前言自学Python是一件很难坚持下去的事情,很多零基础小白刚一开始头脑发热,买了很多书找了很多教程、视频,刚开始没过几天,热情就褪去了,资料和书籍都藏灰了。有句话说是方法不对,怎么努力都白费。失败的主要原因还是缺乏清晰的目标,没有方向,或者方向不明确。如果你真正想把Python学好,应该先确定好自己的目标再打基础,规划后续的学习路线。今天,宋宋就来说说自己对自学Python的一些建议。首先,要确
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2024-01-16 22:15:36
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中新网南昌4月30日电 (朱莹)30日,中国吉州窑“宋潮文化旅游季”在江西吉州窑景区开幕。活动以“窑火千年·永和瓷梦”为主题,自“五一”假期起,将通过沉浸式文化体验、创新IP展示和丰富互动环节,为游客打造一场穿越千年的宋韵盛宴。
开幕式上,吉州窑文化IP首次以“定制服饰+模特秀场”的形式登场,将吉州窑经典木叶纹、剪纸贴花等元素与现代时装融合,通过动态展演展现传统文化的时尚生命力,为观众
宋朝(960~1279年)是中国历史上承五代十国、下启元朝的时代,分为北宋和南宋。宋朝历时320年,北宋历167年,南宋历153年,共有18帝。960年,后周大将赵匡胤黄袍加身,建立宋朝。宋真宗、宋仁宗时期步入了盛世,北宋初期加强了中央集权,解决了藩镇割据问题。1127年靖康之变,北宋灭亡。宋高宗赵构南迁建立了南宋。后期,抗蒙战争连年,到1276年,元朝军队占领临安,1279年,8岁的小皇帝赵昺被大臣陆秀夫背著跳海而死,厓山海战后,宋朝彻底灭亡。宋朝灭亡是“崖山之后无中国”,但是两宋时期民族融合和商.
原创
2021-08-02 13:54:20
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# 如何使用Python实现桑吉图(Sankey Diagram)
桑吉图是一种流量图,用于可视化各个数据之间的流入与流出关系。本文将向你展示如何使用Python绘制桑吉图,适用于刚入行的小白。
## 流程概述
首先,让我们看一下实现桑吉图的基本步骤:
| 步骤 | 操作 |
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# 如何实现 Python 的桑吉图
桑吉图(Sankey Diagram)是一种流图,用于可视化数据中的流动和关系。在这篇文章里,我将引导你如何在 Python 中实现桑吉图。我们将通过以下几个步骤来完成这个任务:
| 步骤 | 描述 |
|-------|-----------------------------------|
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原创
2024-10-28 07:10:46
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接通系统:吉客云杭州吉客云网络技术有限公司是经国家认定的高新技术企业,是国内领先的SaaSERP软件服务商,致力于为企业提供安全稳定、高可用性和高扩展性的一站式数字化解决方案。接入系统:金蝶云星空金蝶K/3Cloud结合当今先进管理理论和数十万家国内客户最佳应用实践,面向事业部制、多地点、多工厂等运营协同与管控型企业及集团公司,提供一个通用的ERP服务平台。K/3Cloud支持的协同
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2024-07-13 15:05:47
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一、检索模型搜索引擎一般流程如下: 从检索后面都属于检索模型的范畴。搜索结果排序是搜索引擎最核心的部分,很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多,但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度,以及网页链接情况。这里主要介绍网页内容和用户查询相关的内容。判断网页内容是否与用户査询相关,这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。检索模型是搜索引擎的理论基础,为
团队作业4 项目冲刺1~7天这个作业属于哪个课程19计科国际班这个作业要求在哪里作业要求这个作业的目标团队项目完善任务分配Product BacklogSprint Backlog认领成员前端网页功能开发完成网页界面基础功能以及美化冉鑫,郑智文,汪曙郅,余子航数据库设计进行用户数据库的设计孙陌言,刘恒君客户端开发开发本地客户端的上传下载功能卢丹琪后端开发服务器搭建雷三鉴,余子航后端开发业务逻
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2024-01-30 01:58:37
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我们平常说的宋体(Simsun)全称为中易宋体,它和新宋体(NSimsun)是由北京中易中标电子信息技术有限公司制作并持有版权的两个TrueType 字体。自从微软向中易购买了这套字型后,它便成为了简体中文使用者最熟悉的字体,而Office中文版则包含了新宋体,但这两套字体的区别让不少人感到非常疑惑。 百度百科如此解释:“和宋体类似,中文字都是方块字,等宽等高。宋体和新宋体的中文字符都是一样并且
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2024-05-17 10:35:18
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吉布斯采样(Gibbs Sampling) 常用于DBM和DBN,吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。 要完成Gibbs抽样,需要知道条件概率。也就是说,gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布,再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布,以此循环。概念解释 吉布斯采样是特殊的Metropolis-Hastings算法,会用到马尔科夫链。 具体地说, MCMC:Mar
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2024-08-26 20:46:06
