教程地址：https://blog.csdn.net/qq_38735017/category_10872604.html?spm=1001.2014.3001.5482

视频链接在文末在学习一门技术的时候，相信很多开发者会在开源网站上寻找对应技术栈的开源项目，通过阅读源码，学习项目作者的开发思路、解决问题的方法，这一过程，对大多人来说没那么容易，要么一开始不知从何下手，要么由于技术文档的不完善导致被中间某个环节卡住，各种不利的因素最终使得开发者无法坚持下去。笔者曾在GitHub上发布一个SpringBoot实践项目，就吸引了不少人关注，目前Star数已经4000多

GDP.csvprovince,2016y,2015y,2014y,2013y,2012y,2011y,2010y,2009y,2008y,2007y,2006y,2005y,2004y,2003y,2002y,2001y,2000y,1999y,1998y,1997y北京市,25669.13,23014.59,21330.83,19800.81,17879.4,16251.93,14113.58

运行环境：python3作者：K同学啊精选专栏：《深度学习100例》推荐专栏：《新手入门深度学习》选自专栏：《Matplotlib教程》优秀专栏：《Python入门100题》相同字段的表首尾相接#现将表构成list，然后在作为concat的输入frames=[df1,df2,df3]result=pd.concat(frames)#重置索引（index）,不然后面容易出问题，我曾经因为这个找了一个

参考：机器学习实战PeterHarrington(11条消息)机器学习实战教程(13篇)_chenyanlong_v的博客-CSDN博客_机器学习实战六、支持向量机（SVM）：每一个可能把数据集正确分开的方向都有一个最优决策面

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Makefile提供有效方式实现自动化构建任务，与Java中的Maven类似。Makefile主要应用场景为使用目标（标签）运行不同任务。需要提醒的是，make工具仅在unix环境上使用，如果是windows，需要安装Linux环境依赖（如：mingw)执行make命令。从入门示例开始假设我们有一个main.go程序，构建文件需要使用命令：gobuildmain.go运行程序使用命令为：gobui

文章目录前言一、前端搭建1、下载前端模板2、项目运行二、前端登录改造1、改造前端项目2、登录接口请求详解3、数据响应三、总结前言这次拖了一个多月才更新，最近自己发生了很多的事情，有时间和大家一起聊聊，所以一直没来得及更新，这次终于能静下心来写文章了，在这期间我还谋划了一个大的规划，那就是整理Java。我将系统的进行学习，学习的同时我将会写基础的学习文章，估计要持续四个月左右吧，从Java基础到Ja

通过4篇博客、9篇论文、32篇实战教程，梳理出了一套系统化的时间序列预测和时间序列分类任务的入门指南。文中提及的博客论文和教程全部内容字数大约在50万字到100万字之间。既是对这段时间所学知识的梳

一、Express+mongodb开发web后台接口Express开发web接口非关系型数据库mongodb使用nodeJs的mongoose模块链接和操作mongodb二、Express基于nodeJs，快速、开发、极简的web开发框架npminstallexpress--save安装expresshelloworld应用新建server.jsconstexpress=require('expr

个人主页：小新爱学习.个人WeChat：hmmwx53️系列专栏：️零基础学Java——小白入门必备重识C语言——复习回顾计算机网络体系———深度详讲微信小程序开发——实战开发基于黑马优选的小程序开发实战教程每日一句

原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/01/14/machine-learning-in-python/作者：AdrianRosebrock这是一篇手把手教你使用Python实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！本教程会采用下述两个库来实现机器学习算法：scikit-learnK

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⭐作者简介：码上言⭐代表教程：SpringBoot+vue-element开发个人博客项目实战教程⭐专栏内容：零基础学Java、个人博客系统⭐我的文档网站：http://xyhwh-nav.cn/项目目录

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机器学习实战教程（六）：Logistic回归基础篇之梯度上升算法一、前言本文从Logistic回归的原理开始讲起，补充了书上省略的数学推导。

摘要本篇文章讲解线性回归的缩减方法，岭回归以及逐步线性回归，同时熟悉sklearn的岭回归使用方法，对乐高玩具套件的二手价格做出预测。一、前言本篇文章讲解线性回归的缩减方法，岭回归以及逐步线性回归，同时熟悉sklearn的岭回归使用方法，对乐高玩具套件的二手价格做出预测。二、岭回归如果数据的特征比样本点还多应该怎么办？很显然，此时我们不能再使用上文的方法进行计算了，因为矩阵X不是满秩矩阵，非满秩矩

