摘要：
我们需要爬取2019年中国内地的大学排名，这里以物理学科为例，http://www.zuihaodaxue.cn/BCSR/wulixue2019.html。 这个页面比较简单爬取难度不大，这里我们使用python的requests，bs4，BeautifulSoup库，关于BeatutifulSo 阅读全文
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经过之前两次的学习，这次用MySQL进行略微复杂的操作练习 各部门工资最高的员工 首先创建表employee和表department。如下 我们需要查询每个部门工资最高的员工 换座位 同样的先创建表seat 分数排名 先创建表scores 我们要查询来实现分数排名。如果两个分数相同，则两个分数排名（ 阅读全文
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第一个例子我们编写一个 SQL 查询，列出所有超过或等于5名学生的课。 先建表 再插入数据 我们要查询所有超过或等于5名学生的课。 交换工资 第二个例子交换工资，同样 先建表 再插入数据 我们需要交换 f 和 m 这样就交换成功了 表的连接 先建表，我建了下面的两个表 我们需要编写一个 SQL 查询 阅读全文
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首先需要安装MySOL，这里我是在windows环境下安装的，具体教程可以参考https://www.cnblogs.com/xsmile/p/7753984.html，不过要注意安装过程可能会不太顺利，还是建议在linux环境下操作。 安装完MySQL之后进入MySOL我们可以通过 查看已有的数据 阅读全文
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预测波士顿的房价，上次已经通过房间数目预测了房价，这次用多元线性回归预测。 根据之前推导的多元线性回归的参数 接下来是多元线性回归的代码实现 上次大致了解了得个feature的name。下面是‘ZN’和‘RM’的散点图(由于我比较懒所以只实现这两个) 我们可以看出每个特征的数据范围相差较大，为了加快 阅读全文
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这次我们会用线性回归来预测波士顿的房价 首先是导入波士顿房价的数据，这是sklearn中的datasets自带的 先用key方法查看数据集 得到结果 这里的data有13个维度，target就是我们要预测的房价，接下来再查看feature_names 其中'RM'列就是我们需要的房间数，接下为了方便 阅读全文
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之前推导了一元线性回归和多元线性回归，今天就用python来实现一下一元线性回归 先看下之前推导的结果 ， 第一种是用循环迭代的计算方法。这里的x，y是numpy中的array类型 为了比较二者的性能，这里我们随机生成10000条数据，分别统计两种方法运行的时间 得到二者的结果 上面的是循环计算所需 阅读全文
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1.机器学习的一些概念 有监督学习(supervised learning)：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统， 无监督学习(unsupervised learning)：无监督学习适用于具有数据集但无标签的情况，比如你是一个T恤制造商，拥有一堆人的身体测量值。需要确定决定你生产的XS，S，M 阅读全文
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go语言中支持的字符串拼接的方法有很多种，这里就来罗列一下 常用的字符串拼接方法 1.最常用的方法肯定是 + 连接两个字符串。这与python类似，不过由于golang中的字符串是不可变的类型，因此用 + 连接会产生一个新的字符串对效率有影响。 2.第二种方法使用sprintf函数，虽然不会像直接使 阅读全文
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现代计算机的出现改变了通信手段，同时提升了加密的安全性。同时也出现了很多新的，更安全的加密算法 流加密，加密和解密双方使用相同伪随机加密数据流作为密钥，明文数据每次与密钥数据流顺次对应加密，得到密文数据流。这里用一串 0，1 的数据流作为密钥，通过异或运算进行加密，根据异或运算的性质：a XOR b 阅读全文