we learn网络异常

题主想问的是welearn网络异常怎么办吗？

1、打开安装welearn相关程序的文件夹。

2、把相关welearn里的升级文件全部删除。

3、重新开启welearn网络就不会异常了。

1、学生提前半小时熟悉welearn考试程序、调试设备，测试网络，确保测试考试顺利进行。并进入平台等待考试开始。

2、学生考试时必须开摄像头且面部正对摄像头，考试期间教师发现学生不开摄像头、中途离开考试、因自己设备网络原因没有完成考试，或者其它原因未能参加考试下学期来学校进行第二次考试。

3、写作、阅读和词汇、听力考试登录方式电脑登陆或手机welearnAPP。口语考试登录方式登陆手机appfif口语训练学生版，帐号bttc加学号，密码自己设定的。

4、统一使用welearn监考，考试过程中全程打开摄像头，教师全程录像。

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法将簇看做高密度区域以从低密度区域中区分开。由于这个算法的一般性，DBSCAN建立的簇可以是任何形状的。相对的，K-means则假设簇是凸的。核样本的概念是DBSCAN的重要成分，核样本是指高密度区域的样本。一个簇是由互相靠近的核样本的集合以及靠近核样本的非核样本组成的集合组成的。这个算法有两个参数，

min_samples 和 eps ，这两个参数表示数据的稠密性。当 min_samples 增加 或者 eps 减小的时候，意味着一个簇分类有更大的密度要求。

若样本在数据集中存在 eps 距离内有至少 min_samples ，则该样本可以成为核样本。也用来定义边缘样本。核样本是向量空间的高密度区域。通过找到一个核样本，找到其附近的核样本，再找到附近核样本的附近的核样本递归地建立由核样本组成的簇。一个簇也包含邻居是核样本的非核样本。

根据定义，任何核样本是簇的一部分。任何距离核样本至少 eps 距离非核样本是异常值。

从下图中可以看到，不同的颜色表示不同的簇。大圈圈表示算法定义的核样本，小圈圈表示仍是簇的组成部分的非核样本。黑色点表示异常值。

这个算法是有随机性的，虽然标签会变化，但是核样本始终属于同一个簇。非确定性主要来自非核样本的归属。一个非核样本可能距离两个簇的非核样本都小于 eps 。根据三角不等式，这两个核样本之间的距离大于 eps ，否则他们会属于同一个簇。非核样本将会属于先产生的簇，而簇产生的先后顺序是随机的。不考虑数据集的顺序，算法是确定性的，相同数据上的 结果也会相对稳定。

当先实现是使用球树和线段树来计算点的邻居，这避免了计算时全距离矩阵。可以使用一般的距离度量方法。

当前实现不是一个节约内存的算法，因为它建立了kd-tree和ball-tree不能使用的成对的相似矩阵。可以绕过这个的方法如下：

class sklearn.cluster.DBSCAN( eps=0.5 , min_samples=5 , metric='euclidean' , algorithm='auto' , leaf_size=30 , p=None , n_jobs=1 )

程序地址： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/cluster/plot_dbscan.html#sphx-glr-auto-examples-cluster-plot-dbscan-py

关键在于调节前面提到的两个参数，需要不断修正。如果需要测试数据，可以留言。

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