《勇者》的歌詞是：
《勇者》
天真的夢 被風撕碎
越走越累 鞋裡沙礫特多
你走的好疲憊 心情被沙子迷了眼淚
不敢休息 不敢沉睡
強忍著淚 不去後悔
走在前面是我的防備
背影無所謂 疲憊 我對自己很殘酷
深夜漫漫長路走到這究竟是誰的錯
最後的那一個總是我最脆弱
心靈疲憊到淚水不知不覺中悄悄掉下來
每走一步堅強就會減少一點點勒令自己放肆一下大聲哭泣喘口氣才能重新迎接挑戰迎接著光明站穩了腳尋找著自己開始的價值受了傷站起來不算遲學著換個角度再看看有什麼
不同的未來一定充滿希望綻放著光芒照亮黑暗的路照亮自己未來綻放著光芒未來
受的傷痛都是成長路上的磨練和鼓勵自己向前沖把傷痛拋開繼續前進別讓淚水打濕了未來的路勇敢去追逐夢想的腳步勇者無懼不管別人怎么說跌倒了就要勇敢站起來把眼淚擦乾繼續前進
就算世界都放棄了我還有自己陪著我
受了傷站起來不算遲學著換個角度再看看有什麼不同的未來一定充滿希望綻放著光芒照亮黑暗的路照亮自己未來綻放著光芒未來
綻放著光芒未來 未來綻放著光芒未來
天真的夢 被風撕碎
越走越累 鞋裡沙礫特多
疲憊的我還是走向黑暗，迷茫還是退縮不前大數據中kmeans聚類算法最佳化思路和方案有哪些？
大數據中K-means聚類算法最佳化思路和方案有很多，下面是一些常用的方法：
1. 增加聚類次數：增加K-means聚類的次數可以更好地利用數據，特別是在處理大規模數據時。雖然增加了計算成本，但是最終得到的聚類結果更加穩定。
2. 疊代初始化：為了避免算法陷入局部最優解，可以多次運行K-means聚類，每次選擇不同的隨機初始中心點。也可以使用k-means++方法進行初始化，它更傾向於選擇離其他質心較遠的數據點作為初始中心點。
3. 使用並行計算：對於大規模數據集，可以使用並行計算技術來加速K-means聚類。例如，可以使用MapReduce框架或分散式計算平台如Hadoop。
4. 使用更快的聚類算法：除了K-means算法本身，還可以考慮使用其他類型的聚類算法來處理大數據。例如，DBSCAN、譜聚類等算法通常在大數據集上表現更好。
5. 最佳化距離度量：對於大規模數據集，可以考慮使用更高效的距離度量方法，如基於向量壓縮的距離度量方法。這種方法可以在計算相似度時節省大量的時間和記憶體。
6. 考慮使用增量式聚類：在處理實時數據流時，可以考慮使用增量式聚類算法。這種算法能夠根據已有的聚類結果，動態地調整新的數據點的聚類標籤，從而避免重新計算所有數據點的距離。
7. 調整參數設定：根據數據集的特點和規模，適當調整K-means算法的參數設定，如初始化的數量、疊代次數、距離閾值等。通過調整參數，可以更好地適應不同數據集的需求。
8. 考慮特徵選擇：在大數據環境下，特徵選擇也是一個重要的最佳化思路。通過選擇與目標變數相關性更高的特徵，可以減少計算量和記憶體消耗，提高聚類的效率。
9. 利用領域知識進行初始化：根據領域知識或先驗信息進行初始化，可以更準確地找到聚類的中心點，從而提高聚類的效果。
10. 評估和選擇最佳模型：通過交叉驗證、混淆矩陣、輪廓係數等評估指標，對不同的聚類算法進行評估和比較，選擇最佳的模型進行套用。
綜上所述，最佳化大數據中的K-means聚類算法需要考慮多個方面，包括算法本身、數據集特點、計算資源等。通過綜合考慮這些因素，可以獲得更好的聚類效果和性能。