在 RTKLIB 中，rtklib.h 是一个头文件，包含了与 RTKLIB 相关的常量、类型和函数原型。以下是该头文件的一些常见内容和翻译说明： 1. 常量 (Constants) rtklib.h 中定义的常量通常包括： 系统常量： 例如，GPS、GLONASS、GALILEO 等系统的常量定义。 时间常量： 如一年、一天的秒数等。 精度常量： 如距离、速度的精度标准。 2. 类型

1.k-means聚类 1.1.算法简介 K-Means算法又称K均值算法，属于聚类（clustering）算法的一种，是应用最广泛的聚类算法之一。所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集

Prototypes analyze 时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB 难度：2 描述 ALpha Ceiling Manufacturers (ACM) is analyzing the properties of its new series of Incredibly Collapse-Proof Ceilings (ICPCs). An ICPC consi

应用场景： 假设一批数据，每一个样本中，有唯一标识（id）、品类（cate_id）、受众（users, 小孩、老人、中年等）等属性，希望从其中找出一些样本，使得这些样本覆盖的品类、受众等最广。 分析： 思路是使用聚类的方式，每个簇选一个样本。观察数据，都为类别特征，常用的kmeans聚类方法，会使用欧式距离，计算两个样本之间的距离，来判断该样本是否数据该簇。对于类别特征来说，就算表示为0 ，

应用场景： 假设一批数据，每一个样本中，有唯一标识（id）、品类（cate_id）、受众（users, 小孩、老人、中年等）等属性，希望从其中找出一些样本，使得这些样本覆盖的品类、受众等最广。 分析： 思路是使用聚类的方式，每个簇选一个样本。观察数据，都为类别特征，常用的kmeans聚类方法，会使用欧式距离，计算两个样本之间的距离，来判断该样本是否数据该簇。对于类别特征来说，就算表示为0 ，