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  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-2 内积

    《白话机器学习的数学》

    55010编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏python3

    Python自动化开发学习2-2

    open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码,如果不指定字符编码,就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件,运行后会报错或者读到乱码。

    66430发布于 2020-01-10
  • 来自专栏前端

    学习高效学习教程

    点击获取后点击添加扩展可能有打不开或者打开后不是此画面的,可以直接跳到获取这一步 二.安装脚本 这里直接使用大佬已经写好的脚本https://gaoxiaobang.vip/111607.html安装好后可以打开学习或智慧职教有些课程有大量的题

    1K00编辑于 2025-08-15
  • 来自专栏IT技术圈

    习题2-2 阶梯电价 (15分)

    为了提倡居民节约用电,某省电力公司执行“阶梯电价”,安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”:月用电量50千瓦时(含50千瓦时)以内的,电价为0.53元/千瓦时;超过50千瓦时的,超出部分的用电量,电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。

    3.3K10发布于 2021-04-01
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-2 R语言基础 向量

    > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")

    73810发布于 2020-09-16
  • 来自专栏coding for love

    2-2 什么是模块打包工具

    关于模块和模块化,百度百科有一段引用自《Java应用架构设计:模块化模式与OSGi》一书的解释非常好:

    94000发布于 2019-04-18
  • 来自专栏波波烤鸭

    2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成

    2-2 SPU和SKU详解   商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念,本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit 学习网址 https://baomidou.com/guide/generator.html 5.2 MyBatisPlus代码生成配置 1)引入依赖 <dependency> <groupId

    3.1K41发布于 2021-01-21
  • 来自专栏布衣者博客

    python项目-学习剩余作业

    目前问题 1.当短时间内多次请求会造成学习403拒绝请求,导致无法获取到作业或考试。 自己正好要学python就想自己练练手也写一个,因此我就需要完成一部分知识的学习才能开始: 1.抓包:尝试去抓取学习app的包,用更少的请求去获取到链接。其中原作者也采用该方式。 3.查询端和服务端要分离开:因为从原作者中的文章中表示,学习会对请求多或异常的ip进行封ip,后续也从自己同学的服务器了解到了,他原本用服务器爬取学习,最后导致ip被封。 项目及免责 项目目前部署在自己的服务器上:链接为:学习剩余作业 免责: 1.本站不记录、不保存学习密码及cookie,全部保存在你的本地浏览器上,使用时才会调用。 使用地址:学习剩余作业

    2.2K30发布于 2021-09-07
  • 来自专栏mysql

    hhdb数据库介绍(2-2)

    HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制,保障数据服务的可用性与数据的一致性。

    18510编辑于 2024-11-28
  • 来自专栏刷题笔记

    2-2 学生成绩链表处理 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数,一个将输入的学生成绩组织成单向链表

    1.6K20发布于 2019-11-08
  • 来自专栏张俊红

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    65110编辑于 2022-07-19
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-2:性别质控

    「原理:」检查性别差异。先验信息,女性的受试者的F值必须小于0.2,男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交(纯合子)估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。

    1.6K31发布于 2020-05-18
  • 来自专栏悟道

    2-2 二分&前缀和模板

    二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri

    34330发布于 2021-03-11
  • 来自专栏全栈程序员必看

    msm8937的BLSP学习

    Peripheral (BLSP),低速接口的总线访问模块 (3) QUP:Qualcomm Universal Peripheral,高通统一的外设 2.Msm8937 BLSP BLSP是高对于低速接口的一种管理方式 status register in the peripheral core allows software to distinguish between interrupt sources 参考: 高无人机 8074 BLSP接口说明 http://huaqianlee.github.io/2016/04/27/Uav/Qualcomm-uav-blsp-port/ 高APQ8074 spi 接口配置 https

    2.1K20编辑于 2022-11-04
  • 来自专栏折影轻梦

    学习加Anki光速逃离挂科

    学习加Anki光速逃离挂科 2021年11月26日 216 字 大概 1 分钟 为了防止挂科,写了个脚本,可以将你的超星学习通里的作业数据、随堂练习导出成为 Csv 文件,方便导入 Anki 背题 Anki Anki让记忆更轻松 - ankichina 二 下载 Anki 选择题模板 anki 选择题❤️猪猪.apkg 模版下载 下载 感谢 @GJade 提供的模板 下载后双击即可导入模板 三 导出学习通作业 、随堂练习数据 安装油猴或脚本猫 油猴脚本安装 “超星 To Csv” 脚本 https://scriptcat.org/script-show-page/219 打开学习通作业或随堂练习页面,点击“下载题目数据

