机器day 08
day21 atm项目 shopping_car
shopping_car() from atm.lib_common.file_handle import * from atm.core.shopping import goods_show from atm.lib_common.money_enquiry import * def comput ......
代码随想录算法训练营Day1 | 704.二分查找、27.移除元素
LeetCode704.二分查找 二分查找是一种基础的算法，其核心思想在高中数学中就已经被大家所熟知了，然而对于代码的实现，其细节问题常常令人头疼，比如while循环的条件是什么？middle是该+1还是-1？这些问题需要有一个清晰的认知。 题目链接如下:704.二分查找 Carl的讲解链接：二分查 ......
机器学习-搜索技术：从技术发展到应用实战的全面指南
在本文中，我们全面探讨了人工智能中搜索技术的发展，从基础算法如DFS和BFS，到高级搜索技术如CSP和优化问题的解决方案，进而探索了机器学习与搜索的融合，最后展望了未来的趋势和挑战，提供了对AI搜索技术深刻的理解和展望。 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 ......
机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06
目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
前端学习笔记DAY2 HTML5基础（2）（b站pink老师）
二.HTML标签 4.HTML常用标签 4.1 标签语义 学习标签的重点是记住每个标签的语义。就是指标签的含义，即这个标签是用来干嘛的。 根据标签的语义，在合适的地方给一个最为合理的标签，可以让页面结构更清晰。 ※4.2 标题标签 <h1> - <h6> HTML 提供了 6 个等级的网页标题，即< ......
day20 re requests模块 爬虫
pandas模块：有两种数据类型series：一维DataFrame：二维以及以上 二维最常用一个表格分为 索引 index 列 columns 数据 pandas读出来的文件默认命名为dfdf.indexdf.columnsdf.loc 按照索引取值df.iloc按照行列取值 pandas里面0是 ......
机器学习中的算法——逻辑回归
1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） ......
Day27 增强for循环
增强for循环 这里我们先只是见一面，做个了解，之后数组我们重点使用 Java5引入了一种主要用于数组或集合的增强型for循环。 Java 增强 for 循环语法格式如下： for（声明语句：表达式） { //代码句子 } 声明语句：声明新的局部变量，该变量的类型必须和数组元素的类型匹配。其作用 ......
Day28 break和continue
break和continue break（退出循环） break在任何循环语句的主体部分，均可用break控制循环的流程。 break用于强行退出循环，不执行循环中剩余的语句。（break语句也在switch语句中使用） package com.baixiaofan.struct; public c ......
冲刺（day2）
团队任务总结 一、团队成员任务分配 为了推进项目的进展，我们团队在今天共同完成了两个重要的功能模块。以下是团队成员在这两个模块上的任务分配和进展： 张钰权： 负责解密功能的实现。成功完成了解密文件的编写，包括AES解密和RSA密钥解密，确保解密过程的正确性和安全性。 周绍坤： 参与了解密功能的编写过 ......
谷粒商城-day4
1、计算属性和侦听器 2、组件化基础 42、生命周期和钩子函数 43、使用vue脚手架进行模块开发 44、整合element-ui快速开发 45、商品服务-api-三级分类-查询-递归获取数据 46、商品服务-api-三级分类-配置网关 46、47、配置网关路由 48、商品服务-api-三级分类-查 ......
基于5G智能网关的河道清洁机器人应用
搭载5G智能网关的河道清洁机器人，可以代替人工执行河道清理和水质监测等任务，可适用于公园景观溪流、城市运河、池塘和水库等多种场景。 ......
day 03-1 Python基础-while 循环
day 03 Python基础 1. while 循环 1.1 循环语句的基本使用 # 示例1 （死循环） print ("开始") while True: print ("123") print ("567") #输出： 开始 123 123 ... # 示例 2 print ("开始") whi ......
