常量 语言学习 变量 语言
NumPy学习9
今天学习了NumPy排序和搜索功能 17, NumPy排序和搜索功能 numpy_test9.py : import numpy as np ''' 17, NumPy排序和搜索功能 NumPy 提供了多种排序函数， 这些排序函数可以实现不同的排序算法。 排序算法特征主要体现在以下四个方面：执行速度 ......
学习日记——接口和异常
1.接口的定义 （1）使用接口的原因 接口可以实现“多”继承，一个类可以实现多个接口 （2）什么是接口 1.关键字：interface 2.接口中的所有方法都是由public abstract修饰的 3.接口不能实例化 4.实现类的关键字是implements 必须实现接口的所有方法 5.实现类可以 ......
Go语言手册-标准库
[Go语言标准库文档中文版](https://studygolang.com/pkgdoc "Go语言标准库文档中文版") ## fmt 格式化输入输出 通用： - %v 值的默认格式表示 - %+v 类似%v，但输出结构体时会添加字段名 - %#v 值的Go语法表示 - %T 值的类型的Go语法表 ......
学习笔记-HTML CSS Js篇
### https://www.runoob.com/css/css-grouping-nesting.html p{ }: 为所有 p 元素指定一个样式。 .marked{ }: 为所有 class="marked" 的元素指定一个样式。 .marked p{ }: 为所有 class="mark ......
jenkins学习
jenkins学习与实战 转载：https://blog.csdn.net/qq_41539088/article/details/124736892 我们将使用jenkins完成三个最为重要和基础的功能 拉取远程git库的代码到本地 使用编译工具本地编译拉取到的代码 将编译的结果部署到指定的机器上 ......
数据库Navicat for MySQL 初步学习
首先引入命名空间 然后 static MySqlConnection conn = null; 在里面定义我们数据库的位置 目前联系的是本地数据库所有就按本地来 第二 数据库内容包括 增 删 改 查 其中的 MySqlCommand cmd = new MySqlCommand("insert in ......
013 数据库学习笔记--事务
事务： 由一系列T-SQL语句构成的逻辑工作单元，为了完成一定的业务逻辑，将操作封装起来，可以是一个操作，也可以是多个操作。 与其他语句形成边界，形成一个相对独立的工作单元。 事务应用： 多个表进行操作时使用； 处理过程中，出现了某种异常或系统死机或断电，数据并不会保持到数据库 事务的处理结果： 事 ......
深度学习降噪专题课：总结
大家好，本课是本次专题课的最后一节课，给出了未来的研究改进方向，谢谢！ 加QQ群，获得相关资料，与群主交流讨论：106047770 本系列文章为线上课程的复盘，每上完一节课就会同步发布对应的文章 本课程系列文章可进入合集查看： [深度学习降噪专题课系列文章合集](https://www.cnblog ......
[学习笔记] 基环树
# 一、基环树 基环树其实 **并不是** 一棵树，而是一张 $n$ 个点 $n$ 条边的连通图。 一般的基环树就形如一棵 $n$ 个节点的树再加上一条非树边。 扩展. 如果基环树不连通，就变成多个基环树组成的森林了。 Method 1. 将环拎出来，环上的每一个节点都挂了一棵子树，将子树信息合并， ......
停课后学习笔记
$$\Large{\textbf{后竞赛时期} \quad \textbf{2023.5.12 - ?}}$$ 用于记录做题过程中的小收获、经验教训。 > P.S. **习惯上，我们称一个 OIer 停课后的阶段为后竞赛时期。** —— Walski Schölder（沃茨基·硕德） ## 5.12 ......
机器学习简单入门概念
 #监督学习 监督学习的关键特征在于**需要提供学习算法示例以供学习** 即给定输入x和正确标签y，通过查看正确的输 ......
