小甲鱼python教程第2-6讲动动手解答

运用python编程，进行图像处理，捕捉运动中的物体，(The object that captures the movement,)

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说明：  K-mean算法实现客户分类。 K-Means算法思想：（1）事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，（2）首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，（3）将样本点归到最相似的类中，（4）接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，直到质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。(Implementing Customer Classification by K-means Algorithms)

《推荐系统实践》作者：项亮；书籍全部章节配套源代码；仅供学习分享，如有侵权立刻删除。(The "source code" of Recommended system practice.)

这是一个利用python语言，基于维基百科语料库的word2vec词向量模型的训练，用非常主流的算法实现文本形式向计算机能够识别的形式的转换，然后用于文本分类。

基于SIFT的快速图像匹配，可适用于于目标追踪，适合初学者参考使用

对一个二阶偏微分方程进行差分离散化解出数值解并绘图(solve a differential equation of two order partial differential equation with the numerical solution and plot.)

利用geatpy库是实现多目标优化， 基于改进NSGA-Ⅱ算法求解多目标优化问题的进化算法模板，传统NSGA-Ⅱ算法的帕累托最优解来只源于当代种群个体，这样难以高效地获取更多的帕累托最优解，同时难以把种群大小控制在合适的范围内，改进的NSGA2整体上沿用传统的NSGA-Ⅱ算法，不同的是，该算法通过维护一个全局帕累托最优集来实现帕累托前沿的搜索，故并不需要保证种群所有个体都是非支配的。(Using geatpy library to realize multi-objective optimization)

说明：  kmeans聚类，xgb预测台湾高速公路交通流，对交通状态进行聚类(kmeans,xgb traffic prediction)

python产生简单的动画，波形连续传递(Python produces simple animations)