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假设读者已经了解 LDA 的来龙去脉。需要明确采样的含义: 随机变量是总体,采样就是按照总体的概率分布(指示了样本出现的概率)抽取样本的过程。样本应该能正确反映总体的情况,即样本与总体应该具有相同的统计性质(均值,方差等)。一、《LDA数学八卦》中的推导语料库中的第 个词对应的主题我们记为 ,其中 是一个二维下标,即语料库中第 个词对应于第 篇文档的第 词,我们用 表示去除下标为 的
几个可以学习gibbs sampling的方法1,读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,讲的很清楚,但是我记得好像没有例子。2,读artificial Intelligence,2、3版,都有。但是我没读过。3,最方便的,查wiki,这个说的最清楚。这里通俗点的解释一下。首先,什么是sampling。sampling就是以一定的概率分布,
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2024-06-11 08:35:40
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# 如何实现“Python 俄罗斯方块”
俄罗斯方块是一款经典的益智游戏,在本教程中,我将逐步指导你使用 Python 实现这个游戏。我们将分为几个主要步骤进行完成。
## 实现流程
下面的表格展示了实现俄罗斯方块的主要步骤:
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-25 03:45:00
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3357.吉吉木的野望1.无数学规律,直接实现即可。需要理解的是:为何对于k=10^9这样的数,仍然可以把k取成一个定值(如100)也可以。原因就在于在某个k之后,对式子的结果在误差范围内已经没有影响了。下面我给出程序源代码以及在一定的测试用例,就可以验证上面的规律。#include<iostream>#include<cstdio>using names...
原创
2021-07-12 17:57:30
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3357.吉吉木的野望1.无数学规律,直接实现即可。需要理解的是:为何对于k=10^9这样的数,仍然可以把k取成一个定值(如100)也可以。原因就在于在某个k之后,对式子的结果在误差范围内已经没有影响了。下面我给出程序源代码以及在一定的测试用例,就可以验证上面的规律。#include<iostream>#include<cstdio>using names...
原创
2022-01-25 17:40:16
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吉布斯采样是用条件概率得到联合概率分布。 其实是得到我们想要东西的近似解 目录1 蒙特卡罗2 马尔科夫链3.MCMC采样4 MH采样5 吉布斯采样 1 蒙特卡罗蒙特卡洛方法是为了解决一些不太好求解的求和或者积分问题。 其实就是一个近似方法,通过采样的多个样本代替原本的连续函数,帮助我们把这个式子解出来。 对于一些常见的概率分布p(x),如正态分布等,我们先通过一些公式将其转换为0-1之间的数,(均
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2023-12-27 16:02:56
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基础部分查漏补缺:1. SQL99语法新特性 1.1 自然连接(NATURAL JOIN) 相当于SQL92中的等值连接,会自动查询两张表中所有字段名相同的字段,然后做等值连接; 缺点:无法选择某些字段的等值连接,不够灵活; 1.2 USING:和NATURAL JOIN不同的地方在于,USING指定了具体的相同字段的名称 需要在USING
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2023-11-13 09:56:55
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目录一、项目介绍二、产品原型三、技术架构四、功能描述五、项目角色附件:项目成果图展示一、项目介绍本项目(瑞吉外卖)是专门为餐饮企业(餐厅、饭店)定制的一款软件产品,包括系统管理后台和移动端应用两部分。其中系统管理后台主要提供给餐饮企业内部员工使用,可以对餐厅的菜品、套餐、订单等进行管理维护。移动端应用主要提供给消费者使用,可以在线浏览菜品、添加购物车、下单等。本项目共分为3期进行开发:第一期主要实
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2024-02-24 08:03:20
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摘要:
OBA是什么
OBA客户端技术
OBA服务端技术
正文:
OBA是Office Business Application的缩写,其致力于消除企业中的后端业务系统与企业员工之间的鸿沟。由于企业员工最常使用的软件是Microsoft Office,而OBA则使Office软件能够直接与企业后端系统之间进行互联互通,企业员工可以在不离
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2024-01-10 15:34:47
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吉布斯采样是生成马尔科夫链的一种方法,生成的马尔科夫链可以用来做蒙特卡洛仿真,从而求得一个较复杂的多元分布。
吉布斯采样的具体做法:假设有一个k维的随机向量,现想要构造一条有n个样本的k维向量(n样本马尔科夫序列),那么(随机)初始化一个k维向量,然后固定这个向量其中的k-1个元素,抽取剩下的那个元素(生成给定后验的随机数),这样循环k次,就把整个向量更新了一遍,也就是生成了一个新的样本,把这个
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2024-05-07 11:45:10
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