
零，问题描述
一，在电脑 A 上找到已下载模型的存储位置
二、找到并复制模型文件
1，blobs文件夹
2，manifests文件夹
三、在电脑 B 上准备 Ollama 环境
四、将模型文件拷贝到电脑 B 的 Ollama 模型存储位置
五、在电脑 …
Caffe学习：Blobs, Layers, and Nets
目录： 原文Blob storage and communication Implementation Details Layer computation and connectionsNet definition and operation模型定义 原文 深度神经网络（Deep networks）是由许多相互关联的Layer组成的。Caffe定义了一个layer-by-la…
caffe学习笔记1:Blobs、Layers、Nets
caffe学习笔记1 caffe学习笔记1 Blobs、Layers、Nets：caffe模型的基本组成部分深度学习模型是用来处理大量数据的，是天生的组合模型。caffe 用自己的方式 defines a net layer-by-layer ，模型自底向上而下定义（从 input data laye…
驱动开发：Win10内核枚举SSDT表基址
三年前面朝黄土背朝天的我，写了一篇如何在Windows 7系统下枚举内核SSDT表的文章《驱动开发：内核读取SSDT表基址》三年过去了微软的Windows 10系统已经覆盖了大多数个人PC终端，以前的方法也该进行迭代更新了，或许在网上你能够找到类…
Linux内核进程,线程,进程组,会话组织模型以及进程管理
Linux 内核创世与创生
Linux宇宙诞生之时，创建了三个PID分别为0,1,2的进程， 你可以想象成成组件一个创业团队，第一步需要找到CEO,CTO,CFO，有管理，有技术，有钱，啥事都好办，可以继续发展壮大，三个角色就相当与LINUX内核的这三个初创进程。
创始成员的工号当然有权选…
自己动手写一个加载器
前言
当在 linux 命令行中 ./ 运行一个程序时，实际上操作系统会调用加载器将这个程序加载到内存中去执行。为了探究加载器的行为，今天我们就自己动手写一个简单的加载器。
工作原理
加载器的工作原理：
从磁盘读取 bin 文件到内存…
驱动开发：内核解析内存四级页表
当今操作系统普遍采用64位架构，CPU最大寻址能力虽然达到了64位，但其实仅仅只是用到了48位进行寻址，其内存管理采用了9-9-9-9-12的分页模式，9-9-9-9-12分页表示物理地址拥有四级页表，微软将这四级依次命名为PXE、PPE、P…
,%rbx,CSAPP: Bomb Lab 实验解析)
linux lea 0x18(%r12),%rbx,CSAPP: Bomb Lab 实验解析
这是CSAPP课本配套的第二个实验，主要任务是“拆炸弹”。所谓炸弹，其实就是一个二进制的可执行文件，要求输入六个字符串，每个字符串对应一个phase。如果字符串输入错误，系统就会提示BOOM!!!。 解决这次实验需要将二进制…