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Power BI - 5分钟学习增加条件列
每天5分钟，今天介绍Power BI增加条件列。 什么是增加条件列？简单理解，可以根据表中某列设置一个或者多个条件，判定的结果会生成一个新列。 举例：首先，导入一张【Sales】样例表(Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天)。样例背景，准备以Salse列的销售，根据销售额划分奖金比例。 操作步 ......
学习目标---二叉树
二叉树是一种非常常见的数据结构，它每个节点最多有两个子节点，通常被称为左子节点和右子节点。下面是一些关于二叉树的基本操作和使用： 创建二叉树：可以使用不同的方式创建二叉树，例如插入节点、复制现有二叉树等。二叉树的创建取决于所需要的数据结构和其用途。 插入节点：在二叉树中插入节点的方法取决于节点的位置 ......
测试框架TestNG学习笔记
目录一、TestNG的基本介绍和如何在maven中引用二、TestNG基本注解与执行顺序实战2.1 注解实战 @Test标签2.2 注解实战 BeforeMethod和AfterMethod2.3 注解实战BeforeClass和AfterClass2.4 注解实战：BeforeSuite和Afte ......
数据库学习
前言 IDEA集成了众多插件，方便开发者使用，使用其自带的Database模块就可以很方便的配置、连接到数据库。 查看MySQL运行状态 先启动MySQL，快捷键win+r然后输入services.msc，查找MySQL然后启动MySQL Server。 IDEA开启数据库连接模块 点击View-> ......
shell脚本基础学习
shell脚本基础学习 一.shell的解释： shell具备编程的能力 shell是一种解释型语言(不需要提前编译，一边执行一边解释，每种解释性语言都有解释器) shell语言支持大部分编程语言都具备的功能(if判断，for循环，变量，数组，函数，加减乘除，逻辑运算) 二.shell脚本的规范模板 ......
Pydantic模块学习
Pydantic 是一个 Python 库，用于数据验证和设置强类型数据结构。它是一个数据验证库，专门设计用于数据解析和验证，尤其在处理用户输入、API请求等情境中很有用。以下是 Pydantic 的一些主要特点和用法： 使用 Pydantic 主要涉及以下几个步骤： 定义数据模型： 创建一个继承自 ......
【定义类】二功能测试学习给一个新网站如何测试
软件测试是什么 依据需求熟悉业务，确定测试范围，设计测试用例，等开发完成后，用手动或自动化执行被测软件，检测预期和实际结果是否一致，如不一致提交BUG，再次交给开发修改，开发修改完成后，执行回归测试，所有用例执行完成后，交给客户做验收测试 这个面试题给一个水杯如何测试一样， 测试用例 对某一个功能点 ......
火星探测器背后的人工智能：从原理到实战的强化学习
本文详细探讨了强化学习在火星探测器任务中的应用。从基础概念到模型设计，再到实战代码演示，我们深入分析了任务需求、环境模型构建及算法实现，提供了一个全面的强化学习案例解析，旨在推动人工智能技术在太空探索中的应用。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经 ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
java时间时区学习
1、时间戳 时间戳是指格林威治时间 1970 年 01 月 01 日 00 时 00 分 00 秒(北京时间 1970 年 0 1 月 01 日 08 时 00 分 00 秒)起至现在的总秒数。通俗的讲， 时间戳是一份能够表示一份 数据在一个特定时间点已经存在的完整的可验证的数据 2、格林威治时间 ......
【算法】【线性表】最长公共前缀
1 题目 给k个字符串，求出他们的最长公共前缀(LCP) 样例 1： 输入： k个字符串 = ["ABCD", "ABEF", "ACEF"] 输出： "A" 解释：公共最长前缀是"A". 样例 2： 输入： k个字符串 = ["ABCDEFG", "ABCEFG", "ABCEFA"] 输出： " ......
Spring Boot学习随笔- 集成JSP模板（配置视图解析器）、整合Mybatis（@MapperScan注解的使用）
在第七章中，介绍了本地测试的方式，使用了@SpringBootTest注解来启动本地Spring环境，方便进行功能测试，并且提到了spring-boot-devtools依赖可以帮助实现自动重启，增加了开发效率。第八章，讲解了热部署的概念和使用。引入spring-boot-devtools依赖并在I... ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （154）-- 算法导论12.3 1题
一、用go语言，给出 TREE-INSERT 过程的一个递归版本。 文心一言，代码不能运行： 下面是用 Go 语言实现一个递归版本的 TREE-INSERT 过程的代码： package main import "fmt" type TreeNode struct { Val int Left *T ......
