星力捕鱼【www . 02159 . com】 全 天 在 线，全 新 升 级，好打 易 爆，认准星力正版！如今全球各个行业内 Python 的使用状况怎么样呢？ 这个问题就是我写这篇文章的初衷。我找出了22个最常用的 Python 包，希望能给你一些启发。 首先我列出了最近一年内 PyPI 上下载
循序渐进理解闭包 1. 闭包初接触1.1 闭包基本语法结构：1.2 明确变量作用域： 2. 从for循环开始2.1 python for循环特性：没有域的概念2.2 修改代码，让返回的flist具有递增相乘的结果：2.3 使用闭包 3. 玩棋盘游戏4. 闭包特性的另一种实现 1. 闭包初接触 在一个内部函数中，对外部作
Guitar Pro 7是一款对学吉他特别有帮助的软件，它可以满足你不同方式的使用需求，来帮助你提高吉他技巧，还能够帮你更透彻的了解乐理，甚至你还可以通过Guitar Pro自己创作一首音乐。 在使用Guitar Pro 7提高自己演奏技巧的指南里，我将给大家分享三种有用的方法，通过这些方法，相信你可以从中
前阵子对电商商品及其相关的内容很感兴趣，总有一种不弄明白不罢休的冲劲。因此整整花了几周的时间来了解电商商品的各种概念，参考看不同的人数据库设计，以及参考不同的思路。网上确实有很多文章对这方面进行介绍，而且基础、通用的概念都差不多，不过数据库设计方向倒是有所差异。本篇随
目录反向代理使用1.创建代理目标服务端：2.配置nginx反向代理目标服务端：3.测试使用：负载均衡使用1.准备服务端2.修改nginx配置3.测试负载均衡策略负载均衡的额外参数缓存服务代理缓存语法介绍使用例子代理缓存补充：浏览器缓存测试静态资源访问 前置知识章节： 1.介绍、安装、hello worl
在我前面随笔《循序渐进VUE+Element 前端应用开发(6）--- 常规Element 界面组件的使用》里面曾经介绍过一些常规的界面组件的处理，主要介绍到单文本输入框、多文本框、下拉列表，以及按钮、图片展示、弹出对话框、表单处理，本篇随笔补充这一个主题，介绍树列表组件和下拉列表树组件在项目
AOP全称是Aspect Oriented Programing，通常译为面向切面编程。利用AOP可以对面向对象编程做很好的补充。用生活中的改装车比喻，工厂用面向对象的方法制造好汽车后，车主往往有些个性化的想法，但是又不想对车进行大规模的拆卸、替换零件，这时可以买一些可替换的零件、装饰安装到汽车上，并且
Vue作为一种MVVM框架，能够实现数据的双向绑定，让Vue技术栈的前端从业者摆脱了繁琐的DOM操作，这完全得益于Vue框架开发者对原生Object对象的深度应用。Vue实现数据响应系统的核心技术就是数据劫持和订阅-发布，基本思想就是通过对数据操作进行截获，在数据进行getter操作的时候更新依赖
目录 介绍 逻辑回归模型 参数估计 优化算法 分类 结论与分析 介绍 逻辑回归是统计学习中的经典方法，它计算条件概率P(Y|X)并使用较大的标签作为预测。具体而言，二项逻辑回归模型是： 其中w和b是权重和偏见。为方便起见，展开权重向量和偏见向量，即 然后，二项逻辑回归模型是： 逻辑回
目录 介绍 SVM模型 优化问题 优化算法 分类 结论与分析 介绍 支持向量机（SVM）是一种基于特征空间最大边距的分类器。SVM的学习策略是使边际最大，可以转化为凸二次规划问题。在学习SVM算法之前，我先介绍一些术语。 功能边距定义为：对于给定的训练集T和超平面(w,b)，超平面(w,b)和样本(x
目录 介绍 AdaBoost模型 弱分类器 权重更新 分类 结论与分析 介绍 AdaBoost是Boosting的一种方法，它基于多分类器组合可以在复杂环境中获得更准确结果的原则。 AdaBoost模型 AdaBoost模型由弱分类器，权重更新和分类组成。 弱分类器 AdaBoost将弱分类器与某些策略相结合，以获得强
目录 介绍 混合(Blending)模型 混合(Blending)架构 混合(Blending)实现 混合(Blending)分类 结论与分析 介绍 混合(Blending)是一种模型融合方法，而不是传统的机器学习算法。Netflix中的顶级表演者使用混合(Blending)，这被认为是一种堆叠形式。混合(Blending)更像是工程方法，因此，
之前曾尝试翻译了机器学习中的KNN和决策树，最近这段时间陆续看到这个系列的相关文章，并尝试翻译分析。由于此系列文章直接相对零散，所以有了这篇简单的汇总文章，以帮助有兴趣的小伙伴迅速找到想看的文章。 具体如下 实现机器学习的循序渐进指南I——KNN 实现机器学习的循序渐进指
