课程学习
机器学习-无监督机器学习-kmeans-17
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的一种 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 ......
2023-2024-1 20231424《计算机基础与程序设计》第13周学习总结
2023-2024-1 20231424《计算机基础与程序设计》第13周学习总结 作业信息 作业属于的课程 <班级链接>（2022-2023-1-计算机基础与程序设计） 作业要求 <作业要求>(2022-2023-1计算机基础与程序设计第一周作业) 作业目标 《C语言程序设计》第12章 作业正文 h ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
2023-2024-1 20231320 《计算机基础与程序设计》第十三周学习总结
2023-2024-1 20231320 《计算机基础与程序设计》第十三周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 <班级的链接>（2023-2024-1 计算机基础与程序设计) 这个作业要求在哪里 <作业要求的链接>(2022-2023-1计算机基础与程序设计第十三周作业) 这个作业的目标 <自学 ......
2d物理引擎学习 - 线性运动
线性运动相关公式（Linear Motion） 加速度(acceleration): a = (v1-v0) / t，单位：m/s2，方向：力作用方向或速度变化方向 瞬时速度(velocity)：v1 = v0 + a * t，单位：m/s，方向：力作用方向或运动方向 位移：x = v0 * t + ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
2023-2024-1 20231309 《计算机基础与程序设计》第十三周学习总结
2023-2024-1 20231309 《计算机基础与程序设计》第十三周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 2023-2024-1-计算机基础与程序设计 这个作业要求在哪里 2023-2024-1计算机基础与程序设计第十三周作业 这个作业的目标 自学教材《C语言程序设计》第12章并完成云班课 ......
PySide6学习笔记（一）VSCode配置
vscode配置（windows） 在vscode中安装Python与 QT for Python和code runner插件(推荐) Python与 QT for Python插件开发PySide必备code runner(可以右键运行py文件) 安装PySide6 pip install PyS ......
python自动化学习笔记5-----allure测试报告
1、运行测试报告 2、allure注解的使用 3、优化测试报告之添加对应的标签 4、注解的使用 5、yaml文件格式 6、更改logo (1)allure目录下找到allure.yml的文件，增加插件 （2）在插件目录下添加要展示的图片 （3）修改styles.css文件中图片的名称，并修改css样 ......
python自动化学习笔记6-----jekins环境搭建及使用
msi版本安装后，要去电脑服务里面设置为自启动，否则重启电脑后使用不了。 web自动化 1、实现linux部署jekins,window运行自动化代码，不在同一个机器上运行 在执行机（自己的电脑上）访问jekins网址进行相应设置 运行后，进行连接，连接成功后，小弟报道成功。下面弹框显示file，表 ......
lca 学习笔记
定义 最近公共祖先简称 \(LCA\) 两个节点的最近公共祖先，就是这两个点的公共祖先里，离根最远的的那个 为了方便，我们记某点集 \(S={v1,v2,...,vn}\) 的最近公共祖先为 \(LCA(v1,v2,...,vn)\) 或 \(LCA(S)\) LCA的有用的性质 \(1.\) \( ......
算法学习Day10栈和队列part1
Day10栈和队列part1 By HQWQF 2023/12/21 笔记 232.用栈实现队列 使用栈实现队列的下列操作： push(x) -- 将一个元素放入队列的尾部。 pop() -- 从队列首部移除元素。 peek() -- 返回队列首部的元素。 empty() -- 返回队列是否为空。 ......
HTML基础入门学习
基本框架： HTML（Hypertext Markup Language）是一种用于创建网页结构的标记语言。下面是一个简单的HTML文档的基本结构和写法： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta nam ......
手把手教你如何下载新东方在线上面已购买的视频课程
前言：很多同学都想知道新东方在线上的视频课程怎么下载，但是新东方在线上面已购买的视频课程是不提供直接下载方式的，所以下面就教大家如何用学无止下载器下载新东方在线上面已购买的视频课程。 一、电脑网页打开新东方在线官网（https://study.koolearn.com/my），进入我的课程 二、找到 ......
新东方在线视频课程资料下载工具，如何在电脑端下载新东方在线视频讲义到本地
一. 安装新东方在线下载器 1.获取学无止下载器 https://www.xuewuzhi.cn/koolearn_downloader?from=cnblogs 2.下载安装后，然后点击桌面快捷方式运行即可。 注意：杀毒软件可能会阻止外部exe文件运行，并将其当做成病毒，直接添加信任即可，本软件绝 ......
