#include头文件usingnamespacestd;作用这个很清楚了，FILO运用在：括号匹配、波兰式计算问题上(未完待续)创建template>classstack;一个参数，默认使用deque容器stack>两个参数，使用自定义的数据结构，如:liststack>mystack;vectorstack>mystack;listvalues{1.414,3.14159265,2.71828};stack>my_stack(values);拷贝构造函数stack>copy_stack{my_stack};成员函数sizesize_typesize()const;//Membertypes
#include头文件usingnamespacestd;作用这个很清楚了，FILO运用在：括号匹配、波兰式计算问题上(未完待续)创建template>classstack;一个参数，默认使用deque容器stack>两个参数，使用自定义的数据结构，如:liststack>mystack;vectorstack>mystack;listvalues{1.414,3.14159265,2.71828};stack>my_stack(values);拷贝构造函数stack>copy_stack{my_stack};成员函数sizesize_typesize()const;//Membertypes
C++进阶-3-4stack容器、queue容器1#include2#include3#include4usingnamespacestd;56//stack容器7//先进后出89//queue容器10//先进先出1112//stack容器13voidtest01(){1415stackint>s;1617//入栈18s.push(10);19s.push(20);20s.push(30);21s.push(40);2223cout"栈的大小："endl;2425//只要栈不为空，查看栈顶，并且执行出栈操作26while(!s.empty())27{28//查看栈顶元素29cout"栈顶元素为
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算法思想k-means算法是一种聚类分析算法，通过不断地迭代求解实现对样本的分类，其中k代表的是样本的类别数。k-means对样本按相似性进行分簇，其基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些，也就是说，让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。算法步骤随机产生k个初始簇中心（或者随机选择k个点作为初始簇中心）；对每个点，计算与所有簇中心的距离，将其分配到最近的簇；如果没有点发生分配结果的改变，则结束，否则继续下一步；计算每个簇中所有点坐标的平均值，找到新的簇中心；回到第二步。注意常用欧式距离作为距离的度量，在计算距离前可以先进行标准化操作。算法的优化目标是使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小。
算法思想k-means算法是一种聚类分析算法，通过不断地迭代求解实现对样本的分类，其中k代表的是样本的类别数。k-means对样本按相似性进行分簇，其基本思想是让簇内的样本点更“紧密”一些，也就是说，让每个样本点到本簇中心的距离更近一些。算法步骤随机产生k个初始簇中心（或者随机选择k个点作为初始簇中心）；对每个点，计算与所有簇中心的距离，将其分配到最近的簇；如果没有点发生分配结果的改变，则结束，否则继续下一步；计算每个簇中所有点坐标的平均值，找到新的簇中心；回到第二步。注意常用欧式距离作为距离的度量，在计算距离前可以先进行标准化操作。算法的优化目标是使每个样本点到本簇中心的距离的平方和尽量小。
目录一、概述1）metrics-server简介2）Prometheus简介3）PrometheusOperator4）metrics-server&Promehteus对比&特性5）PrometheusOperatorVSkube-prometheus二、安装kube-prometheus1）安装git2）下载kube-prometheus2）修改镜像源3）修改类型为NodePort1、修改prometheus的service2、修改grafana的service3、修改alertmanager的service4、安装CRD和prometheus-operator5、安装prometheus
目录一、概述1）metrics-server简介2）Prometheus简介3）PrometheusOperator4）metrics-server&Promehteus对比&特性5）PrometheusOperatorVSkube-prometheus二、安装kube-prometheus1）安装git2）下载kube-prometheus2）修改镜像源3）修改类型为NodePort1、修改prometheus的service2、修改grafana的service3、修改alertmanager的service4、安装CRD和prometheus-operator5、安装prometheus
无监督学习-K-means算法1、什么是无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为无监督，是因为这是从无标签的数据开始学习的。2、无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA3、K-means原理我们先来看一下
无监督学习-K-means算法1、什么是无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。Airbnb需要将自己的房屋清单分组成不同的社区，以便用户能更轻松地查阅这些清单。一个数据科学团队需要降低一个大型数据集的维度的数量，以便简化建模和降低文件大小。我们可以怎样最有用地对其进行归纳和分组？我们可以怎样以一种压缩格式有效地表征数据？这都是无监督学习的目标，之所以称之为无监督，是因为这是从无标签的数据开始学习的。2、无监督学习包含算法聚类K-means(K均值聚类)降维PCA3、K-means原理我们先来看一下
