本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn实现多元线性回归和kNN回归。
如果把个人比作一家公司。那么你自己就是这家公司的CEO。对个体而言,最重要的增长不在于工资,而在于能力的提升和个人网络的建立,以及未来赚钱的能力。
近来,几种长上下文语言模型陆续问世,包括 GPT-4(上下文长度为 32k)、MosaicML 的 MPT(上下文长度为 65k)Anthropic 的 Claude(上下文长度为 100k)。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
它可用于自动化各种任务,例如: 备份文件 更新软件 发送电子邮件 执行日志记录 在 Linux 中,任务计划由 crond 服务来控制。 crond 服务是一个后台服务,它会定期检查 crontab 文件,以查看是否有需要执行的任务。 01. 查看 当前用户的任务计划 crontab -l 02. - 59) 实例 * * * * * (每分钟都执行) 0 2 1,2,4,6 * * (1246号的2点钟运行程序) 0 2 5- 9 * * (每月的5-9日 凌晨两点运行) 30 9 * * * (每晚的九点半执行) 0 10 * * 5
2020", "isFavorited": false }, deepseek中输入提示词: 你是一个Python编程专家,完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下: 在F盘新建一个Excel文件 200 OK 获取网页的响应,这是一个嵌套的json数据; 获取json数据中"data"键的值,然后获取其中"plugins"键的值,这是一个json数据,提取这个json数据中所有的键写入Excel文件的表头 ,提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ; 保存Excel文件; 注意:每一步都输出信息到屏幕; 每爬取1页数据后暂停5-9秒; 需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36" } # 创建Excel文件 to {file_path}") # 暂停5-9秒 time.sleep(5 + (1 % 5))
198 146(物联网) 166 1410(物联网) 199 ✎ 正则表达式 如果根据上文的手机号段,进行严谨的规则匹配,那么得到的结果为: /^[1](([3][0-9])|([4][5- 9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$/ 如果觉得太过严谨,可以考虑使用 /^[1]([3- 9])[0-9]{9}$/ 举例,在 js 代码中进行应用的一种写法: var telStr = /^[1](([3][0-9])|([4][5-9])|([5][0-3,5-9])|([6][
好想出去玩2020","isFavorited": false},deepseek中输入提示词:你是一个Python编程专家,完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下:在F盘新建一个Excel文件 ,提取这个json数据中所有键对应的值写入Excel文件的列 ;保存Excel文件;注意:每一步都输出信息到屏幕;每爬取1页数据后暂停5-9秒;需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36"}# 创建Excel文件 Status code: {response.status_code}")# 保存Excel文件df.to_excel(file_path, index=False)print(f"Data saved to {file_path}")# 暂停5-9秒time.sleep(5 + (1 % 5))
((((13[^4]{1})|(14[5-9]{1})|147|(15[^4]{1})|166|(17\\d{1})|(18\\d{1})|(19[89]{1}))\\d{8})|((134[^9]{1 ((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9]|1410|1440)\\d{7}))$ "; regex = "^((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9
str.trim().equals("") && str.length() == 11) { String regExp = "^((13[0-9])|(14[5-9])|(15 ([0-3]|[5-9]))|(16[5|6])|(17[0135678])|(18[0-9])|(19[8-9]))\\d{8}$"; Pattern p = Pattern.compile
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$
(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 这样就可以对手机号码格式进行相对严谨进行校验了。 /^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/ 由于电信199、移动198、联通166号段刚刚发布,所以很多网站和 let valid_rule =/^(13[0-9]|14[5-9]|15[012356789]|166|17[0-8]|18[0-9]|19[8-9])[0-9]{8}$/;// 手机号码校验规则 if
// 手机校验 private static final Pattern MOBILE_PATTERN = Pattern.compile("^[1](([3][0-9])|([4][5- 9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$"); // 网址 private