012 数据库学习笔记--自定义函数
自定义函数：根据自己的需要，自定义一些函数 分类：标量函数、内嵌表值函数、多声明表值函数 标量函数： 对单一值的操作，返回单一值; 包含 begin end 创建的时候，指定了函数所有体，调用时也必须指定函数所有者 调用时，如果函数中指定了默认值，调用的时候，可使用默认值default代替 在语法上 ......
shell中中括号实现变量运算
001、 [root@PC1 test03]# a=100 [root@PC1 test03]# echo $a 100 [root@PC1 test03]# echo $a+500 100+500 [root@PC1 test03]# echo $[a+500] ## 中括号可以实现变量运算 60 ......
Markdown学习
Markdown学习 标题 #空格一级标题 ##空格二级标题 …… 字体 hello，world！ hello，world! 两边各一个*号，斜体 hello，world！ 两边各一个*号，加粗 …… 引用 hello，world！ 加>符号 分割线 三个* 图片 超链接 点击跳转到博客 列表 A( ......
注解与反射的学习
#java中的注解和反射学习 ##1.注解 1.Annotation是JDK5.0引入的新技术 2.作用 * 不是程序本身，可以对程序作出一些解释（这一点和注释（comment）没什么区别） * 可以被其他程序（如编译器）读取 3.Annotation的格式： * 以“@注释名”在代码中存在，还可以 ......
SQL基础教程（第二版）学习笔记(三)
SQL基础教程（第二版）学习笔记(三) sanzk 工控笔记 2023-05-17 00:26 发表于浙江 收录于合集 #数据库5个 #SQL5个 #PostgreSQL5个 用来管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统（DBMS） DBMS种类： SQL语句及其种类 知识回顾： //创建表，至少需 ......
MySQL学习-事务
一、什么是事务 事务是保证一组数据库操作，要么全部成功，要么全部被失败。事务只对DML有效 事务有 A（Atomicity）、C（Consistency）、I（Isolation）、D（Durability） 四个特性，即原子性、一致性、隔离性、持久性。 隔离级别 1、查看5.7.2之前 使用 sh ......
Python：深度学习杂草识别 Untitled3.ipynb
import osimport pandas as pdfrom torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2 as cvimport numpy as np# from sklear ......
机器学习模型训练全流程
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。 地址： https://github.com/dataprofessor/inf ......
深度学习降噪专题课：实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码 线上课程资料： [本节课录像回放](https://www.bilibili.com/video/BV1vm ......
变量和可变性
> 创建于2023-04-11 11:08 > > 本笔记主要来自于 [Rust 程序设计语言 中文版](https://rustwiki.org/zh-CN/book/ch04-01-what-is-ownership.html) [3.1]，旨在记录个人学习过程中的重点和心得体会。在记录过程中， ......
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） ......
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 ......
STATA 判断一个变量是不是都是缺失值，如果是则删除该变量
use e:\statashu\bobo\zhu,clear local cc pid_a_c1 pid_a_c2 pid_a_c3 pid_a_c4 pid_a_c5 pid_a_c6 pid_a_c7 pid_a_c8 pid_a_c9 pid_a_c10 local c=_N foreach ......
R语言 计算RMSE, MAE, SD, Bias，严格保留小数点后位数
#1,计算MAE MAE<-sprintf("%.2f",mean(abs(actual-predicted))) #2,计算RMSE library(Metrics) RMSE<-sprintf("%.2f",rmse(actual,predicted)) #3,计算error_abs_SD SD ......
Python学习笔记：计算平均打卡时间
苦命的打工人 `Hider` 每天上班都需要打卡，现在需要统计近一段时间内的平均打卡时间。 ## 一、想法 - 第一想法：利用 `mean` 函数直接求平均，但实际得到的是所有时间的均值，并非时间的均值。 - 第二想法：将日期与时间进行拆分，只对时间求平均。 - 第三想法：求每一个时间与0点之间的时 ......
python学习笔记35-脚本有多个文件时如何指定import_path
如果脚本涉及多个文件, 且分布在多个目录中, 则会涉及到import其它目录的文件. 如果脚本不在脚本所在的目录run, 则会涉及到run目录与脚本目录不相关. 如何解决这个问题呢? 假设目录结构如下: ```csh /a/b/c/bin/dfx.py /a/b/c/atpg/atpg.py /a/ ......