从2012年深度卷积神经网络（AlexNet）成功应用于图像识别以来，发展出多个改进的卷积神经网络构架，包括2014年牛津大学的VGG,Google公司的GoogleNet，2015年微软研究院KaimingHe推出的残差网络，网络层数越来越多，所得到的精度越来越高。深度学习能够通过提取遥感图像的高层次特征，表征出遥感场景间的细微差别。

参数： n_clusters:开始的聚类中⼼数量，整型，缺省值 = 8，生成的聚类书，即产生的质心数。方法：estimator.fit(x);计算聚类中心并预测人每个样本属于哪个类别，相当于先调用fit(x),然后再调用predict(x)优化方法思路Canopy粗聚类配合kmeanskmeans++距离越远越容易成为新的质心二分k-means拆除SSE最⼤的簇k-medoids和kmeans选取

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另外，根据数组的特性，利用索引访问元素很高效，从尾部删除元素也是很高效的；但是从中间或者头部删除或增加元素需要数据搬移，很低效。等方式来创建静态数组，但是这种方式繁琐且容易出错。我们做算法题一般使用动态数组。， 并且在刷题网站的题目给的输入一般也是。是 C++ 标准库的动态数组。在C语言中一般初学者会使用。

一般情况下，我们在头部增删元素会使用双链表，因为他在头部增删元素的效率比vector高。但我们通过索引访问元素时一般会使用vector。是 C++ 标准库中的双向链表容器。