子曰：学而时习之，不亦说乎！有朋自远方來，不亦乐乎！人不知而不愠，不亦君子乎！ 在重读论语之前，我对这句话的理解是：“经常学习，不也喜悦吗？从远方来了朋友，不也快乐吗？别人不了解我也不怨恨，不也是君子吗？” 重读《论语》，总感觉上面的解释有点“跳”…
查看全文PyClustering简介 PyClustering 是一个功能丰富的数据挖掘库，特别专注于聚类分析、振荡网络和神经网络。PyClustering 是一个算法覆盖面广、实现质量高的库，特别在以下方面表现突出： 聚类算法全面性：从经…
scikit-learn-extra简介 scikit-learn-extra 是 scikit-learn 的一个官方扩展工具包，专为提供那些新颖、专用或尚未纳入主库的机器学习算法而设计。它完全兼容 scikit-learn 的 API 规范，让你能在熟悉的生态里，…
ROCK算法概述 ROCK产生背景 传统聚类算法的局限性 20世纪90年代末，随着电子商务、市场篮子分析和生物信息学等领域的快速发展，分类属性和布尔型数据的聚类需求日益凸显。传统聚类方法面临两大挑战： 距…
K-Medians简介 K-Medians 是 K-Means 聚类算法的一种变体，通过使用中位数而非均值来计算聚类中心，从而提升对异常值的鲁棒性。 核心思想 目标函数：最小化每个数据点到其所属聚类中心的曼哈顿距离之…
k-medoids算法概述 k-medoids 是一种基于中心的聚类算法，是 k-means 算法的改进版本。与 k-means 使用簇内数据点的均值作为中心点不同，k-medoids 使用实际数据点作为中心点（称为 medoid）。 与 k-means …
在纷繁复杂的产品世界中，我们常看到类似的现象：为何网易云音乐的“乐评专列”能引爆社交网络，而其他品牌的UGC广告却反响平平？为何投入巨大的公众号运营，最终只换来惨淡的转化？其根本原因，在于主导产品、营销、…
从点子到公司-创业始于创见 能做出完整的作品 完整作品 = 能力+耐力+学习能力 = 克服表面下的复杂 创见比创业本身更重要 创见 创见≠营收≠微创新 是否真实需求 市场是否足够大 市场成长是…
什么是欺骗性设计模式？ 欺骗性设计模式，也被称为“暗黑模式”，是指在网站和应用程序的界面设计中，被用来诱导用户做出非本意行为的花招或陷阱。其核心在于设计并非为了帮助用户，而是为了操纵用户，服务于企业自…
Mlxtend 简介 Mlxtend 是一个Python开源库，全称为 “machine learning extensions”（机器学习扩展）。由 Sebastian Raschka 创建并维护，其核心目标是提供一系列在日常数据科学和机器学习任务中非常实用的工具和扩…
技术背景与挑战 技术背景深度解析 小程序运行环境特殊性 微信小程序基于独特的"双线程"架构运行，这一设计对其网络通信能力产生了根本性影响： 视图层与逻辑层分离： 视图层（WebView）负责页面渲染…
