1、数据载入、显示与保存

聚类算法是一种无监督学习方法，它可以根据数据对象之间的相似度或距离，将它们划分为不同的簇或类别，使得同一簇内的对象尽可能相似，不同簇间的对象尽可能不同。

机器学习中的聚类算法有很多种，根据不同的划分原则和优化目标，可以分为以下几类：

K-means,K-means++,均值漂移Mean Shift等算法可以解决大部分无监督的分类问题，由于他们都是基于距离的聚类算法，因此聚类结果是球状簇。在现实中，当聚类结果是非球状簇的时候，这几种算法将失效，此时引入新的算法–DBSCAN(基于密度的聚类)。

引言

滤波算法在工程应用中起着关键作用，能够有效地消除噪声、提取特征、增强图像等。本文将介绍并比较分析十种常用的滤波算法，探讨它们的优劣以及适用的应用场景。

1. 高斯滤波（Gaussian Filter）

• 特点： 基于线性平滑，使用高斯核进行加权平均。

来源：DeepHub IMBA

视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义。在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法，更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习（神经网络）和相关滤波器等方法。本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪（单目标跟踪）、单目标跟踪的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法及研究趋势等。

KNN（K近邻分类）算法（监督学习）

最简单的机器学习算法之一 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

meanshift算法原理

meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。

K-Means算法适合处理无标签数据的分类问题，是无监督学习中最常用的算法之一，影响该算法的两大要素是聚类中心和聚类个数K；K-Means++算法基本上解决了聚类中心的问题；而如何选择聚类中心K的个数需要一种新的算法，那就是均值漂移算法-Mean Shift算法。

均值漂移向量:距离

核函数-权重

高斯核函数:很常用

系统的安全性至关重要，尤其是当任擎服务器部署在互联网上时，时刻都有被攻击的风险，其中SQL注入就是黑客最常用的一种攻击手段，为此任擎提供了专门的应对机制。

开发人员在构造SQL语句时如果采用字符串拼接的形式，直接将请求参数拼接到SQL语句中然后让数据库执行，就很容易被SQL注入，具体怎么注入，可以百度。