static boolean isMobile(String mobile) { String regex = "^((13[0-9])|(14[0,1,4-9])|(15[0-3,5- 9])|(16[2,5,6,7])|(17[0-8])|(18[0-9])|(19[0-3,5-9]))\\d{8}$"; Pattern p = Pattern.compile(regex
中坚力量(5-9 年):认知溢出的“舒适区陷阱” 最核心的观察在于:工作 5-9 年的开发者,正处于一个危险的认知高地。 中腰部开发者(5-9 年)如果继续沉溺于过往的经验,固守“我很强”的认知假象,最容易被 AI 驱动的高效率新人替代,或被掌握了 AI 的资深架构师所淘汰。
"pScore": 0, "star": 3.75 }, 在deepseek中输入提示词: 你是一个Python编程专家,完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下: 在F盘新建一个Excel文件 pagenumber}的值从1开始,以1递增,到10结束; 获取网页的响应,这是一个嵌套的json数据; 获取json数据中"gpts"键的值,这是一个json数据; 提取每个json数据中所有键的名称,写入Excel文件的表头 ,所有键对应的值,写入Excel文件的数据列; 保存Excel文件; 注意:每一步都输出信息到屏幕; 每爬取1页数据后暂停5-9秒; 需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 pd.DataFrame([flat_item])], ignore_index=True) else: print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}") # 随机暂停5- 9秒 time.sleep(random.uniform(5, 9)) # 保存到Excel文件 excel_file = "F:/gptstoreaifinancegpts20240619.xlsx"
比赛方案 数据预处理:首先对数据进行清洗处理缺失值,浏览记录表中的1-4类无顺序,5-9类有顺序,一方面对567*9这种补齐8操作,另一方面发现订单历史记录中的下单时间戳和浏览记录的7操作时间一样,对于历史订单有订单但在浏览记录中对应时间点没有 ,具体特征提取方法可以看其中注释,另外特征工程运行时间较长,完整的特征文件下载: 精品旅行服务预测Rank2特征文件 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 旅游 即可获取。 对应浏览记录是否出现567 678 789 566 全部浏览记录是否出现5678 6789 全部浏览记录是否出现56789 对应浏览记录是否出现56789 action中大于6出现的次数 对应点击2-4的和值 与 5- 9 的比值 全部点击2-4的和值 与 5-9 的比值 对应浏览记录 1-9 操作所用平均时间 全部浏览记录 1-9 操作所用平均时间 全部action 最后一次 的类型 全部 action 倒数第2-6 、data_train/data_test) submit文件夹是提交的结果文件,其下面子文件夹包含各个单模型的预测结果 feature文件夹存放提取特征的代码 包含1 ~ 10_extract_feature.py
gptpersonalize.com","pScore": 0,"star": 3.75},在deepseek中输入提示词:你是一个Python编程专家,完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下:在F盘新建一个Excel文件 pagenumber}的值从1开始,以1递增,到10结束;获取网页的响应,这是一个嵌套的json数据;获取json数据中"gpts"键的值,这是一个json数据;提取每个json数据中所有键的名称,写入Excel文件的表头 ,所有键对应的值,写入Excel文件的数据列;保存Excel文件;注意:每一步都输出信息到屏幕;每爬取1页数据后暂停5-9秒;需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 Excel [df, pd.DataFrame(flat_item)], ignore_index=True)else:print(f"请求失败,状态码: {response.status_code}")随机暂停5- 9秒time.sleep(random.uniform(5, 9))保存到Excel文件excel_file = "F:/gptstoreaifinancegpts20240619.xlsx"df.to_excel
更新到2018年5月,支持最新的166号段 /** * Java 使用 */ String PHONE_NUMBER_REG = "^(13[0-9]|14[579]|15[0-3,5-9]|16 17[0135678]|18[0-9]|19[89])\\d{8}$"; /** * JS 使用 */ "18016381232".match(/^(13[0-9]|14[579]|15[0-3,5-
,"pricing":[],"q":"","page":4} 在ChatGPT中输入提示词: 你是一个Python编程专家,完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下: 在F盘新建一个Excel文件 ,所有键对应的值,写入Excel文件的数据列; 保存Excel文件; 注意:每一步都输出信息到屏幕; 每爬取1页数据后暂停5-9秒; 需要对 JSON 数据进行预处理,将嵌套的字典和列表转换成适合写入 wb.save(file_path) print(f"第 {page_number} 页的数据已写入 Excel 文件。") # 随机暂停 5-9 秒 sleep_time = random.randint(5, 9) print(f"暂停 {sleep_time} 秒...") time.sleep(sleep_time) break # 更新页码 page_number += 1 print(f"数据爬取完成,文件已保存至:{file_path}")