XKLog 0.7.244 PHP源码项目:多技术领域源码资源分享

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0 下载量 56 浏览量 更新于2024-11-19 收藏 423KB ZIP 举报
资源摘要信息:"基于PHP实现的XKLog 0.7.244 (PHP)_xklog_博客论坛(源代码+html).zip" 本文档集合了多技术领域项目源代码,覆盖了前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等。特别提供了针对STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、Web、C#、EDA、Proteus、RTOS等技术的项目源码。 1. 前端与后端开发: - 前端开发通常指的是创建用户在浏览器中看到并交互的页面,技术栈可能包括HTML、CSS、JavaScript等。 - 后端开发则关注服务器端,数据库和应用程序的逻辑,常涉及PHP、Python、Java等编程语言。 2. 移动开发: - 涵盖了iOS和Android等平台的移动应用开发,技术包括但不限于iOS开发的Swift语言,Android的Java或Kotlin语言,以及混合式开发框架如React Native。 3. 操作系统: - 提及了Linux操作系统,表明源码中可能包含与Linux操作系统的交互或特定于Linux的应用开发。 4. 人工智能与物联网: - 人工智能(AI)项目可能涉及机器学习、神经网络等概念。 - 物联网(IoT)项目可能涉及到硬件与软件的交互,将物理设备连接到互联网的技术。 5. 信息化管理与数据库: - 信息化管理可能涉及到项目管理、企业资源规划(ERP)、客户关系管理(CRM)系统的开发。 - 数据库项目可能包含SQL、NoSQL数据库的使用,以及数据库设计、优化与数据处理。 6. 硬件开发: - 涉及到使用STM32或ESP8266等微控制器进行嵌入式系统开发。 - EDA和Proteus软件常用于电路设计和模拟。 7. 大数据与课程资源: - 大数据相关项目可能包括数据收集、存储、分析与可视化。 - 课程资源可能包括教学视频、讲义以及实训项目。 8. 网站开发: - 网站开发部分可能涉及PHP、Web技术栈的使用,HTML、CSS、JavaScript以及Web框架等。 9. 开发语言与工具: - 提及的编程语言有PHP、QT、C++、Java、Python、Web、C#等,这些是构建软件项目的核心工具。 - 还提到了EDA工具与Proteus模拟软件,它们在电子工程与教育领域应用广泛。 10. 适用人群与附加价值: - 项目适合不同技术领域的初学者和进阶学习者,可以作为毕业设计、课程设计、大作业或工程实训项目。 - 项目具有可复用性和可扩展性,便于学习者在此基础上进行二次开发和功能扩展。 11. 沟通交流与资源下载: - 鼓励用户下载使用,并通过博主提供的渠道进行问题沟通与解答,以促进学习者的共同进步。 文件名称列表指明了该压缩包文件为“XKLog 0.7.244 (PHP)_xklog”,表明这是一个使用PHP语言开发的博客论坛系统,版本为0.7.244,且可能包含前端页面和后台管理系统。通过深入研究这些源码,学习者可以掌握实际的项目开发经验,对理解相关技术领域具有实际意义。

import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeans from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argmin from sklearn.datasets import make_blobs # Generate sample data np.random.seed(0) batch_size = 45 centers = [[1, 1], [-1, -1], [1, -1]] n_clusters = len(centers) X, labels_true = make_blobs(n_samples=3000, centers=centers, cluster_std=0.7) # Compute clustering with Means k_means = KMeans(init='k-means++', n_clusters=3, n_init=10) t0 = time.time() k_means.fit(X) t_batch = time.time() - t0 # Compute clustering with MiniBatchKMeans mbk = MiniBatchKMeans(init='k-means++', n_clusters=3, batch_size=batch_size, n_init=10, max_no_improvement=10, verbose=0) t0 = time.time() mbk.fit(X) t_mini_batch = time.time() - t0 # Plot result fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) fig.subplots_adjust(left=0.02, right=0.98, bottom=0.05, top=0.9) colors = ['#4EACC5', '#FF9C34', '#4E9A06'] # We want to have the same colors for the same cluster from the # MiniBatchKMeans and the KMeans algorithm. Let's pair the cluster centers per # closest one. k_means_cluster_centers = k_means.cluster_centers_ order = pairwise_distances_argmin(k_means.cluster_centers_, mbk.cluster_centers_) mbk_means_cluster_centers = mbk.cluster_centers_[order] k_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, k_means_cluster_centers) mbk_means_labels = pairwise_distances_argmin(X, mbk_means_cluster_centers) # KMeans for k, col in zip(range(n_clusters), colors): my_members = k_means_labels == k cluster_center = k_means_cluster_centers[k] plt.plot(X[my_members, 0], X[my_members, 1], 'w', markerfacecolor=col, marker='.') plt.plot(cluster_center[0], cluster_center[1], 'o', markerfacecolor=col, markeredgecolor='k', markersize=6) plt.title('KMeans') plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show() 这段代码每一句在干什么

2023-06-01 上传