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我有一个使用剪影的安全操作，如下所示：

我想在用户身份验证失败时记录消息。最好是他/她用来进行身份验证的用户名。我找不到办法做到这一点。

我使用JWTAuthenticator. 此身份验证器通过读取X-Auth-Token标头（a jwt）来识别每个请求中的用户。这适用于 REST 端点。

现在我有只有所有者才能访问的图像，我想在background-imagecss 属性中使用这些图像（这是一个要求）。在这种情况下，我无法设置请求标头，因此请求将被拒绝。

background-image下一个自然步骤是将令牌作为 url 参数嵌入到url 本身中。但是我不知道如何在服务器端进行。如果不存在标头，我如何告诉JWTAuthenticator在 url 中使用令牌X-Auth-Token？

我一直在尝试计算我使用 KModes 聚类创建的聚类的轮廓系数（因为我的所有数据字段都是分类的）。我使用匹配差异作为距离度量。

由于我在互联网上找不到任何这样的 Python 实现，我决定自己按照 Wikipedia 文档 - https://en.wikipedia.org/wiki/Silhouette_(clustering)编写一个。这是我到目前为止所拥有的。

df我作为参数传递的数据框已将集群映射到列中的每一行cluster。

我想问3个问题：

1. 我的代码正确吗？它会给我对集群的正确评估吗？
2. 这现在超级慢。我有近 20k 行，计算轮廓系数需要 2 多分钟。为单行。
3. Silhouette coeff 是否有任何现有且可靠的 python 实现。使用匹配差异作为距离度量的 KModes 聚类。

我在R中使用 package factoextra来生成轮廓图。目前，剪影会通过聚类自动为您的图形着色。我想用我定义为 x 的另一个变量着色。我已经尝试将填充和颜色更改为站点变量，但似乎没有任何效果。我也尝试过使用and 。我认为关键在于另一个用户的源代码指出Sitescale_color_manualscale_fill_discretescale_fill_discrete

我基本上需要更改color="cluster"为colour= "x".
我已将最终的绘图代码恢复为最基本的形式。

我需要创建带有轮廓的基本应用程序。我需要做的是：

• 用谷歌登录
• 生成智威汤逊
• 使用 JWT 与后端通信

我真的不知道这个流程应该是什么样子。我的想法是：

• 在 React 应用中使用 Google 登录
• 生成谷歌令牌
• 使用此令牌在后端生成 JWT（使用剪影）
• 在前端检索 JWT

这种流程会起作用吗？有没有更简单/更好的方法来做到这一点？

I’ve been trying to determine the silhouette scores for each object in an array, which contains 3 vectors that represent 3 different objects and cluster labels for them are [1, 0, 0].

I want to calculate the silhouette score for each object by the following equation

but my code is not working, any suggestions even with modified the code?

我一直在尝试实现 Silhouette 库来为我的 Angular 前端提供一些基本的 JWT 身份验证，但遇到了一些No implementation for [...] was bound错误的问题。为了提供一些上下文，我正在尝试验证管理员登录名，该登录名仅包含用户名和密码。我正在使用它（为剪影添加了一个LoginInfo字段）作为剪影的User身份验证存储库，并且我AdminService还扩展了剪影的Identity Service.

我跟随了一些实现基本剪影环境的示例项目，但我没有克服 guice 编译器错误。在写完SilhouetteModule这些示例项目（这是我能找到的最新项目）中的基本内容之后，尝试将其注入CredentialsProvider到我的控制器类中会导致一些找不到绑定实现的 guice CreationExceptions。这些错误发生在AuthInfoRepository和 上PasswordHasherRegistry。

谢谢您的帮助！很难找到这个错误，尽管查看示例项目让我在实现 Silhouette 方面走得更远，但我还是被困在了这一点上。

我遇到了这样一种情况，即我混合了上述数据集并尝试了无监督聚类。

我正在尝试许多不同的实验，包括高尔距离和 K 原型。我想尝试一些 sklearn 指标，看看它们会给我带来什么价值。

当我查看剪影分数时，有一个参数“度量”，我可以决定我想要计算距离的内容。但由于我的数据类型混合，我想选择曼哈顿的数值和汉明的分类。有没有一种方法可以一次将 silhouette_score 用于两个指标？如果我所有的输入数据都是数字，我会做如下：

先感谢您。

如果我们有一些数据点：

我们使用例如 k-means 进行分割；结果段不是每个点都最接近其各自集群的质心吗？如果是这样，当轮廓分数比较 ai（到簇内点的平均距离）与 bi（到簇外点的平均距离）时，怎么可能出现分数为负或 bi 小于 ai 的情况?

我可以看到可能对于不同的分类算法，一些更复杂的分类算法可能会以不同的方式聚类，或者某些点分配不正确。但是这对于 k-means 是如何发生的呢？

我正在尝试创建图像的轮廓。我已经将背景设置为黑色，但我无法将所有其他颜色转换为灰色。

到目前为止我的代码：

此代码输出：

输入图像是：

我看过像 replace-color 这样的包，但这些包似乎旨在替换一种颜色，而不是一种颜色。任何帮助深表感谢