if ~isempty(aa) for i=1:length(aa) m=[aa_d(aa(i),1:aa(i)-1) aa_d(aa(i),aa(i)+1:end)];%此样本与其他样本的距离 [mm,m_idex(i)]=min(m); class(m_idex).x=[class(m_idex).x;class(aa(i)).x];%归并 class_n(m_idex)=class_n(m_idex)+class_n(aa(i)); c=c-1; class_n(aa(i))=[]; class(i).x=[]; end end

时间: 2024-03-14 13:49:42 浏览: 18
这是一个聚类算法的程序代码,其中aa是一个向量,表示待合并的样本的下标。具体来说,该算法将所有样本分为初始状态下的单独一类,然后根据样本之间的距离逐渐合并类,直到最终的类数达到设定的阈值。这段代码是实现其中的一步,即将aa中的样本与其他样本进行距离计算,并将其归并到距离最近的类中。 具体实现步骤如下: 1. 对于aa中的每个样本,计算其与其他样本的距离m; 2. 找到距离最近的样本,将其下标m_idex记录下来; 3. 将aa中的样本归并到距离最近的样本所在的类中,即将其特征向量class(aa(i)).x添加到class(m_idex).x中; 4. 更新类的数量class_n,即将距离最近的类的class_n加上aa中样本所在类的class_n,然后将aa中样本所在类的class_n删除; 5. 最后将aa中样本对应的特征向量class(i).x删除,同时将类的数量c减1。
相关问题

使用kotlin解决这个问题:1209. 删除字符串中的所有相邻重复项 II 提示 中等 174 相关企业 给你一个字符串 s,「k 倍重复项删除操作」将会从 s 中选择 k 个相邻且相等的字母,并删除它们,使被删去的字符串的左侧和右侧连在一起。 你需要对 s 重复进行无限次这样的删除操作,直到无法继续为止。 在执行完所有删除操作后,返回最终得到的字符串。 本题答案保证唯一。 示例 1: 输入:s = "abcd", k = 2 输出:"abcd" 解释:没有要删除的内容。 示例 2: 输入:s = "deeedbbcccbdaa", k = 3 输出:"aa" 解释: 先删除 "eee" 和 "ccc",得到 "ddbbbdaa" 再删除 "bbb",得到 "dddaa" 最后删除 "ddd",得到 "aa" 示例 3: 输入:s = "pbbcggttciiippooaais", k = 2 输出:"ps" 提示: 1 <= s.length <= 10^5 2 <= k <= 10^4 s 中只含有小写英文字母。

可以使用栈来解决这个问题。遍历字符串,将当前字符与栈顶字符进行比较,如果相同则计数器加1,如果不同则重置计数器为1。如果计数器等于k,则弹出栈顶的k个字符。最后将栈中的字符组成字符串输出即可。 代码如下: ```kotlin fun removeDuplicates(s: String, k: Int): String { val stack = mutableListOf<Pair<Char, Int>>() for (c in s) { if (stack.isEmpty() || stack.last().first != c) { stack.add(Pair(c, 1)) } else { val count = stack.last().second + 1 if (count == k) { for (i in 1..k) { stack.removeAt(stack.size - 1) } } else { stack[stack.size - 1] = Pair(c, count) } } } val sb = StringBuilder() for ((c, _) in stack) { sb.append(c) } return sb.toString() } ``` 测试代码如下: ```kotlin fun main() { println(removeDuplicates("abcd", 2)) // abcd println(removeDuplicates("deeedbbcccbdaa", 3)) // aa println(removeDuplicates("pbbcggttciiippooaais", 2)) // ps } ```

String base64String = "data:image/png;base64,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"; //将Base64编码字符串解码成Bitmap String outputStr; outputStr = ""; if (!base64String.isEmpty()) { //移除所有换行和空格 outputStr = base64String.replace("data:image/png;base64,",""); //如果有data:image/png;base64字段则去除 byte[] decodedString = new byte[14096]; decodedString = Base64.decode(outputStr, Base64.DEFAULT); int zfgs= outputStr.length(); String s = String.valueOf(zfgs); textdx1.setText("字符个数为:" + s + ",已经移除换行符: "+base64String); //return; } byte[] tpxssj = new byte[14096]; tpxssj =outputStr.getBytes(); decodedByte = BitmapFactory.decodeByteArray(tpxssj, 0, tpxssj.length); //显示ImageView图片 tpczrq.setImageBitmap(decodedByte); int aa =1; if(aa==1) return;

根据你提供的代码,似乎你想使用 Base64 编码的图片数据来显示一个 ImageView。但是,我发现你在解码 Base64 字符串时移除了 "data:image/png;base64," 这个前缀,这可能是导致显示图片为空的原因之一。 另外,你获取的字节数组长度为 14096,但这个长度可能会因为编码方式而有所不同,所以建议使用 decodedString.length 来确定字节数组的长度。 下面是一些可能有用的修改建议: ```java String base64String = "data:image/png;base64,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"; //将Base64编码字符串解码成Bitmap String outputStr = base64String; if (!base64String.isEmpty() && base64String.contains("data:image/png;base64,")) { //移除前缀 outputStr = base64String.replace("data:image/png;base64,", ""); } byte[] decodedString = Base64.decode(outputStr, Base64.DEFAULT); //显示字符个数 textdx1.setText("字符个数为:" + outputStr.length() + ",已经移除前缀: "+ base64String); Bitmap decodedByte = BitmapFactory.decodeByteArray(decodedString, 0, decodedString.length); //显示ImageView图片 tpczrq.setImageBitmap(decodedByte); ``` 希望这些修改能够帮助你解决问题。

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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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在保险服务门店新年工作计划PPT中,包含了五个核心模块:市场调研与目标设定、服务策略制定、营销与推广策略、门店形象与环境优化以及服务质量监控与提升。以下是每个模块的关键知识点: 1. **市场调研与目标设定** - **了解市场**:通过收集和分析当地保险市场的数据,包括产品种类、价格、市场需求趋势等,以便准确把握市场动态。 - **竞争对手分析**:研究竞争对手的产品特性、优势和劣势,以及市场份额,以进行精准定位和制定有针对性的竞争策略。 - **目标客户群体定义**:根据市场需求和竞争情况,明确服务对象,设定明确的服务目标,如销售额和客户满意度指标。 2. **服务策略制定** - **服务计划制定**:基于市场需求定制服务内容,如咨询、报价、理赔协助等,并规划服务时间表,保证服务流程的有序执行。 - **员工素质提升**:通过专业培训提升员工业务能力和服务意识,优化服务流程,提高服务效率。 - **服务环节管理**:细化服务流程,明确责任,确保服务质量和效率,强化各环节之间的衔接。 3. **营销与推广策略** - **节日营销活动**:根据节庆制定吸引人的活动方案,如新春送福、夏日促销,增加销售机会。 - **会员营销**:针对会员客户实施积分兑换、优惠券等策略,增强客户忠诚度。 4. **门店形象与环境优化** - **环境设计**:优化门店外观和内部布局,营造舒适、专业的服务氛围。 - **客户服务便利性**:简化服务手续和所需材料,提升客户的体验感。 5. **服务质量监控与提升** - **定期评估**:持续监控服务质量,发现问题后及时调整和改进,确保服务质量的持续提升。 - **流程改进**:根据评估结果不断优化服务流程,减少等待时间,提高客户满意度。 这份PPT旨在帮助保险服务门店在新的一年里制定出有针对性的工作计划,通过科学的策略和细致的执行,实现业绩增长和客户满意度的双重提升。
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