闭包与装饰器知识目标知识点①函数作用域②闭包含义③显式查看闭包④闭包由来⑤闭包的应用 知识目标1、理解函数的作用域； 2、掌握闭包的概念； 3、理解闭包名称的由来； 4、能够利用闭包解决实例问题。知识点①函数作用域Python中函数的作用域由def关键字界定，函数内的代码访问变量的方式是从其他所有层级由内向外def line_conf(a, b):
def line(x):
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2024-01-15 06:11:37
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# Python BERT调包：探索自然语言处理的新时代
## 引言
随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已经成为机器学习和深度学习领域的一个重要分支。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种语言表示模型，它为了更好地捕捉上下文语义，采用了双向Transform
# 如何实现Python BIC
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现BIC（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）。BIC是一种模型选择准则，用于衡量模型的复杂度和拟合数据的能力之间的平衡。通过使用BIC，我们可以选择最佳的模型来解决各种统计问题。
## 流程
下面是实现Python BIC的步骤：
步骤 | 描述
---
原创
2023-07-14 05:03:43
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整理自回调函数，这一般是在C语言中这么称呼，对于定义一个函数，但是并不由自己去调用，而是由被调用者间接调用，都可以叫回调函数。本质上，回调函数和一般的函数没有什么区别，也许只是因为我们定义了一个函数，却从来没有直接调用它，这一点很奇怪，所以有人发明了回调函数这个词来统称这种间接的调用关系。 在包括C#在内的很多高级语言中，我们有其它更具体的名词来称呼它，比如事件处理函数，委托，匿名委托，匿名函数，
目录索引取值与迭代取值的差异模块今日内容索引取值与迭代取值的差异l1 = [11,22,33,44,55]
1.索引取值
可以任意位置任意次数取值
不支持无序类型的数据取值
2.迭代取值
只能从前往后依次取值无法后退
支持所有类型的数据取值（无序有序）
PS：两者的使用需要结合实际应用场景模块模块简介模块的本质
内部具有一定的功能（代码）的py文件python模块的历史
python刚开始
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2024-07-20 23:54:28
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pagerank算法我相信大家都不陌生，即使你陌生，也没关系，看了这篇文章，你就不陌生了，如果你还陌生，那，，，二营长，二营长！1. 矩阵构造PageRank本为解决网页和网页之间的关系，计算__网页重要性__而提出的一种算法.PageRank算法计算每一个网页的PageRank值，然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序。 它的思想是模拟一个悠闲的上网者，上网者首先随机选择一个网页打开，然后在
python之函数进阶一，引言现在我有个问题，函数里面的变量，在函数外面能直接引用么？def func1():
m = 1
print(m)
print(m) #这行报的错
报错了：
NameError: name 'm' is not defined上面为什么会报错呢？现在我们来分析一下python内部的原理是怎么样： 我们首先回忆一下Python代码运行的时候遇到函数
# 实现 BIC 准则的 Python 教程
## 1. 引言
在机器学习和统计建模中，BIC（贝叶斯信息准则）是一种常用的模型选择标准，能够帮助我们在多个模型中选择最合适的一个。本文将详细讲述如何在 Python 中实现 BIC 准则，并为初学者提供易于理解的代码和说明。
## 2. 流程概述
为了实现 BIC 准则，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 03:47:21
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# 如何在本地调用Python包
在日常开发工作中，我们经常会使用各种Python包来帮助我们完成一些任务。有时候，我们需要在本地调用一个Python包，但又不想将其安装在全局环境中。这时候，我们可以使用虚拟环境来解决这个问题。
## 问题描述
假设我们需要在本地调用一个名为`my_package`的Python包，但又不想将其安装在全局环境中。我们希望在一个独立的虚拟环境中使用这个包。
原创
2024-07-05 04:07:56
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一 AIC赤池信息量准则（Akaike information criterion，AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型“拟合”资料之优良性(Goodness of fit)的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k−2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态
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2023-10-20 16:54:30
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挖坑待填
原创
2022-08-04 17:28:38
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# Python均方误差调包
## 1. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）介绍
均方误差（MSE）是一种常用的评估回归模型预测结果准确性的指标。它衡量了预测值与真实值之间的平均差异程度，即预测值与真实值之间的差异的平方的平均值。
MSE的计算公式如下：
```
MSE = 1/n * Σ(yᵢ - ŷᵢ)²
```
其中，n表示样本数量，yᵢ是真实值，ŷᵢ是预测值
原创
2023-08-23 12:18:14
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在现代编程环境中，Python 已经成为处理和分析数据的主流工具之一。在这方面，ID3 算法是进行决策树构建的重要算法之一，然而，当我们在 Python 中对 ID3 算法进行调包时，会遇到一些兼容性问题。本文将详细探讨如何解决“ID3调包 python”问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展。
### 版本对比与兼容性分析
ID3 算法在不同 Python 库
# Python 计算 AIC 和 BIC 的实务指南
在统计建模中，AIC（赤池信息量准则）和BIC（贝叶斯信息量准则）是两种常用的模型比较指标，可以用于选择最佳模型。今天，我将向你详细说明如何在Python中计算AIC和BIC。
## 流程概述
在我们开始之前，让我们首先确定计算AIC和BIC的流程。下面是整个流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
# Python 中的 AIC 和 BIC 计算指南
当我们在进行模型选择或比较时，Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）是一种常用的工具。它们帮助我们在多个模型中选择最优模型，从而避免过拟合。接下来，我们将一起学习如何在 Python 中计算 AIC 和 BIC。
## 流程概述
下面的表格将展示我们进行 AIC 和 BIC 计算的各个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 05:04:16
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## 实现 Python aic 和 bic 函数的流程
为了实现 Python 中的 AIC（赤池信息准则）和 BIC（贝叶斯信息准则）函数，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 准备数据
3. 定义模型
4. 训练模型
5. 计算 AIC 和 BIC 值
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需做的事情以及相应的代码。
### 1. 导入所需的库和模块
首先，我们
原创
2023-08-24 10:19:48
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#bif = dir(__builtins__)
#print(len(bif))#152个内置函数#35个常用内置函数
#1. abs():求绝对值（模）
a = -1
b = 3 + 4j
print(abs(a))
print(abs(b))#2. bin():把整数转为二进制串表示形式
c = 16
print(bin(c))#3. complex(real,[imag]):返回复数,re
Django模板层后端向前端模板层发送数据的两种方式第一种直接发送字典的形式：后端view视图函数层
def index(request):
name = 'ZhaoKang'
return render(request,'index.html',{'name':name})
前端模板层：
<p>{{ name }}</p> # 注意前端要拿后端发送过来
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2023-09-03 11:04:22
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# Python中求解AIC和BIC的方法
## 引言
在统计学中，AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是常用的模型选择准则，用于比较不同模型的拟合优度和复杂度。在Python中，我们可以使用一些库来求解AIC和BIC，本文将介绍如何在Python中求解AIC和BIC，并分享一些实用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start((
原创
2024-07-04 04:02:30
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## 机器学习调包
在机器学习领域，调包指的是使用现有的机器学习库或框架来实现算法，而不是从头开始编写代码。这种方法可以节省时间和精力，并且通常能够获得更好的结果。常见的机器学习调包包括scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。在本文中，我们将介绍如何使用scikit-learn库来实现一个简单的分类问题。
### 流程图
```mermaid
flowchart T
原创
2024-03-29 04:22:46
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