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DFT计算基本要素之一-倒易空间和k点

目录 1平面波函数和布里渊区 2 k空间中的积分 Guass-Legendre(高斯-勒让德)求积方法 | Guass型求积公式 Legendre多项式 3在布里渊区如何选择点 4 k空间的总结 收敛是执行DFT计算时候一个重要概念。就比如在本专栏第一篇文章,DFT所确定…

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今天面了个字节跳动拿35K出来的,真是砂纸擦屁股,给我露了一手啊

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Android 65K问题之65K来源探究

65K问题相信不少人都遇到过,65K即65536,关于这个值,是怎么来的?本文进行探究! 1Unable to execute dex: method ID not in [0, 0xffff]: 65536PS:本文只是纯探索一下这个65K的来源,仅此而已。 到底是65k还是…

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N9K配置Vxlan

Vxlan是什么 VXLAN(Virtual eXtensible Local Area Network)虚拟可扩展局域网。Vxlan是传输于跨越三层路由网络传输的第二层连接扩展。 CiscoNexus 9000交换机是为基于硬件的VXLAN功能而设计的. 它提供跨第三层边界的第二层连接扩展, 并在VXLAN和非VXLAN基础设施之间集成。 …

K-近邻算法全面解析

1 K-近邻算法简介 K-近邻(K-Nearest Neighbor,KNN),采用的是测量不同特征值之间距离的方法进行分类。对当前待分类样本的分类,需要大量已知分类的样本的支持,因此KNN是一种有监督学习算法。 2 K-近邻算法的三要素 距离度量、K…

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一、简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了…

k均值聚类算法优缺点_K-均值聚类算法(K-Means)

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K-means 聚类算法分析

算法简述 K-means 算法原理 我们假定给定数据样本 X ,包含了 n 个对象 ,其中每一个对象都具有 m 个维度的属性。而 K-means 算法的目标就是将 n 个对象依据对象间的相似性聚集到指定的 k 个类簇中,每个对象属于且仅属于一个其到类簇中心距离…

K-means聚类分析

实验目的: 学习聚类分析,以K-means算法为例。 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的&#xff0…

kmeans中的k的含义_K-Means聚类

k均值聚类算法属于机器学习的无监督学习类。提供给无监督算法的数据没有标记,即只给出输入变量(x)。 要理解K-means聚类的真正含义,我们可以从单词开始: 聚类(Cluster) - 指一组紧密排列或紧密相连的类似事物。均值(Means) - 指数据的平均值K - 指聚类的数量。K-means聚类如…

Top K算法

1、查找最大的k个元素 1、排序,快速排序。我们知道,快速排序平均所费时间为n*logn,从小到大排序这n个数,然后再遍历序列中后k个元素输出,即可,总的时间复杂度为O(n*lognk)O&#xff…

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👽发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 Python数据可视化:深度解析Pyecharts绘制多彩K线图的技巧与实战 在数据可视化领…

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K——均值法 一.算法学习: 1.前提: 模式特征矢量集为{x1,x2,…,xN};类的数目K是事先取定的。 2.基本思想: 任意选取K个聚类中心,按最小距离原则将各模式分配到K类的某一类。不断计算聚类中心和调整各模式的类别,最终使各模式到其判属类别中心的距离平方之和最小。 Sj:…

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职场上有很多奇奇怪怪的事。 比如说有人爆肝996,工资却还养不活自己。有人每天工作摸鱼,但是却月薪数万。前端时间,小编在某职场社交平台上看到这么一则帖子#程序员摸鱼2小时月入35k# 仔细看下,该员工每天的工作日常就是摸鱼的间隙…

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在互联网圈子里,跳槽大多是为了涨薪,那么究竟涨多少薪资才值得我们一跳呢?如果每个月只涨两千,是否还有必要跳槽? 一个程序员发帖控诉:通过了阿里的面试,定级P6,目前薪资33K&#xf…

字节跳动终面:35K,18薪,什么时候能入职?

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35K 入职华为 Java 岗那天,我哭了:这 5 个月做的一切都值了

前言 悲催的经历: 先说一下自己的个人情况,计算机专业,17 年本科毕业,一毕业就进入了“阿里”Java 岗(进去才知道是接了个阿里外包项目,可是刚毕业谁知道什么外包不外包的)。 更悲催的是&a…