大家好，我是前端刚入门的一名小学生李不白，励志成为一名优秀的前端人。今天给大家带来的内容是分析一下蘑菇街官网是怎么搞得，暂时只从静态网页的角度考虑，先上图。 蘑菇街的导航栏比较简单，只有顶部这一块，很简单，写一个内容区域的盒子，居中后，里面放一个ul列表，然后右浮动即可。中间的竖线可以用伪元素去做。 这一块也比较简单，是它的logo区域和搜索区，搜索框，用input标签解决
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2024-09-11 11:47:20
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假如我们在山上采蘑菇，为了避免食物中毒，需要采集那些有较大的置信度认为可食用的蘑菇，虽然这种办法会遗漏掉许多我们难以判断的蘑菇（实际是可食用的）。 对此，我们希望能找到那种能很好区分的特征，或者说区分度很大的特征，来避免危险，保证安全，所以我采用随机森林算法来实现目的。 毒蘑菇数据集是一个包含8123个样本的数据集，有22个特征，为菌盖颜色、菌盖形状、菌盖表面形状、气味、菌褶等，下图是网上找的示意
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2023-11-27 00:09:25
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对如下两种类型的蘑菇进行识别与分类： A类：B类： 计算提供的A、B类所有图片的特征值，求取所有特征值的平均值、方差等，经过大量的计算方法分析，发现简单地靠各个特征乘以一定比例系数求取A、B类的分类范围，基本不可能完全地分开A、B类（即A、B类特征数据范围不可能没有交集）。考虑用模式识别的方法，通过机器自动识别建立分类器。 下表只列出了A、B类所有图片的特征值的平均值 由于模式识别用的特征越少越
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2024-07-27 09:37:54
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# 蘑菇分类机器学习项目指南
在这个项目中，我们将使用机器学习来分类蘑菇，通过提取特征并构建模型，帮助我们判断蘑菇是否可食用。以下是实现该项目的基本流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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留坑 宇宙蘑菇(mushroom)【问题描述】 小m在宇宙中发现了一种奇怪的蘑菇，他每天都会固定分裂一次，长度为x的蘑菇回分裂成两个长度为x-1和x＋1的蘑菇，但长度为0的蘑菇是不存在的，所以长度为1的蘑菇只能生成长度为2的蘑菇。
现在小m第一天有一个长度为2的蘑菇，他想知道第n天他有多少个蘑菇。
【文件输入】 一个整数n，意义同上。【文件输出】 一个整数ans。【样例输入】
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2024-07-05 19:16:31
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查了下采蘑菇问题，用c写的相当困难，把自己绕进去了。最后发现问题出在：采蘑菇的小姑娘起始位置是在数组之外的，而非数组的起始位置。所以在数组下标上折腾了好久。 采蘑菇问题描述引用以下博客：【描述】萌萌走出山路后，来到一片草地，发现过了草地有巨型蘑菇，于是他准备采摘一些。但是他对保护花草却很重视，他不忍心踩死花草，但为了蘑菇，他只能尽量少踩死几株。现在，草地上也像一条路，上面有n个点，第N个
毒蘑菇导航一个很好用很特别的导航 毒蘑菇导航毒蘑菇导航，毒蘑菇搜索新加了导航的功能。注册了毒蘑菇搜索账号，会根据自己添加的网站生成一个导航，每个人都可以使用，但是只允许用户本人进行修改。也就是说，只要访问 https://search.dumogu.top/navigate/123456 这个链接就可以看到导航了，那个123456表示的是该导航的用户账号为123456，以后毒蘑菇导航会生成很多相应
一、ChatGPT技术原理1.1 生成式预训练模型 ChatGPT是一种基于生成式预训练模型（GPT）的人工智能技术。GPT模型采用Transformer架构，通过自注意力机制实现了长距离依赖的捕捉。在预训练阶段，模型通过大量无标签文本数据进行无监督学习，从而学会了语言的基本结构、语法和语义。经过预训练的模型可以进一步在特定任务上进行微调，以适应不同的应用场景。1.2 GPT-4技术 ChatGP
There are about 50,000 species of mushrooms and out of which 1 to 2 % of them are poisonous. Predicting whether a mushroom is edible or not is a classic problem in the domain of Machine Learning. A mu
中国水稻主产区产毒真菌的分布Distribution of mycotoxin-producing fungi across major rice production areas of ChinaFood Control [IF: 5.548]DOI：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108572发表日期：2021-11-12中国两大仓库稻谷中微生物
