K-means聚类算法 简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。 K均值聚类是最著名的划分聚类算法，由于简洁和效率使得他成为所有聚类算法中最广泛使用的。给定一个数据点集合和需要的聚类数目k，k由用户指定，k均值算法根据某个距离函数反复把数据分入k个聚类中。 算法 先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算

深入解析 ATL Internals Working with ATL 8 源码

本人下载了很多ATL技术内幕的书籍，可大部分是扫描的，打开非常慢，阅读也不方便。该书最大的邮件就是CHM的，方便阅读。 ATL技术内幕门槛比较搞，适合熟悉windows编程，了解COM（最好阅读过com技术内幕）的朋友阅读。

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ATL技术内幕.chm 最近要学习COM编程。收集一点资料。

一阶矩，定义了每个颜色分量的平均强度 二阶矩，反映待测区域颜色方差，即不均匀性 三阶矩，定义了颜色分量的偏斜度，即颜色的不对称性 close all;clear all;clc; J = imread('lena.jpg'); K = imadjust(J,[70/255 160/255],[]); figure; subplot(121),imshow(J); subplot(122),imshow(K); [m,n] = size(J); mm = round(m/2); mn = round(n/2); [p,q] = size(K); pp = round(p/2); qq =

matlab根据行列标题索引表格数据 %%通过行列标题查找对应数值 path = 'C:\Users\lenovo\Desktop\matlab程序\通过表格行与列标题查找数值\table.xlsx'; table = readcell(path); % 使用readcell读取表格文件，能够读取表格全部内容，存储为cell格式 row = table(1,2:5); % 读取行标题 column = cell2mat(table(2:10,1)); % 读取列标题，并由cell转换成double data = cell2mat(table(2:10,2

stm32f103c8t6适合4G传输，TCP透传，有需要的可以下载，谢谢原创，我是分享者，不以盈利为目的，

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