虽然进来几次了，但一直没找到合适的契机，往常要么是没时间，要么是太浮躁。今天，发生些事情，心终于安静下来可以码几个字了。
像我们这种难以把想象完全脱离现实的人，很难凭空写出些什么。文字的来源大多来自记忆或是对未来的幻想。而最近两年的我沉迷于吃喝玩乐，时常饱受精神与肉体不谐的痛苦。
原创
2008-04-15 18:44:48
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# 如何在Python中计算正确率
在机器学习和统计学中，正确率是评估模型性能的一个重要指标。作为一名新手开发者，学习如何使用Python计算模型的正确率是一个非常重要的技能。本文将为你提供一个清晰的流程，以帮助你熟练掌握这个技能。
## 流程概述
以下是计算正确率的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
我是去年12月报名乾颐堂的HCIE-DC，在此之前已经从事网络工程师7年。之前一直觉得在二线城市IE证书用不到，而且考试成本太高，一直没有考IE。随着公司新鲜血液的流入越来越多的应届毕业生携带IE进入公司。慢慢地感觉自己做这个行业而没有个能拿得出手的证书总觉得缺点什么就报名了IE培训。我报名的时候恰好是乾颐堂DC开课的第四天，前面都是NA的知识。快速补了一下之前的三节课，然后就开始跟课。由于工作忙
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2021-09-24 10:36:05
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基于pytroch使用LSTM预测sin函数pytorch作为近期最火的深度学习库，拥有大量的使用粉丝。本文通过实战使用pytorch库，运用长短时记忆神经网络做预测。什么是预测LSTMCode什么是预测大家都希望预测未来，所以在科研各个领域预测一直是科研中绕不开的话题。大家比较熟悉的有GDP预测、股票中的预测、人口预测，在这些预测中都需要很重要的一个因素，即历史数据。最开始的预测研究集中在线性回
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2024-03-11 17:13:09
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数据预处理是进行数据分析的第一步，如何获取干净的数据是分析效果的前提。今天学习了几个数据预处理的入门级方法，做笔记啦！工具：python.sklearn1、行归一化/正则化Normalizer使每一行的平方和为1，常用于文本分类和聚类中z=pd.DataFrame({"a":[2.,1.,6.],"b":[3.,0,2.]})1 from sklearn.preprocessing import
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2023-06-19 15:38:24
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统计代码行数命令如下：git log --since ==2017-04-10 --until=2017-07-10 | wc -l1822 其他的命令(以下来自于网络)：统计某人的代码提交量，包括增加，删除：git log --author="$(git config --get user.name)" --pretty=tformat: --numstat | gawk '{ add += $
paddlepaddle（飞桨）深度学习七日训练营学习心得 本人一直在玩ROS，早前想了解一下深度学习，但懒得找课程找资料。直到看到百度paddle的深度学习七日入门课，本着免费蹭课的态度报名参加。在七天打卡过程中也算是稍微入了点深度学习的门，写篇博客记录一下心情，同时也为了拿到纸质结业证书。百度也是很给力的，在浏览器上使用其ai studio训练神经网络，可以免费使用超强算力的gpu，体验感爆棚
一直很喜欢“漂”字，而不是“飘”。“飘”，它没有束缚，显得浪漫而自由，更能让人察觉它的存在。但没有依附的飘，犹如浮夸的生活，没有水的依托，就没有了安全感。
我问朋友，什么是浮夸？他的答案很犀利——想要表现而夸大自己的行为。而我认
原创
2012-02-20 11:14:29
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## 使用Python统计每个人的代码行数
在软件开发中，了解团队成员的代码贡献非常重要。尤其在大型项目中，可以帮助管理者更好地了解每个成员的工作量。Git作为最流行的版本控制工具，自然可以提供代码提交的相关信息。本文将演示如何使用Python提取Git仓库中的作者提交信息，并统计每个作者的代码行数。
### 1. 准备工作
在开始之前，请确保你已经安装了以下工具和库：
- Python
原创
2024-09-14 04:09:05
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# 使用Python绘制正确率图
在机器学习和深度学习的领域，通过可视化绘制正确率图是一种非常有效的评估模型性能的方法。正确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。本文将介绍如何使用Python绘制正确率图，并展示相关的代码示例以及简单的流程图。
## 绘制正确率图的流程
绘制正确率图的整个流程可以简单概括为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
原创
