摘要：
vue表单和表格一起使用的时候，表格里非编辑框不再使用v-model进行双向数据 绑定，当tabledatase的数据发生变化时候，会自动渲染新的数据，但是可便捷table单元格需要用到插槽技术，当更新name的时候才会 自动渲染 <template> <div> <el-form :model=" 阅读全文
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("./data/train.csv") data.head() import seaborn as sns sns.co 阅读全文
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例如在一个数组里存放几组链表，要解决按照升序合并这几个链表可以按照合并两个链表的思想，比较val大小，小的被链接，然后指针后移，但由于是数组所以需要遍历找到最小的几组链表里最小的那个节点，以及在数组中的位置，其方法就是按照链表特性每次比较子数组的中的head节点，即例如lists[0]的第一个节点l 阅读全文
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基本思路： 前期处理：数据集的图片集一共1800多张，分成五个类别，因此可以采用目标检测算法或者分类算法，通过观察数据集发现五种图片子集之间的样本数量并不均衡，所以这很可能会影响后续的模型效果。 因此需要对数据集扩容，扩容操作可以利用Python的爬虫爬取对应标签的井盖图片， 使得原数据集样本数量扩 阅读全文
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Uml里一共有着九种图形，从视图的状态来分分成两种，静态视图和动态视图，静态视图分为类图，对象图，包图，部署图，动态视图分为用例图，顺序图，协作图，状态机图和活动图。 类图描述系统的静态结构，包括属性和方法，它是对系统中类的抽象描述，属性是描述物体的特征或者状态他，他通常被定义为一个名字-值对，其中 阅读全文
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package Gui; import com.baidu.aip.imageprocess.AipImageProcess; import org.json.JSONObject; import javax.imageio.ImageIO; import javax.swing.*; import 阅读全文
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决策树是根据条件分支语句if-else产生的，决策树是一种树形结构，每一个内部节点表示是一个属性上的判断，每一个分支表示判断结果的输出，每一个叶子节点表示分类结果，本质上就是多个判断节点的树。 在使用决策树的时候会提到熵的概念 熵：熵表示混乱程度，越混乱熵值越大，越有序熵值越小，在信息论里，有着信息 阅读全文
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Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。例如肿瘤预测等是与否分类的问题 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 决策边界可以表示为 假设某个样本点那么可以判断它的类别为 1， from sklearn.dat 阅读全文
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kd树是为了减少搜索最近邻点的时间复杂度，一般来说可以使用穷举法，但是太耗时，因此采用平衡二叉树的思想来解决这个问题 """ This is the implementation of Knn(KdTree), which is accessible in https://github.com/Fl 阅读全文
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1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 阅读全文