原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^2SSE=i=1∑k​p∈C∑​∣p−mi​∣2  其中，cic_ici​是第i个簇，ppp是cic_ici​中的样本点，mim_imi​是cic_ici​的质心（cic_ici​中所有样本均值），代

我对任何类型的编码都不熟悉，所以我自己将其组合在一起。我有一个服务区业务......没有实体店......我们覆盖了加利福尼亚州萨克拉门托大约30英里的半径。这是我为主页制作的JSON-LD。我想我也应该为其他页面制作JSON-LD模式，但不确定要在上面放什么与这不同？我也觉得我错过了一些能真正帮助我搜索结果的东西，但我不确定是什么。我愿意接受所有反馈!网站:www.yogabearpc.com这是我当前的主页代码:{"@context":"http://schema.org","@type":"ProfessionalService","address":{"@type":"Post

前言：数模排版通常面临两个选择：Word、latex，但是许多人对latex并不熟悉，就算下载了别人分享的模板，还有一些小细节不会。在此，我分享latex排版时常用语法。本人还是觉得latex会用了是很方便的，节约排版的时间，尤其是图、表、公式比较多的时候，latex可以自动标号。推荐小白使用overleafhttps://www.overleaf.com/。数学建模latex速成入门1.引入包库2.基础知识3.大标题+段行标号大标题标号4.插入图片5.表格6.公式7.引用参考文献1.引入包库就像Python、C语言一样，latex使用某些语法函数时也需要导包\usepackage{geome

注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作        奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对数据进行"降维"​编辑保留原矩阵的特征比例Matlab进行奇异值分解：[U,S,V]=svd(A)定义我们自己的mysvd函数Matlab图形的处理RGB模式图片压缩的函数SVD压缩后

背景在产品需求迭代过程中，功能测试与回归测试是必不可少的两个环节。对于改动较大的项目，首先，确保功能的实现符合产品逻辑并做到100%没有问题离不开有效的功能测试；其次，项目中很多逻辑的改动都是在原有功能的基础上进行的，这时候就需要一定的回归测试。通常，在功能测试时，人工case不能模拟线上用户的所有行为，且具有一定的主观性；回归测试时，采用全面回归的方式往往也伴随着测试成本的增加。一个好的方式就是利用线上流量来验证。一方面，通过记录线上流量，在沙箱或者测试环境回放，来发现新分支代码是否能够让系统功能正常运行，从而降低代码变动给整体系统带来的风险；另一方面，通过线上流量进行线下回归测试可以在保障

目录业务图用户管理业务难点1.如何确定用户注册信息的真实性2.面对亿级用户量3.支持多种登录方式会造成读请求扩散，需要解决用户定位问题4.高并发场景下缓存穿透问题需要有效解决，避免数据库压力过大5.明文存储用户敏感信息会造成安全隐患，需要对关键数据加密项目效果​编辑​编辑​编辑​编辑数据库设计会员相关核心数据库表乘车人数据表列车数据表订单数据表项目结构业务图大体上分为会员服务、订单服务、购票服务、支付服务、网关服务​​​​​​​用户管理12306铁路购票系统中，存在两类用户，分别是：会员（即当前账户登录用户）以及乘车人。会员支持在系统中自行注册，需要注册者提供用户名、密码、证件类型、证件号、真

近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势，这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展，这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。所以在建模比赛中，只要数据量还比较大，就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习(MachineLearning)是一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程。机器学习是指一套工具或方法，凭借这套工具和方法，利用历史数据对机器进行“训练”进而“学习”到某种模式或规律，并建立预测未来结果的模型。机器学习涉及两类学习方法（如图1）：有监督学习，主要

#1赛题问题A：资源可用性和性别比例虽然一些动物物种存在于通常的雄性或雌性性别之外，但大多数物种实质上是雄性或雌性。虽然许多物种在出生时的性别比例为1：1，但其他物种的性别比例并不均匀。这被称为适应性性别比例的变化。例如，美洲短吻鳄孵化卵的巢穴的温度会影响其出生时的性别比例。七鳃鳗的作用是复杂的。在一些湖泊栖息地，它们被视为对生态系统有重大影响的寄生虫，而七鳃鳗在世界的一些地区也是食物来源，如斯堪的纳维亚，波罗的海，以及太平洋西北部的一些土著民族的北美。海洋七鳃鳗的性别比例可能因外部环境而异。海七鳃鳗变成雄性或雌性取决于它们在幼虫阶段的生长速度。这些幼虫的生长速度受到食物供应的影响。在食物供应

20204年第九届数维杯数学建模竞赛在5月10号开赛，为了帮助小伙伴们赛前充分准备，并且快速掌握历年的赛题类型，在这里给大家整理出了近五年的数维杯数学建模竞赛题目及考点方向，便于小伙伴们更好的巩固学习。2019年A题：我国省际生态环境与经济交互状况的综合评价考点：归一化处理；模糊综合评价；主成分分析；多元线性回归；因子分析B题：火灾等级评价与快速救援措施优化考点：熵权法；K-MEANS算法；最优化问题C题：共享汽车最优调度与定价策略探讨考点：资源调度问题，适合选址运输模型2020年A题：舆情监测情感倾向分析建模考点：LDA主题模型；jieba分词；TF-IDF模型；正则表达式；聚类分析B题：以

线性规划（Matlab）线性规划Matlab函数Matlab使用例子线性规划线性规划：约束条件和目标函数都是线性的。简单点说，所有的决策变量在目标函数和约束条件中都是一次方。Matlab函数Matlab函数：[x,value]=linprog(func,A,b,Aeq,beq,lb,ub);参数解释：func表示目标函数。A表示不等式约束条件系数矩阵，b表示不等式约束条件常数矩阵。Aeq表示等式约束条件系数矩阵，beq表示等式约束条件常数矩阵。lb表示决策变量的下限数组，ub表示决策变量的上限数组。x表示目标函数func取得最小值时的决策变量取值数组。value表示目标函数func取得的最小值