Kruskal重构树学习笔记
挺简单的知识点（？） 概念 首先 Kruskal 算法是用来求最小生成树的算法之一，其思想是贪心。 而 Kruskal 重构树就是将整张图重建为二叉树。 在跑 Kruskal 的过程中我们会从小到大加入若干条边。现在我们仍然按照这个顺序。 首先新建 \(n\) 个集合，每个集合恰有一个节点，点权为 ......
linux tar打包压缩解压命令学习
Linux系统中tar是最常用的打包工具，通过打包工具可以压缩/解压 比如常见的压缩包格式 如下： tar 未压缩文件 只是做了一个打包而已 tar.gz 使用gzip算法格式压缩的压缩包 tar.bz2 bz2格式压缩包 tar.xz xz格式压缩 参数介绍 tar 的参数很多 列出几个比较常用的 ......
git 进阶 重难点学习（git checkout和git branch 的区别 git reset 和git revert的用法）git 里面origin /head
git 几个分区 工作区 暂存区 本地仓库和远程仓库 疑难问题： 1. git pull是到本地仓库还是工作区 git pull 命令会将远程仓库的更新内容拉取到本地仓库，并将其合并到当前分支的工作区中。具体来说，git pull 命令首先从远程仓库拉取最新的提交到你的本地仓库，然后将这些变化合并到 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结
2023-2024-1 20232309 《网络空间安全导论》第15（6）周学习总结 教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 1.比特币是啥？（想要个更通俗的介绍） 去中心化示意： 百度介绍： 一点解释: 2.区块链？ 基于AI的学习 好像关联性不是很大但随便了。。。 嗯嗯就这样敷衍地结束了（ ......
Burnside 引理 与 Pólya 定理 学习笔记
为了防止明天就把好不容易听完的东西都还给 rabbit_lb 了，还是记一点吧。 1. 群论基础 1.1 群(group) 的定义 给定集合 \(G\) 和 \(G\)上的二元运算 \(\cdot\)，满足下列条件称之为群： 封闭性：若 \(a,b\in G\)，则 \(a\cdot b\in G\ ......
rebar3 cmake 项目学习
erlang 与c 的通信方式，包含了port 以及nif，以下是使用nif 的测试 创建项目 一个lib 一个cmake 命令 rebar3 new lib myapp cd myapp rebar3 new cmake 项目结构 ├── LICENSE.md ├── README.md ├── ......
深度学习揭示日降水中的人类影响(Nature)
气候模型预测温室气体加强了日降水变化和极端事件，但由于区域降水波动太大，无法直接使用观测数据验证这种预测。 作者提出用CNN做检测，首先给模型输入全球降水异常分布图，然后输出一个年全球平均气温，输出端的真值是模拟数据。 模型训练好以后给模型输入近年的卫星观测、模式模拟、再分析等数据(用好几套数据是考 ......
Spring学习记录之Spring的入门程序
Spring学习记录之Spring的入门程序 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课 ......
Python 学习路线：介绍、基础语法、数据结构、算法、高级主题、框架及异步编程详解
Python 介绍 Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。 基本语法 设置 Python 环境并开始基础知识。 文章链接：Python 安装与快速入门 变量 变量用于存储在计算机程序中引 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
青少年学习编程的好处
各位家长、老师和同学们，大家好！ 今天我要和大家分享的主题是：青少年学习编程的好处。我希望通过今天的分享，让大家更好地了解编程对于青少年的意义和价值。1. 封面- 主题：青少年学习编程的好处- 副标题：提高逻辑思维，培养创新精神，掌握未来技能- 报告人：您的名字2. 引言- 感谢大家的关注和聆听- ......
Spring学习记录之Spring概述
Spring学习记录之Spring概述 前言 这篇文章是我第二次学习b站老杜的spring相关课程所进行的学习记录，算是对课程内容及笔记的二次整理，以自己的理解方式进行二次记录，其中理解可能存在错误，欢迎且接受各位大佬们的批评指正； 关于本笔记，只是我对于相关知识遗忘时快速查阅了解使用，至于课程中实 ......