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告别手动微调Prompt：DevOps用陌讯Skills重构AI运维工作流凌晨两点，张磊还在改一段CI/CD流水线里的YAML配置。不是不会写，而是每次都要反复调整prompt——“请根据Spring Boot 3.2生成带健康检查的Dockerfile”、“再加一个Prometheus指标暴露端口”，试了三次，模型要么漏掉livenessProbe，要么把镜像tag写成latest。他合上笔记本，叹了口气：这哪是AI帮忙，分明是AI在等人教它做事。

癫狂的兔子

【Python】【机器学习】K-MEANS算法欧式距离曼哈顿距离余弦相似度 A与B表示向量(x1,y1)，(x2,y2) 分子为A与B的点乘，分母为二者各自的L2相乘，即将所有维度值的平方相加后开方。新质心的计算分别计算到簇内其他点距离均值最小的点作为质心（对于拥有坐标的簇可以计算每个簇坐标的均值作为质心）比如一个新簇有3个样本：[[1,4], [2,5], [3,6]]，得到此簇的新质心=[(1+2+3)/3, (4+5+6)/3]

Apache Spark算法开发指导-K-meansK-means 是一种广泛使用的无监督学习聚类算法，其核心目标是将数据集划分为 K 个簇，使得每个簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的差异尽可能大。该算法通过迭代优化簇的中心（质心），最小化数据点与其所属簇质心之间的距离平方和，从而实现紧凑且分离度高的聚类效果。

健康行为监测与久坐提醒：K-Means聚类在健康领域的应用现代人久坐不动是健康的一大隐患。世界卫生组织（WHO）指出，久坐是导致多种慢性疾病的重要因素，包括心血管疾病、糖尿病、肥胖等。随着智能手机和可穿戴设备的普及，我们可以通过传感器数据监测用户的行为模式，识别静止和运动状态，并根据静止时间提供个性化的健康建议。

基于MATLAB的FCM与K-means图像聚类分割实现特征增强：结合颜色（HSV）与空间坐标（x,y）提升分割连续性：初始化优化：使用K-means++提升聚类质量：

沉睡的无敌雄狮

可编程数字人落地实践：某省广电用矩阵跃动API重构工作流（选题→政策图谱→方言音色→审稿水印），附Python调度代码去年底，某省广播电视集团面临一个典型难题：政策解读类短视频产量跟不上传播节奏——选题靠人工盯文件、方言播报需外聘配音员、每条成片都要手动加审稿水印、不同地市还要适配本地口音。传统流程跑完一轮平均耗时3天，而重大政策窗口期往往只有48小时。

从6次升级回滚看矩阵跃动稳定性｜对比A公司断服23h与B公司SDK掉帧的技术归因去年底，某省级政务宣传中心上线一套AI口播系统后，在连续六轮版本迭代中主动执行了6次回滚操作——不是因为崩溃，而是每次新功能上线前，运维团队都坚持用真实业务流压测48小时，发现微小抖动就退回验证。这个细节被记录在内部复盘报告里，后来成了不少同行私下打听的“稳定标尺”。

TSPL-2025《Centroid-Free K-Means With Balanced Clustering》该论文从流形学习视角重新诠释传统K-means，提出三大创新理念：质心无关性：通过理论证明，K-means可等价转化为基于标签矩阵GGG构建的流形结构S=LLTS=LL^TS=LLT（其中L=GP−1/2L=GP^{-1/2}L=GP−1/2）的优化问题，从而完全避免质心矩阵UUU的显式估计，消除对初始质心敏感的问题。

政务AI口播落地难？矩阵跃动一体机实测：本地离线推理+国密加密，某省大数据局72小时上线政务单位搞AI口播，常常卡在三个地方：数据不敢上传云端、模型响应慢得像拨号上网、定制个数字人比办户口还麻烦。最近某省大数据局实测了一套本地部署方案——72小时内完成安装调试并投入试运行，全程不联网、不出内网、不依赖公网API。背后支撑的是国产化AI口播智能体硬件设备，主打一个“稳、安、快”。