2024-08-22 06:12:59
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PTA计算平均值（ 一波三折）现在为若干组整数分别计算平均值。
已知这些整数的绝对值都小于100，每组整数的数量不少于1个，不大于20个。
输入格式:首先输入K（不小于2，不大于20）。接下来每一行输入一组数据（至少有一组数据），每组至少有一个数据，在有多个数据时，两个数据之间有1到3个空格。最后一行输入100，标志输入的结束。
输出格式：对于每一组数据，输出其前K个数据的均值，如果该组数据个数少
# 学习Python计算正确率和召回率
在机器学习和统计学中，准确率（Precision）和召回率（Recall）是评估模型性能的关键指标。无论是分类问题、目标检测，还是信息检索领域，它们都有着广泛的应用。本文将通过具体的步骤，教大家如何在Python中计算这些指标。
## 流程概述
下面是计算准确率和召回率的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|---------|
|
# MySQL统计每个人每项服务出现次数的实现方法
## 介绍
在日常开发中，我们经常需要对数据进行统计和分析。本文将介绍如何使用MySQL来统计每个人每项服务出现的次数。这对于了解用户行为、分析服务使用情况等方面都非常有用。
## 整体流程
下面是实现这个需求的整体流程，我们可以按照这个流程逐步进行操作。
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1. | 创建数据库
原创
2023-08-15 18:28:16
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版本控制工具。查看分支从哪里来的git reflog show 分支名 #查看分支是基于哪个分支创建的统计代码提交量1、统计某人代码提交量git log --author="mengfanxiao" --pretty=tformat: --numstat | awk '{ add += $1; subs += $2; loc += $1 - $2 } END { printf "added li
今天完成四则运算程序，可以实现出指定题数的题目，能够统计正确率，并且能够重做错题。 如下代码： import java.util.Random;import java.util.Scanner;public class Test2 { public static void main(String[] ...
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2021-10-31 15:52:00
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查看git提交历史在提交了若干更新，又或者克隆了某个项目之后，你也许想回顾下提交历史。 完成这个任务最简单而又有效的工具是 git log 命令。不传入任何参数的默认情况下，git log 会按时间先后顺序列出所有的提交，最近的更新排在最上面。 正如你所看到的，这个命令会列出每个提交的 SHA-1 校验和、作者的名字和电子邮件地址、提交时间以及提交说明。git log 有许多选项可以帮助你搜寻你所
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2024-10-10 10:11:14
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分支（Branch）分支是一个动态的引用，它指向一系列提交的最新一次提交。它允许开发者在隔离的环境中并行地开发功能、修复错误或尝试新想法，而不影响其他分支上的工作。分支通常用于开发特性、处理bug、准备发布等。创建新的分支不会复制代码，而是创建一个轻量级的可移动的指针。特点：动态变化：分支的指向随着新的提交而变化。并行开发：允许并行开发不同的特性或功能。标签（Tag）标签是一个静态的引用，用来标记
# 实现Java练习正确率
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现“Java练习正确率”。这个过程需要遵循一定的步骤，并使用一些特定的代码来实现。让我们一起来看看如何操作吧！
## 操作步骤
首先，让我们来看一下整个流程的步骤，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Java项目 |
| 2 | 编写练习题目和答案
原创
2024-04-01 04:54:09
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作者：Qiantong Xu、Gao Huang、Yang Yuan、Chuan Guo、Yu Sun、Felix Wu、Kilian Weinberger生成对抗网络的评估目前仍以定性评估和一些可靠性较差的指标为主，这阻碍了问题的细化，并具有误导性的风险。本文讨论了多个 GAN 评估指标，并从多个方面对评估指标进行了实验评估，包括 Inception Score、Mode Score、Kerne
文章目录前言本章目标一、什么是循环依赖？1、那么循环依赖是个问题吗？2、但是在Spring中循环依赖就是一个问题了，为什么？二、Bean的生命周期2.1、在Spring中，Bean是如何生成的？2.2、那么这个注入过程是怎样的？2.3、Srping的依赖注入如何产生的？三、什么是AOP四、Spring三级缓存五、Spring循环依赖的实现原理、源码解析5.1、解决循环依赖思路分析5.2、Sp
