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CAN通信的数据帧和远程帧「建议收藏」

为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的...那么A可有2种方法发送请求： 1）A发送一帧数据，ID号为B的ID号(B_ID),数据域内容为【请求温度信息】。 B的过滤器设置为接收B_ID帧。...当然也可以采用别的方法来解决此问题，如A发送请求温度帧的ID号改成别的，当然B的过滤器也要做相应的设置。...当B（前提是以对过滤器设置接受B_ID类型的帧)接受到远程帧后，在软件（注意，是在软件的控制下，而不是硬件自动回应远程帧）控制下，往CAN总线上发送一温度信息帧，即使用B_ID作帧ID号往CAN总线上发送温度信息帧...该帧被A接受到（当然A的过滤器已在发送远程帧之前做了相应设置）。由此可见，远程帧可以使请求更简单，但也非不可代替。

5.3K30

基于用户的协同过滤算法「建议收藏」

最开始，所以我们在网上找资料，都是进yahoo，然后分门别类的点进去，找到你想要的东西，这是一个人工过程，到后来，我们用google，直接搜索自己需要的内容，这些都可以比较精准的找到你想要的东西，但是，...根据你给出的关键字来给你推荐，这实际上就退化成搜索算法了 根据上面的几种条件组合起来给你推荐 实际上，现有的条件就这些啦，至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了，这么多年沉淀了一些好的算法，今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个...基于用户的协同过滤算法 ---- 我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法，这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性，也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你...然后就是协同过滤了，所谓协同就是大家一起帮助你啦，然后后面跟个过滤，就是大家是商量过后才把结果告诉你的，不然信息量太大了。。...那么，如何找出这K个基友呢？最直接的办法就是把目标用户和数据库中的所有用户进行比较，找出和目标用户最相似的K个用户，这就是好基友了。

52431
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

XssHtml – 基于白名单的富文本XSS过滤类

所以我的XssHtml类设计思路是这样：首先用strip_tags清理掉白名单外、不规范的标签，然后用DOMDocument类加载这个HTML进DOM中。...这样做有几个好处： 整个类设计简单，只要创建好对象，调用一个方法即可得到过滤结果。 白名单处理，能考虑到所有情况 用PHP自带的DOMDocument类处理html，能有效处理一些不规则的内容。...面向对象类设计，以后想增加其他标签，写针对性的代码可以直接调用之前写好的方法处理。 不过也有一些缺陷，就是过滤XSS不支持IE6及以下浏览器。...因为IE6下奇葩特性太多了，会严重影响过滤器的效果与性能，所以我就没有考虑一些IE6的特性。 总的来说这应该是很多不了解安全的程序员的福音了。 类不长，贴出来吧： <?...我还在自己主机上搭建了一个使用该类的一个test，希望有同学能找到BUG，完善过滤类。地址是 http://xsshtml.leavesongs.com/

1.5K32

XssHtml – 基于白名单的富文本XSS过滤类

之前我也总结了一些fliter的缺点，利用白名单机制完成了一个XSS Fliter类，希望能更大程度地避免富文本XSS的产生。...所以我的XssHtml类设计思路是这样：首先用strip_tags清理掉白名单外、不规范的标签，然后用DOMDocument类加载这个HTML进DOM中。...这样做有几个好处： 1.整个类设计简单，只要创建好对象，调用一个方法即可得到过滤结果。...4.面向对象类设计，以后想增加其他标签，写针对性的代码可以直接调用之前写好的方法处理。 不过也有一些缺陷，就是过滤XSS不支持IE6及以下浏览器。...我还在自己主机上搭建了一个使用该类的一个test，希望有同学能找到BUG，完善过滤类。地址是 http://xsshtml.leavesongs.com/

2.6K80

【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 )

文章目录 一、 基于划分的聚类方法 二、 K-Means 算法 简介 三、 K-Means 算法 步骤 四、 K-Means 方法的评分函数 五、 K-Means 算法 图示 一、 基于划分的聚类方法...基于划分的聚类方法 : 又叫 基于分区的聚类方法 , 或 基于距离的聚类方法 ; ① 概念 : 给定数据集有 n 个样本 , 在满足样本间距离的前提下 , 最少将其分成 k 个聚类 ; ② 参数...典型的基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ( K 均值方法 ) , 聚类由分组样本中的平均均值点表示 ; K-medoids 方法 ( K 中心点方法 ) , 聚类由分组样本中的某个样本表示...硬聚类 : K-Means 是最基础的聚类算法 , 是基于划分的聚类方法 , 属于硬聚类 ; 在这个基础之上 , GMM 高斯混合模型 , 是基于模型的聚类方法 , 属于软聚类 ; 二、 K-Means...算法 步骤 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 X , 该数据集有 n 个样本 , 将其分成 K 个聚类 ; ① 中心点初始化 : 为 K 个聚类分组选择初始的中心点