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政务AI口播落地难？矩阵跃动一体机实测：本地离线+等保三级，某省大数据局3天完成信创部署政务AI口播落地为什么总卡在“最后一公里”？不少同行反馈：模型效果不错，但一到实际部署就出问题——数据不敢上云、等保过不了关、定制周期动辄两三个月、运维还得靠原厂驻场……尤其对省级大数据局这类单位来说，“安全可控”不是加分项，而是底线。

Kmeans聚类算法详解1.什么是聚类2.聚类算法的应用场景3.聚类算法的分类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

K-means1.算法流程1.1 确定参数：指定要划分的簇数k。1.2 初始化质心：从所有数据样本中随机选取k个样本，作为k个簇的初始 “质心”。

电信运营商用户分群与精准运营（K-Means聚类）业务痛点：某省级电信运营商用户规模超2000万，存在三大问题：算法团队：数据清洗、特征工程（衍生/标准化）、K-Means模型训练（K-Means++）、特征存储（Feast）、模型注册（MLflow）；

3.2K-meansk-means算法是常见的聚类算法，其核心步骤包括：人工指定聚类数量k，算法无法自动推断类别数初始化阶段：随机选择k个中心点作为各类别的初始代表

AI编程实例 - 爆款文章预测：K-Means聚类与分类算法的实践在社交媒体时代，内容创作者和营销人员面临一个共同挑战：如何预测哪些文章或帖子会"病毒式传播"（获得大量分享和关注）？对于内容平台、自媒体运营者、企业营销团队来说，能够提前预测内容的传播潜力，可以显著提升内容策略的效率和效果。

CDA数据分析师干货分享

【CDA干货】客户分群建模——RFM+K-Means用户画像——电商用户数据分析全流程：从数据到增长决策运用机器学习技术，基于电商用户的行为及交易数据开展客户分群研究。其核心目标在于识别出差异化的客户群体，为企业制定精准营销、产品推荐及客户留存策略提供决策依据。

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【K-Means深度探索（十二）】K-Means项目实战：从数据到决策的完整工作流！亲爱的读者朋友们，恭喜你！欢迎来到我们“K-Means深度探索”系列的最终章！在过去的十一篇文章中，我们从零手撕了 K-Means 的核心逻辑，深入探讨了 K 值选择的艺术与科学，学会了 K-Means++ 和 MiniBatch K-Means 等优化技巧，拓宽了距离度量的视野，批判性地审视了 K-Means 的局限性，并领略了它在图像处理和市场细分等领域的魔法。我们甚至还与 K-Medoids、Fuzzy C-Means 等“亲戚”们进行了亲切交流，并对比了 DBSCAN、层次聚类等其他算法。

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【K-Means深度探索（十一）】K-Means VS 其他聚类算法：如何选择最合适的工具？亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！我们已经携手走过了 K-Means 的理论、实践、优化与应用，甚至探访了它的“亲戚”们。现在，你对 K-Means 算法的理解，已经从入门级小白跃升为资深玩家了！

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【K-Means深度探索（九）】K-Means与数据预处理：特征缩放与降维的重要性！亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！在前几篇文章中，我们已经掌握了 K-Means 的理论核心、优化技巧、以及在图像处理和市场细分等领域的应用。我们甚至批判性地审视了它的局限性。你现在已经是 K-Means 的“老司机”了！

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【K-Means深度探索（十）】进阶思考：K-Medoids与Fuzzy C-Means，K-Means的“亲戚”们！亲爱的读者朋友们，欢迎回到我们的“K-Means深度探索”系列！我们已经走过了漫长的旅程，从零手撕 K-Means，到 K 值选择、优化初始化、大数据处理，再到深入图像和商业应用，甚至批判性地审视了其局限性。你现在对 K-Means 的理解，无疑已达到了新的高度！