2020年6月5日
Ajax介绍一
摘要： 先引用 Ajax 的英文原义： Asynchronous JavaScript and XML 直观可见，Ajax就是这个英文的首字母缩写而成。意思就是异步的 JavaScript 和 XML，换言之，我们也可以用 JavaScript 执行异步网络请求。 2. web 交互的前期 在 Ajax 出 阅读全文
posted @ 2020-06-05 18:59 油闷大虾啊 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
弹性盒模型
摘要： 弹性盒模型 - 弹性盒模型之flex属性 这一章节我们来学习flex弹性盒子模型，根据下面的例子来理解一下吧： 实现上图效果,我们需要输入以下代码: 上面的代码： 三个块元素设置大小以及背景色，在父容器中添加flex。 技术点的解释： 1、设置display: flex属性可以把块级元素在一排显示。 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:56 油闷大虾啊 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CSS3布局模型
摘要： CSS3的布局 - css布局模型 布局模型与盒模型一样都是 CSS3 最基本、 最核心的概念。 但布局模型是建立在盒模型基础之上，又不同于我们常说的 CSS3 布局样式或 CSS3 布局模板。如果说布局模型是本，那么 CSS3 布局模板就是末了，是外在的表现形式。 CSS3包含3种基本的布局模型， 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:08 油闷大虾啊 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CSS3 盒模型
摘要： 给元素分个类 - 元素分类 在CSS中，html中的标签元素大体被分为三种不同的类型：块状元素、内联元素(又叫行内元素)和内联块状元素。 常用的块状元素有： <div>、<p>、<h1>...<h6>、<ol>、<ul>、<dl>、<table>、<address>、<blockquote> 、<f 阅读全文
posted @ 2020-06-05 15:43 油闷大虾啊 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
前端Vue框架使用思路
摘要： 好久好久没有写博客了，最近做了一个使用Vue框架的商场项目，此博客把vue学习和做项目的过程整理一下。 首先，在掌握html，css,javascript 的基础上，阅读Vue的官方文档，了解Vue框架的基本语法。 然后，配置Vue环境，分为以下三步： 1.安装node.js,要注意node的版本问 阅读全文
posted @ 2020-06-05 14:41 油闷大虾啊 阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年1月26日
request+正则爬猫眼电影榜top100
摘要： import requests#d导入requests模块from multiprocessing import Pool#进程池from requests.exceptions import RequestException#用于异常处理import jsonimport re#导入正则表达式he 阅读全文
posted @ 2020-01-26 21:37 油闷大虾啊 阅读(145) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年1月6日
最大似然估计(Maximum likelihood estimation)
摘要： 似然与概率 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性，也就是结果没有产 阅读全文
posted @ 2020-01-06 09:37 油闷大虾啊 阅读(643) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年12月24日
pandas-resample按时间聚合
摘要： import pandas as pd #如果需要的话,需将df中的date列转为datetime df.date = pd.to_datetime(df.date,format="%Y%m%d") #将改好格式的date列,设置为df的index df.set_index('date',drop= 阅读全文
posted @ 2019-12-24 14:44 油闷大虾啊 阅读(1274) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年12月23日
Sklearn调参之sklearn.model_selection.GridSearchCV
摘要： 对估计器的指定参数值穷举搜索。寻找合适的参数，GRIDSCACHCV实现了一个“拟合”和“得分”方法。在所使用的估计器中实现了“预测”、“预测函数”、“决策函数”、“变换”和“逆变换”。应用这些方法的估计器的参数通过参数网格上的交叉验证网格搜索来优化。 用法 sklearn.model_select 阅读全文
posted @ 2019-12-23 09:33 油闷大虾啊 阅读(949) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年12月22日
sklearn.metrics中的评估方法介绍（accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report）
摘要： accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式：sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz 阅读全文
posted @ 2019-12-22 11:23 油闷大虾啊 阅读(1136) 评论(0) 推荐(0) 编辑