数据挖掘常用算法1 分类在数据挖掘的发展过程中，由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中，因此，目前数据挖掘方法与算法已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看，数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类，目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则

opencv中cv2.waitkey()参数详解cv2.waitkey(delay)，delay 的单位为ms毫秒，当 delay 取大于0的值时，程序在给定的 delay 时间内等待用户按键触发 ; 如果用户没有按下键,则继续等待下一个delay时间(循环)，知道用户按键触发，退出程序。一般语法（结合python）：while(True):c = cv2.waitkey(50)if...

计算机网络分层体系（结构）的好处：(1)各层之间是独立的。基层并不需要知道它的下层是如何实现的。 而仅仅需要知道该层通过层间的接口即界面)所提供的服务。由于每层只实现种相对独立的功能，因而可将一个难以处理的复杂问题分解为若干个较容易处理的更小一些的问题。 这样，整个问题的复杂程度就下降了。(2)灵活性好。当任何一层发生变化时(例如由于技术的变化)，只要层间接口关系保持不变，则在这层以上或以下各层均

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单播、组播（目标广播、多播）、广播、泛洪、洪泛介绍与比较

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数据挖掘常用算法1 分类在数据挖掘的发展过程中，由于数据挖掘不断地将诸多学科领域知识与技术融入当中，因此，目前数据挖掘方法与算法已呈现出极为丰富的多种形式。从使用的广义角度上看，数据挖掘常用分析方法主要有分类、聚类、估值、预测、关联规则、可视化等。从数据挖掘算法所依托的数理基础角度归类，目前数据挖掘算法主要分为三大类:机器学习方法、统计方法与神经网络方法。机器学习方法分为决策树、基于范例学习、规则

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