89520

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 一维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录 一、 K-Means 聚类算法流程 二、 一维数据的 K-Means 聚类 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 3、 第三次迭代 4、 第四次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法 简介...( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means...| K-Means 算法优缺点 | K-Means 算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n..., 计算分好组的样本的中心点 , 重新计算所有样本到所有中心点的距离 , 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 一维数据的 K-Means 聚类 ----...K-Means 聚类算法最终结果 ; 详细解析参考 【数据挖掘】K-Means 一维数据聚类分析示例

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基于k-means++和brich算法的文本聚类

文本聚类流程如下：未命名文件 (1).jpg分词和过滤停用词，这里分词有两步，第一步是对停用词进行分词，第二步是切分训练数据。...1)使用k-means算法进行聚类，并调整参数，主要是聚类中心的数量的调整和迭代次数的调整这里由于自己写的k-means算法很水导致数据大的时候特别容易出bug所以调用了sklearn的k-means算法直接进行聚类...：这里设置了迭代次数大概800次之后就没什么变化了，所以为了保险起见就把迭代次数调成1000，下面就调整聚类中心k的个数，这里的数据是使用3000个文本的结果，下面这些图是根据聚类结果的轮廓系数画出来的图...k=5时虽然看起来还不错，但是有一部分不分到第1类中去了，而且大于0的部分数据也不是很大，所以结果还有一定的争议，效果不是最好。...k=6时，第0类虽然和k=5时比起来面积变小了，但是其他的有几个类出现了很多小于0的部分。k=7的时候，虽然没有k=6的时候的其他情况，但是第1类的小于0的面积还是比较大。

2.4K11

基于K-Means聚类算法的主颜色提取

01.简介 本期我们将一起实现基于K-Means聚类算法的主色提取。在深入研究代码之前，让我们先了解一下K-Means算法的背景知识。...02.K均值类聚算法 K-Means算法是最流行但最简单的无监督算法。对于散布在n维空间中的所有数据点，它会将具有某些相似性的数据点归为一个群集。...在随机初始化k个聚类质心之后，该算法迭代执行两个步骤： 1. 聚类分配：根据每个数据点距聚类质心的距离，为其分配一个聚类。 2. 移动质心：计算聚类所有点的平均值，并将聚类质心重定位到平均位置。...根据新的质心位置，将数据点重新分配给群集。 ? K-Means算法的迭代步骤 经过一定数量的迭代后，我们观察到聚类质心不会进一步移动或移动到任何新位置，聚类中的数据点也不会更改。至此，算法已经收敛。...接下来将初始化一个空的数据框cluster_map，并创建一个名为position的列，该列保存图像和列簇中存在的每个数据点（像素）的RGB值，我存储了每个数据点（像素）被分组到的簇号。

2.2K20

【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法 | 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 )

聚类主要算法 ---- 聚类主要算法 : ① 基于划分的聚类方法 : K-Means 方法 ; ② 基于层次的聚类方法 : Birch ; ③ 基于密度的聚类方法 : DBSCAN ( Density-Based...基于划分的聚类方法 ---- 基于划分的方法 简介 : 基于划分的方法 , 又叫基于距离的方法 , 基于相似度的方法 ; ① 概念 : 给定 n 个数据样本 , 使用划分方法 , 将数据构建成 k...个划分 (k \leq n) , 每个划分代表一个聚类 ; ② 分组 : 将数据集 分成 k 组 , 每个分组至少要有一个样本 ; ③ 分组与样本 对应关系 : 每个分组有 1 个或多个样本对象...基于密度的聚类方法 算法优点 : ① 排除干扰 : 过滤噪音数据 , 即密度很小 , 样本分布稀疏的数据 ; ② 增加聚类模式复杂度 : 聚类算法可以识别任意形状的分布模式 , 如上图左侧的聚类分组模式...基于方格的方法 ---- 1 . 基于方格的方法 : 将数据空间划分成 一个个方格 , 在这些方格数据结构上 , 将每个方格中的数据样本 , 当做一个数据处理 , 进行聚类操作 ; 2 .

