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Don't Become a Scientist! 不要成为科学家！

Jonathan I. Katz 乔纳森·卡茨

Professor of Physics 物理学教授

Washington University, St. Louis, Mo. 华盛顿大学，密苏里州圣路易斯

[my last name]@wuphys.wustl.edu [我的姓氏]@wuphys.wustl.edu

Are you thinking of becoming a scientist? Do you want to uncover the mysteries of nature, perform experiments or carry out calculations to learn how the world works? Forget it! 您想成为一名科学家吗？您想揭开自然的奥秘，通过实验或计算来了解世界是如何运作的吗？忘了它！

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韦伯著 冯克利译

前言：1919年,马克斯•韦伯在德国的慕尼黑大学为青年学生们作了《以学术为业》和《以政治为业》的著名讲演,它影响了几代人，并作为一种信仰的发源将此后更多的人集中在学术理想的旗帜下。

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可以，这个模型的公式如下：

  • 目标函数：$J_m=\sum_{i=1}n\sum_{j=1}c(u_{ij})m||x_i-v_j||2$，其中$n$是样本的个数，$c$是聚类的个数，$m$是模糊指数，$u_{ij}$是第$i$个样本对第$j$个聚类的隶属度，$x_i$是第$i$个样本的特征向量，$v_j$是第$j$个聚类的中心向量，$||\cdot||$是欧几里得距离。
  • 隶属度更新：$u_{ij}=\frac{1}{\sum_{k=1}c(\frac{||x_i-v_j||}{||x_i-v_k||}){\frac{2}{m-1}}}$，其中$m>1$。
  • 聚类中心更新：$v_j=\frac{\sum_{i=1}n(u_{ij})mx_i}{\sum_{i=1}n(u_{ij})m}$。

这就是模糊C均值聚类方法的公式，你可以根据这些公式来理解模型的原理和过程。

绘制流程图 Flowchart

st=>start: 用户登陆
op=>operation: 登陆操作
cond=>condition: 登陆成功 Yes or No?
e=>end: 进入后台

st->op->cond
cond(yes)->e
cond(no)->op

绘制序列图 Sequence Diagram

Andrew->China: Says Hello 
Note right of China: China thinks\nabout it 
China-->Andrew: How are you? 
Andrew->>China: I am good thanks!

​```mermaid sequenceDiagram Alice ->> Bob: Hello Bob, how are you? Bob-->>John: How about you John? Bob--x Alice: I am good thanks! Bob-x John: I am good thanks! Note right of John: Bob thinks a longlong time, so longthat the text doesnot fit on a row.

Bob-->Alice: Checking with John...
Alice->John: Yes... John, how are you?

​```

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