前三步

今日在学机器学习 第八章(Unsupervised learning) 的时候 开头介绍时讲到了 K-means 应用在大型计算集群的资源分配上(见下图). 突然间一些回忆就猛的涌上心头: 本科跟着老师做的算法研究 最后毕业论文的名字叫做《基于虚拟机放置策略的数据中心网络节能算法研究》 其实和刚刚提到的资源分配非常类似. 当时在论文摘要中提到了 K-means 算法 可惜并没有深入去了解原理. 惭愧 趁这个机会好好学习下 算法并不复杂 更多的是作为一次记录与反省. 个人理解 一是知道了一堆人中男人和女人 找个方法把他们分开 然后新来一个人也能根据这个方法来判断他的性别. 二是把一堆人自动分为两类. 将图中的所有点 根据与初始化点的距离 分为两组. 根据第二步得出的两组点 重现计算新两个的中心(见下图箭头所指的点所示). 一直重复前三步的操作 直到新的中心不再变化为止. 有不懂的地方尽管给我留言哦 笔芯.

Université de Pékin 社会调查与研究方法， 首先，是一套观察社会现象、测量社会现象的工具； 其次，是一套分析和运用社会现象数据的科学方法； 最高境界，则是一套针对社会、经济、教育、政治、法律、管理、公共卫生、新闻报道等人类的生产与生活现象，进行科学沟通的思维逻辑与表达方式。 经济且有效地获取研究数据的方法之一是抽样调查。本周讨论另一个非常重要的议题：抽样

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这一篇其实是个入门，相信有不少人都已经知道是怎么回事。因为用Read Later的多少都是有点思考力和求上进的，所以这个入门如果您已经知道了可以不看。静候它的进阶篇：如何在iOS的Chrome里把文章加入Read Later服务

25 位完成问卷填答，平均年龄 39 岁。结果显示，此培训模式能提升实证实务能力 认知及自我效能；所有组别完成实证护理前三步骤之口头报告，成果通过刊登于专业研讨会。 结论： 透过产业及学界师资结合之培训课程，能有效的提升护理人员对实证实务能力认知、自 我效能与实务能力，亦提升学员对实证护理问问题、资料搜寻及严格评读文献的成果展现能力

学琴主要靠多弹多练，贵在坚持。不管学习什么都是从零开始，能够坚持跟课程，勤练习的学员朋友们，发现真的不多。可能大家都觉得学习电子琴很难，很复杂，其实，学习电子琴很简单