2.8K20

基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割

一、K-means聚类算法原理 K-means算法首先从数据样本中选取K个点作为初始聚类中心;其次计算各个样本到聚类的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类:然后计算新形成的每个聚类的数据对象的平均值来得到新的聚类中心...二、K-means聚类算法的要点 1.选定某种距离作为数据样本间的相似性度量 在计算数据样本之间的距离时，可以根据实际需要选择某种距离作为样本的相似性度量，距离越小，样本越相似，差异越小；距离越大，样本越不相似...3.误差平方和准则函数评价聚类性能 三、基于 K-means图像分割 K-means聚类算法简捷，具有很强的搜索力，适合处理数据量大的情况，在数据挖掘 和图像处理领域中得到了广泛的应用。...采用K-means进行图像分割，将图像的每个像素点的灰度或者RGB作为样本(特征向量)，因此整个图像构成了一个样本集合(特征向量空间)，从而把图像分割任务转换为对数据集合的聚类任务。...以上就是今天介绍的基于K-means聚类算法的MATLAB图像分割，有需要的朋友们可以自己动手尝试，欢迎大家分享到朋友圈，让更多有需要的朋友看到！也欢迎更多MATLAB爱好者和使用者前来交流！

3.9K60

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( K-Means 聚类算法 | 二维数据的 K-Means 聚类 ) ★

文章目录 一、 K-Means 聚类算法流程 二、 二维数据的 K-Means 聚类 1、 第一次迭代 2、 第二次迭代 参考博客 : 【数据挖掘】聚类算法 简介 ( 基于划分的聚类方法 | 基于层次的聚类方法...| 基于密度的聚类方法 | 基于方格的聚类方法 | 基于模型的聚类方法 ) 【数据挖掘】基于划分的聚类方法 ( K-Means 算法简介 | K-Means 算法步骤 | K-Means 图示 ) 【...算法变种 ) 一、 K-Means 聚类算法流程 ---- K-Means 算法 步骤 : 给定数据集 \rm X , 该数据集有 \rm n 个样本 , 将其分成 \rm K 个聚类 ;...K 个中心点 的距离 ; ( 共计算 \rm n \times K 次 ) ③ 聚类分组 : 每个对象与 \rm K 个中心点的值已计算出 , 将每个对象分配给距离其最近的中心点对应的聚类..., 继续进行分组 , 一直迭代执行上述操作 , 直到连续两次样本分组不再变化 ; 二、 二维数据的 K-Means 聚类 ---- 给定数据集 \rm \{ A_1 ( 2 , 4 ) , A_2

81400

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（26）——聚类之k-means方法

聚类算法大都是几种最基本的方法，如k-means、层次聚类、SOM等，以及它们的许多改进变种。MADlib提供了一种k-means算法的实现。...二、k-means方法 在数据挖掘中，k-means算法是一种广泛使用的聚类分析算法，也是MADlib 1.10.0官方文档中唯一提及的聚类算法。 1....基本思想 k-means聚类划分方法的基本思想是：将一个给定的有N个数据记录的集合，划分到K个分组中，每一个分组就代表一个簇，K<N。...k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。...该算法认为簇是由距离靠近的对象组成，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 k-means算法的输入是聚类个数k，以及n个数据对象，输出是满足误差最小标准的k个聚簇。

76710

（数据科学学习手札12）K-means聚类实战（基于R）

上一篇我们详细介绍了普通的K-means聚类法在Python和R中各自的实现方法，本篇便以实际工作中遇到的数据集为例进行实战说明。...数据说明： 本次实战样本数据集来自浪潮集团提供的美团的商家信息，因涉及知识产权问题恕难以提供数据地址； 我选择的三个维度的数值型数据分别为“商家评分”，“商家评论数”，“本月销售额”，因为数值极差较大，...故对原数据先进行去缺省值-标准化处理，再转为矩阵形式输入K-means算法之中，经Rtsne对原数据进行降维后具体代码和可视化聚类效果如下： rm(list=ls()) library(readxl)...根据上述代价函数变化情况，依据肘部法则，选取k=3，下面得到k取定3时具体的聚类结果： cl <- kmeans(input,centers=3,iter.max=50) plot(tsne$Y,col...以上便是此次简单的K-means聚类实战，如有不足望提出。

62150

十九.图像分割之基于K-Means聚类的区域分割

现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。...图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。 本篇文章主要讲解基于理论的图像分割方法，通过K-Means聚类算法实现图像分割或颜色分层处理。基础性文章，希望对你有所帮助。...K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。...下面是K-Means聚类算法的分析流程，步骤如下： 第一步，确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。 第二步，从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Centroid）或数据中心。..., flags[, centers]) data表示聚类数据，最好是np.flloat32类型的N维点集 K表示聚类类簇数 bestLabels表示输出的整数数组，用于存储每个样本的聚类标签索引 criteria

