07 2020 档案
摘要：科目三安通考场，三种线路选择，以下是三号线 1区 1.完成上车动作，一档起步 2.打右转向灯，语音播报右转出驾校，点刹，左右观望，右转进入公路 3.一档升二档，二档升三挡，等过小路口，与机动车会车，（百米加减档）：三挡升四挡，持续3s，回三挡，出现P停车牌 4.十字路口前降档，三挡降二档，二档降一档
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摘要：参考网址： https://blog.csdn.net/xiaoana_139/article/details/103787205
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摘要：灯光模拟和上下车 练习驾驶心得： 1.上车动作结束后，一档起步 2.升挡需要踩油门，一档换二档，不超过20km/h,二档换三档20km/h < v <30km/h，三档换四挡 30km/h < v < 40km/h，每个档位保持3s以上，低头看档位扣100分 3.四档保持3s后换回三档，再从三挡换回
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摘要：参考网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/110117783 https://zhuanlan.zhihu.com/p/110407617 https://zhuanlan.zhihu.com/p/110656198 https://zhuanlan.zhihu.com/
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摘要：参考网址： http://docs.30c.org/dosbat/index.html 很多情况下，我们只需要记住一条命令 help ，就能掌握整个DOS命令。比如直接输入 help 可以得到命令的帮助信息。 cd 跳转 dir 显示文件 md 产生文件夹 echo 写入文件 ren 重命名 del
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摘要：参考网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/107475457 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107677990 https://zhuanlan.zhihu.com/p/108639306 https://zhuanlan.zhihu.com/
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摘要：参考网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/105918441 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106971404 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107288207
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摘要：参考网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/104481510 https://zhuanlan.zhihu.com/p/105650604 https://zhuanlan.zhihu.com/p/105918441 补充说明： 双击!cons文件遇到控制台闪退时 手动使
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摘要：# 获取yahoo金融苹果公司的股票数据。 # 1、分析拉取的数据，找到收盘数据列的列名。 # 2、绘制收盘价格柱状图。 # 3、分析拉取的数据涨跌率，股价移动平均和波动率。 # 4、 找出开盘价和收盘价最高的那一天 # 5、 获取股票表格总共有多少行多少列 # 6、 对股票的每列按照月为单位求平均
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摘要：# 1创建2个图形区域，一个叫做green，大小是16，8，一个叫做red，大小是10，6 # 2绿色区域画一条绿色的正弦曲线，红色区域化两条线，一条是绿色的正弦曲线，一条是红色的余弦曲线 # 3在green的绿色的正弦曲线上，把sin（π/6）=1/2这个公式参照课件中的标注方式进行标注 # 4坐
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摘要：LeetCode题目： 410. 分割数组的最大值 给定一个非负整数数组和一个整数 m，你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组。设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小。 注意: 数组长度 n 满足以下条件: 1 ≤ n ≤ 1000 1 ≤ m ≤ min(50, n) 示例: 输
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摘要：心得体会 1交叉验证：从训练的数据里随机抽取作为测试集 # 4-6朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 #朴素贝叶斯交叉验证 def textParse(bigString): import re listOfTokens=re.split('\\W+',bigString) return [tok.lower(
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摘要：心得体会 1.计算每一个特征值在不同结果占比，例特征值c在结果A的所有特征的“占比”rA ，在结果B的所有特征“占比”rB，rB>rA使说明B结果可能性大 2.得到一条数据，将该数据转换成特征向量，计算所有特征值生成的不同结果的概率，选择其中概率最大的结果，例PA>PB，则该数据结果为PA 3.通过
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摘要：心得体会： 1。使用字典树和matplotlib绘图 2.决策树可以用二进制方法‘wb+’存储到文本文件，用‘rb+’从文本文件提取 #3.2Matplotlib注解绘制树形图 #使用文本注解绘制树节点 import matplotlib import matplotlib.pyplot as pl
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摘要：心得体会： 1决策树是在 香农熵 和 信息增益 的基础上构建的 2筛选决策标签，当筛去该标签时得到香农熵最优结构时，选择该决策标签，不断筛选直到选完所有标签（或余下结果都一样） 3取余下结果中最多的结果作为该叶节点的返回结果 4数据结构是字典树 #3-1构造决策树 #计算香农熵 from math
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摘要：心得体会： 需要思考如何将现实对象转化为特征向量，设置特征向量时记住鸭子定律1 鸭子定律1 如果走路像鸭子、说话像鸭子、长得像鸭子、啄食也像鸭子，那它肯定就是一只鸭子 事物的外在特征就是事物本质的表现 # 2-3手写识别系统 #32*32转1*1024数组 def img2vector(filena
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摘要：k邻近算法具体应用：2-2约会网站配对 心得体会： 1.对所有特征值进行归一化处理：将特征值单位带来的距离影响消除，使所有特征同权重——然后对不同的特征进行加权2.对于相互独立的特征，可以通过建立（特征值—类型 ）图表进行计算，但是多个特征值是相互关联的则需要建立多维图表 #2-2约会网站配对 #将
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摘要：二维数组查找：线性查找法 有二维数组： [ [1, 4, 7, 11, 15], [2, 5, 8, 12, 19], [3, 6, 9, 16, 22], [10, 13, 14, 17, 24], [18, 21, 23, 26, 30]]应该从位置最后一行第一个数字（18）出发 如果该位置比目
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摘要：2020年7月2日到3日我看了纪录片，以下是我的一些感悟 1.作为进攻者，无论大事还是小事都需要一鼓作气做完，以免留给对手喘息的机会。（指：未消灭） 2.作为防守者，要有顽强抵抗的精神，但要保留撤退的道路。（指：初期英国、末期德国） 3.人的野心要有界限，要看清自身的位置。（指：对美、苏宣战）（战争
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摘要：k临近算法（解决分类问题）： 已知数据集，以及该数据对应类型 给出一个数据x，在已知数据集中选择最接近x的k条数据，根据这k条数据的类型判断x的类型 具体实现： from numpy import * import operator def createDataSet(): group = arra
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摘要：最长重复子数组有一下性质 A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7]设横是A竖是B，有规律：若横元和竖元相等，则为1，不等为0 1 2 3 2 13 0 0 1 0 12 0 1 0 1 01 1 0 0 0 14 0 0 0 0 07 0 0 0 0 0 可见最长子数组坐标是(0,
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