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当问题需要自动地确定聚类数目时，传统的KMeans等聚类方法不在适用。因此，使用“核概率密度估计”的思路自行设计了两种聚类方法。本文收录：

• 核是什么
• 核密度估计
• 基于核密度估计的两种聚类方法
• 代码实现

想来也快要大学毕业了，2016年唐县一中毕业，2020年某不太行大学毕业，四年了。

承接上文，实现多任务的方法一般有三种，今日来实现其中的一种：多进程爬虫。而剩余的多线程并发和协程暂时没时间搞了，一方面是要先学习下Python的yield和send如何使用，其次要准备毕设的中期答辩和被老师安排了去读源代码，日后会补上的。但仅仅是多进程，就将IO密集的任务从1153秒提升到了105秒，且极高的提升了资源利用率。

还有一点，本文的代码可能只适用于Next主题，但方法思路是通解，只要改改参数适应你的主题，代码同样能用。结果展示：本站热门

作为一个程序员，我发现我不会写多进程和多线程的程序，实在羞愧，在赶完毕业设计后准备开一个多线程编程的坑。本文是我这种小白从无到有的学习收获，内容较多，还请耐心观看。因疫情原因没在学校，手头没有一本靠谱的《操作系统》的书籍，大多东西为网上搜刮而来后整理，可能不严谨。今天有空了回来填坑。

在给系统安装Linux后，也配置了V2Ray。但发现了一个问题：

• 之前windows使用V2Ray是没有任何问题的；
• Linux使用V2Ray也是没有任何问题的；
• 但是，从Linux切换回windows，windows的V2Ray就不能用了，得关机、重启、过一段时间才能用。

本文给出此类问题的修复方法。

首先，如果你是想来搭建博客的小白，那么这篇文章不适合你，这篇文章写的优化博客是一些进阶操作。常见的：文章字体、打赏按钮、图片加载、数学公式、音乐链接、不蒜子统计等等等等，网上一搜一大把的我都认为是常规设置，本文在详细描述。而本文收录的进阶优化有：

• 降低网页功耗
• 快速加载博客

此外，本次优化仅针对next主题，但其他主题也可参考借鉴优化思路，只是操作方法不敢保证完全一致。

本来是被老师安排了写毕业论文的，但是歪打正着发现了个有趣的东西，决定先更新一下再去写(毕竟谁闲的没事想写那两万字的论文)。

• 通过两个新旧CPU的对比分析算法时间复杂度的重要性；
• 以顺序结构实现 插入排序 算法（非正解），时间复杂度$O(n^3)$；
• 以链式结构（双向链表）实现 插入排序 算法，时间复杂度$O(n^2)$；
• 对比两者，分析时间复杂度的影响。

首先，默认本文的读者有数据结构的基础，或者从任何一本《数据结构》教材里寻找：时间复杂度、插入排序、双向链表的定义。对于外行人(数据结构基础四舍五入等于没有或者只想来看热闹)，可以选择只看本文你能看懂得部分，同样很有意思。