76040

ICMPExfil：一款基于ICMP的数据提取和过滤工具

关于ICMPExfil  ICMPExfil是一款基于ICMP的数据提取和过滤工具，该工具可以帮助广大研究人员通过有效的ICMP数据包传输数据。...我们可以使用客户端脚本来传递希望过滤的数据，然后再通过目标设备将数据传递到运行的服务器上。...无论你是经验丰富的安全专家，还是功能强大的安全系统，都只能查看到有效的ICMP数据包，数据包的数据结构没有任何的安全问题，我们的数据也不会隐藏在ICMP数据包中，因此通过审查数据包并不能够查看到我们所要提取或过滤的数据...工具下载  由于该工具基于Python 3开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Python 3环境。...服务器开启/关闭 我们只需要运行下列命令即可启动服务器: sudo python3 server.py 服务器运行之后，它需要根据接收数据的来源来映射输入。

36120

深度K-Means:简单有效的数据聚类方法

简读分享 | 崔雅轩 编辑 | 龙文韬 论文题目 Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering 论文摘要 聚类是统计和机器学习中最常用的技术之一...由于简单高效，最常用的聚类方法是k-means算法。在过去的几十年里，k-means及其各种扩展被提出并成功的应用于数据挖掘实际问题中。然而，以前的聚类方法通常是仅仅在公式中进行设计和改进的。...然而，这些方法得到的低维数据与原始数据之间的映射可能包含相当复杂的层次信息。在本文中，提出了一种新的深度k-Means模型，以学习不同低维层次特征的隐藏特征。...利用深层结构对k-means进行分层，分层学习数据。同一类的数据点被一层一层地收集，这有利于后续的学习任务。通过在数据集上的实验，验证了该方法的有效性。

95610

讨论k值以及初始聚类中心对聚类结果的影响_K均值聚类需要标准化数据吗

传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。...、基于网格的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于模型的聚类算法。...基于划分的聚类算法是目前应用最广泛、最成熟的聚类算法，其中，Ｋ均值聚类算法一个比较简洁和快速，一种典型的基于划分的聚类算法，其思想简单、收敛速度快，已得到广泛的应用和研究，但是K均值算法存在着以下缺陷：...本文讨论的K 均值聚类算法是一种常用的、典型的基于划分的聚类算法，具有简单易实现等特点。...文献[13]中利用密度网格优化K－means聚类。这些基于密度的方法充分利用了样本空间中数据的分布状况，能够产生更优的初始聚类中心。

2.2K21

MATLAB、R基于Copula方法和k-means聚类的股票选择研究上证A股数据

本文结合Copula方法和聚类思想对大数量级的股票间尾部相关性进行分析，帮助客户构建混合Copula模型并计算股票间尾部相关系数，再根据尾部相关系数选用合理高效的聚类方法进行聚类，为投资者选择投资组合提供有效的建议...上证A股数据 本文选取上证A股数据，其数据来源于wind数据库。由于时间间隔较长，本文将通过对相关系数进行计算来分析其之间的相关性，然后再通过聚类分析将其合并来进行研究。...logL3;logL4], 当聚类数目为 7 时的 k-means 聚类 c=7;   [idx,ctrs] = kmeans(M,c); X=M plot(X(idx==1,1),X(idx=...，以上证A股数据作为研究对象，基于 Copula方法构建了对不同投资组合的风险和收益的预测模型；其次，将聚类思想应用到股票选择中，将选择出来的股票进行聚类分析，得出各个聚类结果。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.r语言实现copula算法建模依赖性案例 3.R语言COPULAS和金融时间序列数据VaR分析 4.R语言多元

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基于不同的数据类型的可视化建议

关注我们 最近数据库写的有一些疲劳，所以就穿插着更新一些关于数据可视化的帖子吧。...之后关于数据可视化的帖子都是基于《Fundamentals of Data Visualization》这本书来的，有兴趣的可以看一下。...所以今天这个帖子主要还是来推荐一个比较全的基于不同的数据类型都可以进行什么可视化的网站。这个网站就是：https://www.data-to-viz.com/#histogram。...之后我们更新的图形可视化的话，也只是讲图形的基本内容。至于如何作图，基于自身掌握的绘图技能来选择即可。...临床数据分析流程介绍 2020-05-22 GEO二代测序表达数据下载数据库 2020-05-21 从ncRNA-eQTL谈重复性工作代码的重要性 2020-05-20

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