JavaWeb - Day05 - 请求响应、分层解耦
01. 请求响应-概述 在上一次的课程中，我们开发了springbootweb的入门程序。 基于SpringBoot的方式开发一个web应用，浏览器发起请求 /hello 后 ，给浏览器返回字符串 “Hello World ~”。 其实呢，是我们在浏览器发起请求，请求了我们的后端web服务器(也就是 ......
基于机器学习的时间序列温度预测
本次研究是使用GRU模型和GRU-Attention模型对长时间序列温度数据进行预测拟合，对于这两个模型有兴趣的可以去网上了解一下， 首先是日数据预测，由于日数据存在缺失值需要对缺失值进行填补， 在对存在缺失值的数据中我使用三次样方插值对数据进行处理，其代码如下： import pandas as ......
Leetcode刷题day12-二叉树.前中后序遍历
递归法实现前.中.后序遍历 代码随想录 (programmercarl.com) 解题思路 前序遍历：头->左->右 中序遍历：左->头->右 后序遍历：左->右->头 递归法实现流程：1.定义递归函数；2.寻找递归终止条件；3.设计单层递归模块 class Solution(): def __in ......
Day01
MarkDown学习 标题 *N+空格=n级标题（可到六级） 字体 文本（粗体：文本两端分别加两个*） 文本（斜体：文本两端分别加一个*） 文本（粗体+斜体：文本两端分别加三个*) 文本（删除线：文本两端分别加两个~） 引用 欲买桂花同载酒，终不似，少年游。 （>+空格） 分割线 （三个-或*） 图 ......
Day02
Day02 Windows常用快捷键 复制：Ctrl+C 粘贴：Ctrl+V 全选：Ctrl+A 剪切：Ctrl+X 撤销：Ctrl+Z 保存：Ctrl+S 关闭窗口：Alt+F4 永久删除：Shift+Delete 回到桌面：Win+D 打开运行：Win+R 打开我的电脑：Win+E 任务管理器： ......
读程序员的README笔记08_依赖管理
1. 行为准则 2. 依赖管理 2.1. 在现有的代码上增加一个依赖似乎是一个简单的决定 2.2. 不要重复自己”(Don’t repeat yourself，DRY)是一个通常被教导的原则 2.3. 依赖关系带来了风险 2.3.1. 不兼容的变化 2.3.2. 循环依赖 2.3.3. 版本冲突 2 ......
Leetcode刷题day11-栈.滑窗最大值.出现次数前K的元素
239.滑动窗口最大值 239. 滑动窗口最大值 - 力扣（LeetCode） 给你一个整数数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回 滑动窗口中的最大值 。 示例 1： 输入：nums = ......
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] ......
冲刺（day1）
一、团队成员任务分配 为了更好地推进项目，我们继续按之前任务分工进行： 张钰权： 负责实现公文发送和公文接受功能。 周绍坤： 负责实现用户认证和用户管理功能。 张爽： 负责实现账户权限管理。 王熠名： 负责实现公文编辑功能。 董子瑄： 负责实现日志管理功能，并初步设计了粗糙的网页界面。 二、团队任务 ......
Day26 打印九九乘法表
打印九九乘法表 分以下几步执行： 1.我们先打印第一列，这个家应该都会 2.我们把固定的1再用一个循环包起米 3.去掉重复项，i<=j 4.调整样式 1.打印第一列 package com.baixiaofan.struct; /* 1*1=1 1*2=2 2*2=4 1*3=3 2*3=6 3*3 ......
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 ......
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 ......
个人微信号机器人开发
简要描述： 获取收藏详细信息 请求URL： http://域名地址/weChatFavorites/getFavItem 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说 ......
day12栈与队列
239.滑动窗口最大值；347.前 K 个高频元素；总结 1 滑动窗口最大值 1.1 思路 封装一个deque类：主要构造pop、push的逻辑 然后使用循环来进行遍历，更新最大值 1.2 代码 二刷补充 2 前 K 个高频元素 给定一个非空的整数数组，返回其中出现频率前 k 高的元素。 示例 1: ......