摘要：
1、dir():打开、查看 比方在Pycharm中输入dir(torch),就可以输出torch中所有的使用方法（函数） 2、help(函数名):对于新手来讲很有用，函数不知道怎么用的时候，可以用该函数调出函数的使用参考。 3、dataset：提供一种方式去获取数据及其label（如何获取每一个数据 阅读全文
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1、随机函数 1.1、srand((unsigned)time(NULL))：以当前时间为准，设置随机种子 1.2、ch = rand();注意：rand()函数每调用一次，产生一个随机数字； 2、获得键值函数 ch=_getch();//无需按回车，可直接获得键盘上按下的键值 3、时间函数 sta 阅读全文
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方法1 # include // 判断一个数是不是素数 bool IsPrime(int m) { int i; for (i=2; i<m; i++) { if (m%i == 0) break; } if (m == i) return true; else return false; } in 阅读全文
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# include bool IsPrime(int val) { int i; for(i = 2; i <= val; i++) { if (val % i == 0) break; } if( i == val) return true; else return false; } int ma 阅读全文
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# include int main(void) { int x = 47; printf("%x\n",x); //输出结果是: 2f printf("%X\n",x); //输出结果是: 2F printf("%#x\n",x); //输出结果是: 0x2f printf("%#X\n",x); 阅读全文
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一、决策树的算法的学习 决策树学习通常包括特征选择、决策树的生产、决策树的修剪这三个步骤组成。这些决策树学习的思想主要来自于ID3算法、C4.5算法、CART算法，我学习了这三个算法后是觉得难度依次增加，考虑的问题由局部->总体->优化，下面会依次介绍三种算法个人学习心得，不妥之处，敬请指出。 1、 阅读全文
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1、查看数据类型: type(数据)（在下面的探究中会标注出来） 2、初步探究（重点是机器学习模型只能处理数值数据，所以新闻样本集里的每一个文本样本都要转为TF-IDF向量。） from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups from sklearn. 阅读全文
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标准化：用数据的特征列减去该特征列均值进行中心化，再除以标准差进行缩放 1、模型精确度的探究 from sklearn.datasets import load_iris #导入鸢尾花数据集 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #导入 阅读全文
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#include<stdio.h> #include<math.h> #include<sys/time.h> #include<unistd.h> int main() { struct timeval tv1,tv2; struct timezone tz; int t,i,j,n; int c 阅读全文
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1、中文分词 #库的调用 from wordcloud import WordCloud import jieba import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import colors #需要生成词库的文本打开 with ope 阅读全文