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一、python安装及第一个python程序 （1）官网下载最新版的python 64位安装包并进行安装 （2）配置环境变量 在安装的时候，直接勾选Add Python 3.7 to Path，单击Customize installation可以在安装时指定自定义的安装路径 单击该选项即
引言 上篇我们介绍了 Go语言的数组类型，本篇将介绍Go语言的切片类型。主要如下： 主要内容 切片可以看作是对数组的一种包装形式。切片包装的数组称为该切片的底层数组。切片是针对其底层数组中某个连续片段的描述符。 1. 类型表示法 对于一个元素类型为T的切片类型来说，它的类型字面量就是：
学的是b站的课程（千锋教育），跟老师写程序，不是自创的代码！ 今天是学Python的第25天，学的内容是python对docx的操作。开学了,时间不多,写得不多，见谅。 目录 1.插件安装 2.写一个word文档 (1).创建一个新的 Word 文档 (2).添加标题 (3).添加段落
线程池 （1）new Thread 弊端 每次new Thred 新建对象，性能差线程缺乏统一管理，可能无限制的新建线程，相互竞争，有可能占用过多系统资源导致死机或者oom缺少更多功能，如更多执行，定期执行，线程中断
一般客户机和服务器之间属递归查询，当客户机向DNS服务器发出请求后,若DNS服务器本身不能解析,则会向另外的DNS服务器发出查询请求，得到结果后转交给客户机。主机向本地域名服务器的查询一般都是采用递归查询。默认情况下bind关闭了转发查询,但是递归查询是开启的。 一、配置参数 1
InnoDB为了尽可能的让用户经常读取的数据都放在内存中，以减少磁盘的IO次数，提高读性能，加入了预读特性。这个特性会将用户很有可能使用到的数据预先加载到buffer pool中，当用户使用到这个数据时，就不必再从磁盘上读入，从而提升了数据的读取性能。然而一般数据库存储的数据量都
1.4.2 用户画像用户画像的核心工作就是给用户打标签，标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、兴趣等。由这些标签集合能抽象出一个用户的信息全貌，每个标签分别描述了该用户的一个维度，各个维度相互联系，共同构成对用户的整体描述。构建用户画像的第一步就是搞清楚需要
2.4.2 准备数据我们提供的数据格式如下：用户[user] 签到时间[check-in time] 纬度[latitude] 经度[longitude] 位置标识[location id]数据样例如下：0 2010-10-19T23:55:27Z 30.2359091167 -97
1.3 Python包下面介绍的软件包将在本书中经常使用。如果你没有使用科学发行版，我们会给你一个操作说明，告诉你应该决定使用哪些版本，以及如何快速成功地安装它们。1.3.1 NumPyTravis Oliphant创建的NumPy是Python语言中每个分析解决方案的核心。它为
1.3.2 SciPySciPy是由Travis Oliphant、Pearu Peterson和Eric Jones创建的原创项目，它完善了NumPy的功能，为线性代数、稀疏矩阵、信号和图像处理、优化、快速傅里叶变换等提供了大量科学算法。 网站：http://www.scipy
1.3.3 pandaspandas能处理NumPy和SciPy无法做到的一切。特别是，由于其特定的对象数据结构、数据框和序列，它允许处理不同类型数据（NumPy数组无法做到）和时间序列的复杂数据表。由于Wes McKinney创造了它，让你能从不同数据源快速而稳定地加载数据，然
1.2.2 安装Python首先，创建一个数据科学工作环境，使用它来复制和运行本书中的示例，并为你自己的大型解决方案构建原型。无论你使用何种语言开发应用程序，Python都能轻松地获取你的数据，并从中构建模型，然后提取你在生产环境中进行预测所需的正确参数。Python是一种开源、
3.4.3 训练模型现在我们已经从数据集中提取了基本的特征并将数据转化成了libsvm文件格式，接下来进入模型训练阶段。为了比较不同模型的性能，将训练朴素贝叶斯和SVM，其他诸如逻辑回归、决策树等留给读者扩展实践。鉴于MLlib中RDD-based API将逐渐由Pipeline-based
1 什么是Linux-Bridge咱们直接说人话：跟tap/tun、veth-pair是模拟网线的类似，Bridge也是照着物理设备的样子，在Linux系统里面虚拟出来的一种网络设备。因为它也是网络设备，所以可以配置 IP、MAC 等。然后它模拟的物理设备叫Hub（集线器）。 1
创建元素及追加元素： DOM中可以动态创建元素:document.createElement(“标签的名字”); jQuery中同样可以创建元素标签,并且返回的就是jQuery对象,可以直接调用方法进行使用。append方法用来在元素的末尾追加元素（最后一个子节点）
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1.display 常用参数： none（此元素不会被显示）、block（块级元素）、inline（行内元素）、inline-block（块级元素，但可以被内联，显示在一行里） 2.float 常用参数：left、right 清除浮动：clear：both（清除两侧浮动效果）
Thing目前，Facebook正在大力发展自监督学习技术，将未标记数据与少量标记数据结合使用，以提高机器学习的准确性。所谓的“自监督学习”就是我们说的“无监督学习”。Facebook首席AI科学家Yann LeCun说，把“自监督”说成“无监督”是具有误导性的，因为自监督学习比监督学习使用更多的监督信号，并
普通二叉树的增删查改复杂且没有意义，所以我们并不打算学习它的增删查改，主要是学习它的结构 在学习二叉树的基本操作前，需先要创建一棵二叉树，然后才能学习其相关的基本操作。 由于现在对二叉树结构掌握还不够深入，为了降低学习成本，此处手动快速创建一棵简单的二叉树，以此快速进入二叉树操作学习，等二叉树结构了解的差不
、法国等全球知名研究机构和顶尖学者，如法国的优化解决方案提供商Artelys（ROADEF Challenge 2018冠军），法国格勒诺布尔大学，英国伦敦大学学院等。华为云擎天架构的调度算法团队与华中科技大学吕志鹏教授团队，针对“面向云的高性能求解器”进行深度技术合作，并将设计的Weighting-Based
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