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Java求1到100和的6种方式(运用不同语法)

不考虑代码量和运行时间,提供6种求1-100和的不同的写法

#java
【数据处理】Pandas读取CSV文件示例及常用方法(入门)

1. 导入常用包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport datetime2. 文件读取data = pd.read_csv('./数据集/北京空气_2010.1.1-2014.12.31.csv')3. 查看有哪些列data.head()

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#数据挖掘#数据分析#python
【前端】在Vue2中使用Vanta.js炫酷动态背景(全屏背景)

由于博主在参考官网及官方GitHub进行应用时遇到一些问题,因此写了该篇博客,以避免大家因找Bug而浪费时间,方便快速的应用。

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#前端#javascript#vue.js
【前端】在Vue2中使用Vanta.js炫酷动态背景(全屏背景)

由于博主在参考官网及官方GitHub进行应用时遇到一些问题,因此写了该篇博客,以避免大家因找Bug而浪费时间,方便快速的应用。

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#前端#javascript#vue.js
【生成对抗网络】GAN入门与代码实现(一)

文章目录1. 生成对抗网络介绍2. 基于TensorFlow2的GAN的简单实现2.1 导包与参数设置2.2 生成器2.3 判别器2.4 搭建生成对抗网络2.5 数据准备与预处理2.6 主训练方法2.7 绘图函数2.8 开始训练2.9 loss与acc绘图2.10 结果1. 生成对抗网络介绍生成对抗网络(Generative Adversarial Network)于2014年被Goodfello

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#python#tensorflow#生成对抗网络 +1
【机器学习】sklearn中使用k近邻来完成缺失值的填补(KNNImputer)

文章目录1 方法介绍2 常用参数3 示例示例1:处理np.nan示例2:处理None值示例3:处理numpy中的0数据示例4:添加权重1 方法介绍class sklearn.impute.KNNImputer(*, missing_values=nan, n_neighbors=5, weights='uniform', metric='nan_euclidean', copy=True, add

#python#scikit-learn#机器学习
【机器学习】二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率等 (Python代码实现)

二分类问题中的混淆矩阵、准确率、召回率、Acc的介绍及代码实现

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#机器学习#分类#矩阵
【机器学习】sklearn中的数据集划分方法(一行代码划分训练集测试集)

文章目录1 导包2 API介绍3 示例一3.1 构造数据3.2 数据划分4 示例二(鸢尾花数据集实战)4.1 数据准备4.2 查看数据4.3 数据划分1 导包from sklearn.model_selection import train_test_split2 API介绍klearn.model_selection.train_test_split(arrays, *options)参数:x

#python#机器学习#scikit-learn
【数据处理】Pandas读取CSV文件示例及常用方法(入门)

1. 导入常用包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport datetime2. 文件读取data = pd.read_csv('./数据集/北京空气_2010.1.1-2014.12.31.csv')3. 查看有哪些列data.head()

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#数据挖掘#数据分析#python
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