无线传感器网络是近几年发展起来的一种新兴技术,在条件恶劣和无人坚守的环境监测和事件跟踪中显示了很大的应用价值。节点部署是无线传感器网络工作的基础,对网络的运行情况和寿命有很大的影响。部署问题涉及覆盖、连接和节约能量消耗3个方面。该文重点讨论

这就要用到积分了一般的匀质棒的转动惯量就是i1=ml^212l是棒的长度在棒的两端有两个小球,就是叠加就行了i2=2m'(l2)^2i=i1+i2=73(kgm^2)这样看来答案应该是错的设椭圆的坐标方程为 (xA)^2+

谱聚类(Spectral Clustering, SC) ,是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远 换句话说， 当遇到比较复杂的聚类问题时，k-m

1' 然后直接看文档copy实例即可。 2，一般均分; 根据k值截取邻居里面前k个 for (var i in this。留一法就是每次只留下一个样本做测试集, k) { for (var i in this; var b = n

1、你在网上找一个叫“轻松工具箱”，专门输入符号的。2、将下面这些直接复制到WORD就行了。你也可以在网上搜一些力学符号以后留着备用。主要力学符号表a 加速度an 法向加速度aτ 切向加速度aa 绝对加速度ar 相对加速度

1、物联网技术学院：计算机应用技术，计算机网络技术，软件技术，软件技术(嵌入式软件人才培养)，电子信息工程技术，应用电子技术，微电子技术，物联网应用技术，计算机应用技术(海外本科直通车)；2、汽车技术系：汽车检测与维修技术（3+2本科），汽

的确质心就在中心处，不过用积分的方法球质心可以这样做。以圆心为原点，做一个二维平面上的极坐标包含（r，θ）两个坐标变量。然后把整个园薄片分割成“洋葱环”的状态，就是一个圈套着一个圈的。每一个圈的半径是r，宽度是dr，所以每一个圆环的面积是2

形心计算公式是∫∫Dxdxdy=重心横坐标×D的面积，∫∫Dydxdy=重心纵坐标×D的面积。形心就是截面图形的几何中心，质心是针对实物体而言的，而形心是针对抽象几何体而言的，对于密度均匀的实物体，质心和形心重合。面的形心就是截面图形的几何

在CAD中找一个多边形的中心点的方法：工具原料win10系统电脑 cad20101、首先打开CAD软件，在工具栏中找到“工具”，d出菜单之后选择“查询”，选择并点击子菜单的“质量特性”。2、将五边形选中，选中之后d出信息框，记录质心的位置

下面是camshift物体追踪代码，需要你用avi视频测试，matlab对avi视频格式要求比较严格。但是可以试试mmreader函数读取视频。% Adam Kukucka% Zach Clay% Marcelo Molina% CSE 4

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聚类分析的主要步骤聚类分析的主要步骤1.数据预处理，2.为衡量数据点间的相似度定义一个友盯距离函数，3.聚类或分组，4.评估输出。数据预处理包括选择数量，类型和特征的标度，它依靠特征选择和特征抽取，特征选择选择重要的特征，特征抽取把输入的特

你这是四维数据，我这是一维数据kmeans，你试试吧#include&ltiostream&gt此肢此#include&ltmath.h&gt#include&ltstdlib.h&gt#in

确定物体个数和中心的话，利用颜色值进行连通性分析，应该能确定一块相同颜色的区域，找到这块区域就能确定质心点了。要是还要判断形状还得先提取出每个形状的特征。1.识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势人脸识别为主

[capture-of-moving.rar] - 本文详细介绍了在视频图像的基础上用!"#$ &amp’(( )*+ 实现运动目标形心捕获的具体程序"从而可以实现运动 目标的位置检测 程序运用改进的形心算法计算

从非零值开始聚簇卖清吧。K-means算法就是随机几个质心当吸铁石，然后丢一堆数据项给各个质心吸，质心就吸走离自己基租最近的数据项。吸了一部分以后，将簇汇总求均值作为簇的新质心，然后接着吸剩余数据项，慢慢就分成一簇簇的了的一搏配兆种分类算法

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K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函悉梁亮数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心

VideoReader用法：由命令help VideoReader，得OBJ = VideoReader(FILENAME) constructs a multimedia reader object, OBJ, that can read