一、前言前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。二、什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower=0.0015*annualSalary-0.99*h

目前，关于vue中使axios的作为前端和后端接口交互工具的用法文章，网络某博客上数不胜数。因为项目从0到1开始需要基于vite+vue3.0ts中封装axios，所以今天让小编来给大家安排axios整合vite+vue3.0+ts的具体封装步骤。记录一下自己封装步骤，跟着我的步伐，撸起来。。。1、安装axiosnpmiaxios注意：这里的安装命令就是默认安装最新版本的axios2、封装请求错误

windows桌面下直接安装Ubuntu，其实很早就有了，今天装一个玩docker。进入微软商店：进入商店需要微软账号，登录成功后，选择应用搜索Ubuntu。目前有两个版本可以安装，一个是Ubuntu20.04，一个是Ubuntu18.04。我们选择Ubuntu18.04安装。截图是已经下载好了，下载后就自动安装了，跟手机app一样。但是打开Ubuntu后，有如下提示：Installing,thi

一、前言上篇文章讲解的是线性SVM的推导过程以及简化版SMO算法的代码实现。本篇文章将讲解SMO算法的优化方法以及非线性SVM。本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看二、SMO算法优化在几百个点组成的小规模数据集上，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的第二个α的选择是随机的，针对这一问题，

一、前言前面的文章已经介绍了五种不同的分类器，它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为集成方法(ensemblemethod)或者元算法(meta-algorithm)。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一种算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。本文出现的所有代码和数据集，均可在我的github上下

机器学习实战教程(13篇)这些网址非常适合想学习机器学习，却苦于没有项目（尤其缺少数据）的人。无意中看到，给自己做一个记录。

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一、MySQL课程内容对应视频教程：千锋教育JavaWeb基础入门到实战教程，javaSE基础进阶javaweb快速入门教程完整版_哔哩哔哩_bilibili1.1数据库介绍数据库概念术语介绍1.2MySQL

参考：https://www.metabase.com/docs...驱动地址：https://github.com/brenoae/me...原文地址：https://segmentfault.com

基于云开发的微信小程序实战教程（一）最近刚开发了款小程序，在开发过程中发现，基于云开发的教程资源不是很多，而且很不详细。所以边实战边总结了下云开发的简单教程，希望对你有所帮助。

今天跟大家分享一下OceanBase社区这边举办的《从0到1数据库内核实战教程》培训系列活动，这个活动的主要目的是给刚入门的同学们提供一个学习和了解数据库内核的机会，并通过活动培养大家对数据库的热情。

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这里主要是针对AI算法落地的模型部署，其中有基于TensorRT的部署、基于OpenCV+CUDA的部署以及基于NCNN的部署，项目包括简单的demo案例、目标检测、语义分割、实例分割、车道线检测以及Transformer等。大家可以参考以下的链接进行学习和指正。#模型部署#1.ResNet50基于TensorRTFP16生成Engnie文件的C++工程ResNet50基于TensorRTFP16

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1.0tensorflow的安装1.1安装python安装时勾选AddPython3.7toPATH，把python添加到环境变量。1.2安装tensorflow打开命令行，执行pipinstalltensorflow==2.1.0pip会安装tensorflow和一些其他的依赖1.3安装vc++2015-2019redist…tensorflow的另一个依赖(很多tensorflow安装失败的原

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者‖王浩，3D视觉开发者社区签约作者，毕业于北京航空航天大学，人工智能领域优质创作者，CSDN博客认证专家。编辑‖3D视觉开发者社区1、简介目前，目标检测领域中主流的两大类方法。第一大类是从非Deep时代就被广泛应用的densedetector，例如DPM，YOLO，RetinaNet，FCOS。在densedetector中，大量的obj

基于Servlet+JDBC+Bootstrap+MySQL+AJAX权限管理系统实战教程Java讲师，多年培训经验，曾参与开发过的项目：某省电信ODS系统、电信自助取数系统、CRM客户关系管理系统、环境应急信息系统

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深度学习学什么？深度学习主要学的有：神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。深度学习英文全称为：deeplearning，是机器学习的分支，主要是把人工神经网络当作构架，进而对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另

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