【算法】【线性表】最长连续序列
1 题目 给定一个未排序的整数数组num，找出最长连续序列的长度。 样例 1： 输入： num = [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出： 4 解释：这个最长的连续序列是 [1, 2, 3, 4]. 返回所求长度 4 2 解答 public class Solution { /** * ......
C++学习笔记七：输出格式
这一篇主要总结一下C++标准库里输出格式相关的库函数。 https://en.cppreference.com/w/cpp/io/manip 1.库： <ostream> <ios> <iomanip> 2.库函数： 2.1 <ostream> std::endl: 输出换行，同"\n"的效果一样。 ......
前端学习DAY1 HTML5基础（1）（b站pink老师）
一、HTML简介 1.网页 1.1 什么是网页 网站是网页的集合，网页是网站中的一“页”（构成网站的基本元素）。 网页由图片、链接、文字、声音、视频等元素构成，通常是HTML格式的文件（.htm.或html后缀），通过浏览器来阅读。 1.2 什么是HTML HTML (超文本标记语言)，它是用来描述 ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
学期2023-2024-1学号20232417《网络》第5周学习总结
教材内容总结 通过对本章内容的学习，我了解了学习内容安全的定义、信息内容安全威胁的由来以及种类、信息内容的获取流程以及模型和技术以及网络舆情相关的内容。 教材学习中的问题及解决过程： 问题：对于网络爬虫的定义以及工作的原理还是不太清楚 解决办法：1.参考博客网络爬虫的基本原理是什么 2.询问Chat ......
Socket.D 网络应用协议，v2.1.6 发布
基于事件和语义消息流的网络应用协议
有用户说，“Socket.D 之于 Socket，尤如 Vue 之于 Js、Mvc 之于 Http” ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
NS-3源码学习（六）eMLSR
简介 enhanced Multi Link Single Radio (eMLSR) 是MLO 的模式之一。WiFi AP 與使用者同時 使用多根天線建立連線，並從中選擇一條最適合之天線進行資料傳輸，當連線遭遇干擾時便立即切換至另一條天線以躲避干擾。透過此種傳輸模式WiFi AP與使用者能即時對環 ......
Java学习之路（十六）
Java学习之路（十六） 1、File类 1.1、File类概述和构造方法【应用】 File类介绍 它是文件和目录路径名的抽象表示 文件和目录是可以通过File封装成对象的 对于File而言,其封装的并不是一个真正存在的文件,仅仅是一个路径名而已.它可以是存在的,也可以是不存在的.将来是要通过具体的 ......
Java学习之路（十七）
Java学习之路（十七） 1、字符流 1.1、为什么会出现字符流【理解】 字符流的介绍 由于字节流操作中文不是特别的方便，所以Java就提供字符流 字符流 = 字节流 + 编码表 中文的字节存储方式 用字节流复制文本文件时，文本文件也会有中文，但是没有问题，原因是最终底层操作会自动进行字节拼接成中文 ......
Java学习之路（十五）
Java学习之路（十五） 1、Map集合 1.1、Map集合概述和特点【理解】 Map集合概述 interface Map<K,V> K：键的类型；V：值的类型 Map集合的特点 双列集合,一个键对应一个值 键不可以重复,值可以重复 Map集合的基本使用 public class MapDemo01 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
mbedTLS移植CTR_DRBG随机数算法
一、概述 因使用真随机数需要硬件支持，在硬件不支持时，我们需要通过软件来实现伪随机数生成器。根据NITS SP 800-90A的推荐，推荐的随机数生成为HASH_DRBG、HMAC_DRBG、CTR_DRBG。本文主要介绍如何通过mbedtls移植实现CTR_DRBG生成随机数。 二、 mbedtl ......
Python学习5
json json是一种轻量级的数据交互格式，可以按照json指定的格式去组织和封装数据.python语言使用json有很大优势，因为，json无非就是一个单独的字典或者一个内部元素都是字典的列表，所以，json可以直接和Python的字典或者列表进行无缝转换。 json本质上是一个带有特定格式的字 ......
Linux第一周学习内容（期末复习版）
第一章 初识Linux 1.1 Linux系统的简介 对于Linux系统的介绍，老师只是大概的讲了一部分，印象最深的是Linux的几个特点：多用户、多任务、多线程、多CPU 1.2 虚拟机的安装 对于虚拟机VMware的安装，老师讲的十分详细，基本上就是手把手一步步的教我们安装，书上的教程也十分到位 ......