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30.1 面向对象编程(oop)的本质 面向对象编程的本质就是：以类的方式组织代码，以对象的组织(封装)数据。---尚学堂老高扯淡语录 抽象是什么?就是将多个物体共同点归纳出来，就是抽出像的部分！---尚学堂老高扯淡语录 从认识论角度考虑是先有对象后有类。对象，是具体的事物。类，
8.1 浮点型类型占用存储空间表数范围Float4字节-3.403E38~3.403E38Double8字节-1.798E308~1.798E308 ü float类型又被称作单精度类型，尾数可以精确到7位有效数字，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。ü double
2.2.4使用数据库作为pandas的I/O工具的灵活性示例，我们提供一个使用SQLite3数据库的示例，其中使用简单查询得到数据流，该示例并不专门用于教学。在磁盘空间和处理时间方面，使用数据库的大型数据存储功能确实具有优势。将数据放入SQL数据库表中进行归范化既能消除冗余度和重
volume介绍和操作一.volume 介绍提供独立于容器之外的持久化存储，比如说运行一个数据库容器，数据库里面的数据就是需要被持久化的，volume就可以做到这个功能实现，并且还能共享容器与容器之间的数据。二
第一篇博客，思来想去不知道要写些啥，我只知道公司的系统要准备上云了，从各大云厂商中选出了华为云好吧，华为是一家伟大的企业，但我从来没有接触过华为云，从今天开始，我要入坑了加油中国，加油华为，加油自己。。。。。
在平时的Javaweb项目开发中为了便于后期的维护，我们一般会进行分层开发，最常见的就是分为domain（域模型层）、dao（数据库访问层）、service（业务逻辑层）、web（表现层），这样分层之后，各个层之间的职责会比较明确，后期维护起来也相对比较容易，今天我们就是使用Maven来构建以上的各个层。
当今K8s独霸天下之时，咱们站在更高的角度，好好的看看K8s的网络是以什么理念构筑的。以及一个容器集群的好保姆，是如何分别照顾 南北流量和东西流量的。 1 简单介绍下Kubernetes略。。容器集群管理的事实标准了，不知道要打屁股。（ps：本章节可参考唐老师的《K8S前世今生》文章） 2
今天咱们要来一场关于C语言那些“骨灰级”知识的轻松畅谈。你是否还记得初次接触C语言时，面对位运算符、基本运算符、数据类型这些概念时的懵懂与好奇？又或者对变量声明、for循环、while循环、goto跳转、switch选择结构等语法元素有过琢磨不透的时候？这
Btr: B+ Tree，是innodb的核心数据结构，它作为数据的索引，让数据库能够快速找到指定的数据。B+ Tree的相关说明网上已经很多，本文通过insert操作的调用栈，来分析btr的操作过程。· Btr操作在insert的哪个过程中被调用?图1 insert的函数调用栈
运维专题Bash Shell数组及其使用 此笔记当前仍在修改和编写。 - 文章信息 -Author: 李俊才 (jcLee95)Visit me at CSDN: https://jclee95.blog.csdn.netMy
3.2.4 决策树模型决策树是一种基于树形结构的非线性分类模型，该模型易于解释，可以处理分类特征和数值特征，能拓展到多分类场景，无须对特征做归一化或者标准化，而且可以表达复杂的非线性模式和特征相互关系。正是由于有着诸多优点，使得决策树模型被广泛使用。决策树通过树形结构对样本进行分
3.4.5 模型参数调优SVM模型默认使用L2正则，图3-10是调节正则化参数regParam后，对比L1与L2正则下AUC的变化。图3-10 L1与L2正则下AUC的变化MLlib中模型的默认迭代次数是100，SGD收敛到合适的解需要的迭代次数不高，读者可以进一步增加迭代次数，
2.2.4 使用数据库作为pandas的I/O工具的灵活性示例，我们提供一个使用SQLite3数据库的示例，其中使用简单查询得到数据流，该示例并不专门用于教学。在磁盘空间和处理时间方面，使用数据库的大型数据存储功能确实具有优势。将数据放入SQL数据库表中进行归范化既能消除冗余度和
1.2.4 安装软件包取决于你的系统和过去安装的版本，Python可能没有捆绑你所需要的所有内容，除非安装了一个发行版（它提供的内容远远超出你的需要）。要安装你需要的任何软件包，可以使用pip或easy_install命令。easy_install将来会被抛弃，pip更具有重要优
1.2.5 软件包升级通常情况下，你会发现自己必须升级软件包，因为新版本要么是依赖项必需的，要么有你希望使用的其他功能。为此，请首先通过查看__version__属性检查已安装的库的版本，如NumPy软件包的使用示例所示： 如果你想将其更新到更新版本，比如1.9.2版本，请从命令行运行以下命令：
鸢尾花数据也许是最有名的测试数据了，它包括3个鸢尾花类别，每个类别有50个样本。利用Logistic回归对鸢尾花进行分类，部分代码如下：import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import preprocessingfrom
正确。可以重复利用，提高效率。 1.4.2.录制回放工具 这类工具主要用于替代手工编写测试脚本，但依赖于自动化框架。降低了编写测试脚本的学习门槛，使得开发和测试能够轻松编写高质量的测试脚本。不少此类工具能够支持复杂的用户事件和精确控制事件执行的延时。为测试复杂应用场景提供了便利。
小白玩转人工智能之实战篇，华为云MVP、云享专家带你初探深度学习，现场分享OCR技术识别文字、图像识别应用场景、视频理解原理及应用。
写在前面 3DMM代码部分是人脸重建程序的核心部分，这部分因为当年是边写程序边写的所以分成了四个片段发出来，这篇文章是第一个片段。 为了保证整个示例项目更加直观，方便理解，在展示一些函数的源码时会使用numpy版本进行展示，而在示例程序中并未使用numpy版本的库，在Cyth
模型却无法满足每个联邦学习参与者对性能的需求，有的参与者甚至无法获得一个比仅采用本地数据训练模型更优的模型。这大大降低了部分用户参与联邦学习的积极性。 为了解决上述问题，让每个参与方都在联邦学习过程中获益，个性化联邦学习在最近获得了极大的关注。与传统联邦学习要求所有参与方最终使用
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