在没有接触编程以前，电脑通常是用来看视频、听音乐以及玩游戏的。在这个过程里面，计算机不仅仅可以进行数字计算，还可以处理我们的视频、音乐以及动画等各种各样生活中常见的数据，针对这些不同的数据，每种编程语言都需要定义不同的数据类型去应对。Python作为一门不断发展与普及的语言，还在不断更新中。在学习时，建议找一些学习伙伴一起来学习和讨论，效果更佳
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2023-08-08 08:27:09
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本博客的理论细节在这里：机器学习入门-分类问题的拟合本博客侧重于实现，细节理论不再过多赘述，只简单介绍。线性模型-二分类问题理论分析线性回归是一个处理二分类问题的常见分类算法，其得出的回归函数为线性模型回归函数。二分类问题：给出一个参数x集合，根绝这些参数预测其结果是0或1.1.确定拟合函数h(x)要拟合的函数有两种，分别是线性回归函数和逻辑回归函数线性回归线性回归的非线性映射（逻辑回归）
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2023-06-20 19:53:45
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2.2 机器学习的研究问题 2.2.1 回归在前面的情景中，我们所研究的可乐销量与平均气温之间的定量关系，其实是机器学习中的回归问题。回归问题主要研究两种现象之间的定量关系。对于回归，机器需要对已有的数据进行拟合，再根据拟合出来的函数，对未来进行预测。这里形象地说，拟合是寻找一个最优的光滑曲线，从整体上靠近已有的数据。 除了回归，机器学习还研究另外三类常见的问题：分类、聚类，以及降维。2.2.2
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2024-04-10 07:21:25
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-18 22:31:59
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-11-21 21:21:21
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本文不涉及细节理论，只做必要性的介绍，侧重代码实现。线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。多分类分为OvO(One vs One)和OvR(One vs Rest).OvO:一对一,例如n个分类,两两一组使用二分类,最后选出二分类出来最多的情况,需要n(n-1)/2个分类器OvR:一对多,例如n个分类,一次性比较这n个分类中的概率,找出概率最大
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2023-08-04 20:41:56
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# 根据蘑菇的形态判断蘑菇毒性的Python应用
蘑菇是一种普遍的食用菌类，许多品种对人类有益，但不幸的是，还有一些蘑菇是有毒的，误食容易导致严重后果。因此，了解蘑菇的形态特征，对判断其毒性至关重要。通过使用Python进行数据分析和机器学习，我们可以构建一个简易的模型，根据蘑菇的形态特征来判断其毒性。
## 数据准备
我们首先需要一个关于蘑菇的数据集。著名的“蘑菇数据集”就是一个极好的选择
Classifying newswires: a multi-class classification example本节会构建一个网络，将路透社新闻划分为 46 个互斥的主题。因为有多个类别，所以这是多分类（multiclass classification）问题的一个例子。因为每个数据点只能划分到一个类别，所以更具体地说，这是单标签、多分类（single-label, multiclass c
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2023-08-15 10:30:59
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【实验目的】1．掌握常见机器学习分类模型思想、算法，包括Fisher线性判别、KNN、朴素贝叶斯、Logistic回归、决策树等； 2．掌握Python编程实现分类问题，模型评价指标、计时功能、保存模型。【实验要求】理解Python在分类问题中的评价指标等细节操作；掌握本章讲授的分类问题的Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤 1、读入数据 2、数据
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2023-08-30 23:15:56
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3.1 分类问题实例对垃圾邮件进行检测任务输入：电子邮件输出：此为垃圾邮件/浦东邮件流程（人）标注样本邮件为垃圾/普通（计算机）获取匹配的样本邮件及其标签，学习其特征（计算机）针对新的邮件，自动识别其类型特征用于帮助判断是否为垃圾邮件的属性发件人包含字符：%&*正文包含：现金、领取等等其他分类问题图像分类数字识别考试通过预测概念根据已知样本的某些特征，判断一个新的样本属于哪种已知的样本类分
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2023-06-28 00:27:50
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