本篇将记录vue项目的构建以及基本使用。 一、安装脚手架工具 请先安装npm工具。 命令行输入npm install --global vue-cli C:\Users\Administrator>npm install --global vue-cli命令行输入vue，查看是否安装成功 C:\Users\Administrator>vue Usage: vue …

vue2 vue cli脚手架介绍和安装 vue cli 依赖node和webpack 安装(vue cli 3) npm install -g vue/cli # OR yarn global add vue/cli 如果你已经全局安装了旧版本的 vue-cli (1.x 或 2.x)，你需要先通过 npm uninstall vue-cli -g 或 yarn global remove vue-cli 卸载…

目录 一、NVM简介 二、NVM安装 2.1 下载 ​编辑2.2 安装 2.3 测试 三、NVM使用 3.1 设置 3.2 使用 四、NVM常用命令 五、node环境变量配置 六、卸载nvm 一、NVM简介 在项目开发过程中，使用到vue框架技术，需要安装node下载项目依赖&#xff0…

回调函数 目录概述需求： 设计思路实现思路分析1.反射；2.直接调用3.接口调用；4.Lambda表达式。 拓展实现性能参数测试：1.功能测试2.性能测试3.高并发4.高可用的测试： 参考资料和推荐阅读 Survive by day and develop by…

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 这道题让我们实现一个环形数组类CircularArray，由于环形数组需要调用rotate(int shiftRight)函数，在这里，我们并不会真的去旋转数组，因为这样十分不高效。我们采用另一种实现方法，用一个变量head来记录环形数组的起…

文章目录 资源代码书籍 一、并发编程的挑战1.1 上下文切换1.1.1 多线程一定快吗1.1.2 测试上下文切换次数和时长1.1.3 如何减少上下文切换1.1.3.1 无锁并发编程1.1.3.2 CAS算法1.1.3.3 使用最少线程1.1.3.4 使用协程 1.1.4 减少上下文切换实战1.1.4.1 用jstack命令dump线程信息…

第十九节逻辑回归之优化点(4) 上一节中我们讲解了逻辑回归导函数求解的问题，一步步推导出交叉熵损失函数的梯度。很是不容易，这节中我们一起看下逻辑回归的优化有哪些点？ 第一点关于逻辑回归优化：和多元性回归是一模一样。要不要…

第十七节逻辑回归之交叉熵损失函数概念(2) 上一节中我们讲解了逻辑回归是做分类的原因，本节的话我们讲解逻辑回归的损失函数-交叉熵损失函数。逻辑回归，是要做分类的，最重要的是要去分界，这个逻辑回归它是怎么找分界？…

介绍 人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？ 这就是实时目标检测。如果我们能让机器做到这一点有…

作者：Nikita Zhiltsov 翻译：王威力 校对：申利彬 本文长度约为3000字，建议阅读10分钟 本文介绍了NLP在文本相似性、文本分类、序列标注和语言生成中的重要成果。 继续这个系列文章的第一部分（https://medium.com/o…

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。而 反向传播是神经网络的核心原理，了解 反向传播的具体细节，会对以后在深度学习里面的探索…

目录 1、前述： 2、Bosting方式介绍： 3、Adaboost例子： 4、adaboost整体流程： 5、待解决问题： 6、解决第一个问题：如何获得不同的g(x)： 6.1 我们看下权重与函数的关系： 6.2 gt…

目录 动机与目的逻辑回归 动机与目的 本次课将学习分类，它输出的变量y是从少量几个可能值中得出的，学习逻辑回归算法，它的输出结果值总是在0~1之间 判定某电子邮件是否为垃圾邮件的例子，我们希望得到的结果是：是或否…

概述 Swift正迅速成为数据科学中最强大、最有效的语言之一 Swift与Python非常相似，所以你会发现2种语言的转换非常平滑 我们将介绍Swift的基础知识，并学习如何使用该语言构建你的第一个数据科学模型 介绍 Python被广泛认为是数据科学中最好、最有效的语言。近年来我遇到的大…

前言 玩过建模的朋友都知道，在建立模型之前有很长的一段特征工程工作要做，而在特征工程的过程中，探索性数据分析又是必不可少的一部分，因为如果我们要对各个特征进行细致的分析，那么必然会进行一些可视化以辅助我们来做…

大白话系列更新了~~ 链接如下： https://blog.csdn.net/LHWorldBlog/article/details/103504725 目录如下： 本节讲解XGBoost的原理~ 目录 1、回顾： 1.1 有监督学习中的相关概念 1.2 回归树概念 1.3 树的优点 2、怎么训练模型&#xf…

竞赛官网： http://www.china-cssc.org/list-56-1.html 13届市调大赛本科组模拟题 1-题目：当我们需要了解刚出现的无人超市这一零售模式的需求意愿时合适的研究方法是（ ）。[题型：单选题][答案：B] 1-选项&…

一般一个CNN网络主要包含卷积层，池化层（pooling），全连接层，损失层等。 全连接层：等号左边部分就是全连接层做的事， W W W 是全连接层的参数，我们也称为权值，X X X 是全连接层的输入，也就是特征。从图上可以看出特征 X X X 是 N 1 N1 N1 的向量，这是怎么得到的呢？…

线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y wxe，e为误差服从均值为0的正态分布。 线性回归直线的一次关系表达式如下： ybxa x为自变量&…

文章目录 RNNRNN训练numpy复现RNN X t 表 示 t 时 刻 的 输 入 ; o t 表