    1.3K30发布于 2021-11-29
  • 来自专栏算法与编程之美

    Python|自动化实现学习登录

    前言 最近小编在学习python自动化处理网页,因为一直在使用学习,因此写了一个python自动化网页登录学习的简单程序,因为才入门,不足之处希望读者能够提出。 from selenium import webdriver class Webdriver: def main(self): user = input('请输入学习账号 :') password = input('请输入学习密码:') global wb # 申明全局变量防止Chrome浏览器运行时闪退 wb ) # 定位点击登录 if __name__ == '__main__': s = Webdriver() s.main() 我们启动程序输入账号和密码就可以直接登录超星学习的个人空间 总结 体验下来就是selenium模块就是用程序去模仿人去对网页的操纵,例如输入,鼠标点击,等操作,如果结合爬虫等数据挖掘的话,会起到很好的作用;在后续的学习中,我会去尝试写一个学习自动签到的程序,希望这篇文章对读者有所帮助

    1.6K20发布于 2020-09-24
  • 来自专栏Android Camera开发

    Android 高Camx架构学习 - 第1章

    关于高Camx架构介绍的文章目前还是凤毛麟角,我会尽自己能力尽可能讲多点,讲的通俗明白点~ 这篇文章分下面几点来展开: 1)Camx整体架构图; 2)Camx基本组件及其概念; 3)Camx代码目录结构 ; 一、Camx整体架构图 目前Android主流的机型,采用高芯片的,使用的基本都是camx架构。 从上图我们可以看到,在hal层,高是结合自己的芯片硬件,添加了一层逻辑,这层逻辑高内部命名为camx架构。 下面我们来看下高camx架构上,camera数据流向大体上是怎样的? ?

    2.8K30发布于 2021-04-30
  • 来自专栏大数据文摘

    机器学习识篇知识分享

    机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 监督学习(Supervised Learning)是从有标签的训练数据中学习模型,然后对某个给定的新数据利用模型预测它的标签。如果分类标签精确度越高,则学习模型准确度越高,预测结果越精确。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    75010编辑于 2022-07-06
  • 来自专栏数据派THU

    机器学习识篇知识分享

    机器学习定义 机器学习(Machine Learning)本质上就是让计算机自己在数据中学习规律,并根据所得到的规律对未来数据进行预测。 机器学习的基本过程如下: 机器学习基本过程 机器学习发展历程 从机器学习发展的过程上来说,其发展的时间轴如下所示: 机器学习发展历程 从上世纪50年代的图灵测试提出、塞缪尔开发的西洋跳棋程序,标志着机器学习正式进入发展期 机器学习分类 机器学习经过几十年的发展,衍生出了很多种分类方法,这里按学习模式的不同,可分为监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。 强化学习 强化学习(Reinforcement Learning)类似于监督学习,但未使用样本数据进行训练,是是通过不断试错进行学习的模式。 监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习的示意图如下所示: 机器学习应用之道 机器学习是将现实中的问题抽象为数学模型,利用历史数据对数据模型进行训练,然后基于数据模型对新数据进行求解,并将结果再转为现实问题的答案的过程

    99020编辑于 2022-07-04
  • 来自专栏Android Camera开发

    CamX框架学习系列:Bring Up Actuator

    这篇文章主要介绍在高平台的CamX框架里面,如何去点亮摄像头马达,需要修改哪些相关的文件。 一、大体浏览 先来个整体的浏览,看下涉及到需要修改哪些目录下的文件。 proprietary/chi-cdk/oem/qcom/actuator 这个目录下,我们需要添加个dw9714v_actuator.xml的文件,如果sersor 用的马达型号高通源码已经有了,那直接用高原始的配置就可以了 clock-rates = <24000000>; }; }; 复制代码 ---- 本人从事Android Camera相关开发已有5年 目前在深圳上班 欢迎大家关注我的微信公众号“小驰笔记” 大家一起学习交流

    3.6K30发布于 2021-04-19
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