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python学习第四十二天:前端基础
前端学习? 1.HTML是什么? HTML,全称“Hyper Text Markup Language(超文本标记语言)”,简单来说,网页就是用HTML语言制作的。HTML是一门描述性语言,是一门非常容易入门的语言。 2.CSS是什么? CSS,全称“(层叠样式表)”。以后我们在别的地方看到“层叠样 ...
分类:编程语言   时间:2018-07-27 01:23:39    阅读次数:230
机器学习面试题
题目一 题目二 题目三 题目四 题目五 题目六 题目七 题目八 题目九 题目十 题目十一 题目十二 题目十三 题目十四 题目十五 题目十六 题目十七 题目十八 题目十九 题目二十 题目二十一 题目二十二 题目二十三 题目二十四 题目二十五 题目二十六 题目二十七(此题题目应该改成精确度) 题目二十八 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-25 22:05:43    阅读次数:154
丝路中国梦
丝路中国梦 ——艺术与设计学院丝路中国·华水艺之队 为弘扬“丝路精神”,传承“丝路文化”,关注“一带一路”建设标准化专项行动,努力践行构建“人类命运共同体”倡议,围绕“五通倡议”和“四大丝绸之路”发展理念,在社会实践中,树立优秀的丝路青年形象。我队计划此次主题考察行动主要通过传统文化观察的形式来进行 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-23 21:11:41    阅读次数:136
四五年一惑
这几天一直听到一37岁老哥说事业单位里面工资太低了,想出去拼却又觉得有家庭有压力风险太大,毕竟成年人是却善于权衡利弊的。身份的接触过的同事和朋友困惑的人很多,各有各的困惑,每个年龄层都会有自己的困惑,包括我自己。???? ?其实,古人说的四十不惑不是非常准确的。我觉得困惑是伴随人一生的事情,困惑是
分类:其他好文   时间:2018-07-21 22:51:48    阅读次数:192
number 数字
zero 零 twenty 二十 one 一 twenty-one 二十一 two 二 thirty 三十 three 三 forty 四十 four 四 fifty 五十 five 五 sixty 六十 six 六 seventy 七十 seven 七 eighty 八十 eight 八 nine ...
分类:其他好文   时间:2018-07-21 15:05:45    阅读次数:155
第四十七篇 入门机器学习——分类的准确性(Accuracy)
No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分,先通过训练数据集得到一个模型,然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-18 23:38:54    阅读次数:673
第四十八篇 入门机器学习——超参数问题
No.1. kNN算法中需要传入一个参数k,这个参数k的作用之前提到过,它就是指距离待预测数据最近的前k个数据,这个参数k的具体大小应该如何选择?超参数问题就是描述的这类问题。 No.2. 所谓"超参数",就是指在算法运行之前需要进行指定的参数;与"超参数"向对应的是"模型参数","模型参数"是在算 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-18 23:33:57    阅读次数:190
第四十九篇 入门机器学习——数据归一化(Feature Scaling)
No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用。 No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化。 最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-18 23:26:28    阅读次数:643
第四十五篇 入门机器学习——数据加载和简单的数据探索
No.1. 导入相关类库,并加载鸢尾花数据集 No.2. 这个鸢尾花数据集类似于一个字典,可以查看都有哪些键 No.3. 'DESCR'这个键对应的值为鸢尾花数据集的文档,简单对其进行查看 从文档中我们可以了解到,这个数据集共保存了150个鸢尾花样本;每个样本包含4个特征:萼片长度、萼片宽度、花瓣长 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-16 13:57:37    阅读次数:179
第四十篇 Numpy.array的基本操作——向量及矩阵的运算
No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2 No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2 No.5. 幂运算 No. ...
分类:其他好文   时间:2018-07-15 21:29:45    阅读次数:4288
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