1、批次距离法：另一种方法是选择批次距离尽可能远的k个点作为初始聚类中心，这种方法旨在确保初始点之间的分散性，有助于后续的聚类过程。具体选择方式：要确定kmeans函数在当前MATLAB版本中具体使用了哪种初始点选择策略，可以查阅kmeans函数的源代码。在源代码中，会有明确的逻辑来指定初始点的选择方式。
2、点击下图中红圈指示“Find Files”。执行完步骤一，出现下图，先在红圈1中输入“kmeans”，再在红圈2中选择文件类型为“.m“，再在红圈3中选择搜索范围”Entire matlab path“，再点击红圈4中”Find“，然后就会出现红圈5中的”kmeans.m“，这时双击”kmeans.m“即可打开kmeans函数的源代码。
3、vesamode = vesa3 选择VESA画面优化模式，由vesavesa2b、vesa2l、vesa3等4 项可选，该用哪一项取决于你的显卡自带的VBE版本，对于新的显示卡，比如VoodooTNT2之类，可以选择vesa3，若你的显卡比较老（9750、765），则应该选择vesa2b/vesa2l，超老的8900、3105就只能选vesa1了，实在不行的话还得需要SDD来驱动。
4、标记过的标题左边有一个箭头， 用以标识哪些是选择下传的标题，此标题所在的组左边也有一个 相同的标志，标识此区内含有需要下传的消息。
5、Sample Text 对于我们曰常使用的个人电脑来说，采用的bios并不是完全相同的，分别由Award、Phoenix和AMI这个三个厂商提供（注：Award已被Phoenix收购，其实是一家公司）。
6、编辑初始状态：按照对话框显示设置各种条件，可以勾选usebaselinesubtraction去除背景。一般不用更改设置。编辑测试程序：通过addastep或者insertastep来添加测试步骤。程序升温或降温选择 以上就是与进行dsc测试时确定的参数有哪些应如何设置相关内容，是关于进行dsc测试时确定的参数有哪些应如何设置的分享。
1、PyTorch的GridSample算子源码解析：核心功能： 功能描述：GridSample算子的核心功能是按给定的索引进行采样，从低分辨率的输入根据流场grid生成高分辨率的输出。
2、PyTorch的GridSample算子，其核心功能是按给定的索引进行采样，具体如官方描述：从低分辨率的输入（input）根据流场grid生成高分辨率的输出（ouTPUt）。实现该算子的关键步骤是通过核心函数grid_sampler_2d_kernel进行二维数据处理。这个函数扮演了运算的桥梁，它处理输入数据和grid索引，以生成最终的高分辨率结果。
第一步是生成 pjsip 为 Android （步骤为 Ubuntu LINUX） 的源代码：设置 android_NDK_ROOT 环境变量设置为您 NDK 根文件夹。
把视频源当然文件来处理，sample有。不过这种方法用的不多。2 修改vid_stream.c，在put_frame和get_frame里，换上我们自己的视频源。这种方法使用的最多，很多人在x版本里支持视频，就用这种方法。3 重新构造sdp，自己创建rtp通道。在sdp上，pjsua_call_make_call这个函数非常方便，直接呼叫对方。
