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SQL SERVER2008查询分析器的基本使用

以一个简单的药品信息库为例:题目:1 利用sql建立药品信息数据库,并定义以下基本表:药品(编号,名称,价格,厂商编号)处方(药品号,数量,医生编号)医生 (编号,姓名,科室,职称)定义主码、外码、和数量、价格的取值范围。2 在三个表中输入若干记录,注意如果输入违反完整性约束条件的记录系统有何反应。首先,打开SQLSERVER2008,打开查询分析器建库:药品信息库.sq...

周志华《机器学习》习题答案(不断更新中)

文章目录第1章绪论第1章绪论1.1 求版本空间先看书中示例版本空间: 从假设空间删除掉与正例不一致和与反例一致的假设后,剩余的假设所组成的集合。它可以看成是对正例的最大泛化。表1.1的训练数据集对应的假设空间应该如下:1 色泽=*,根蒂=*,敲声=*2 色泽=青绿,根蒂=*,敲声=*3 色泽=乌黑,根蒂=*,敲声=*4 色泽=*,根蒂=蜷缩,敲声=*5 色泽=*,根蒂=硬挺,敲声=*6 色泽=*,

#机器学习
致我刚整好就用不到的python接口——opencv(win7+python3.7.1+opencv4.2.0)

Q1:我的python是什么版本的?(没有配环境变量,又不知道安装路径,但是!我有装Anaconda)解决:1、开始菜单里找Anaconda,打开Anaconda prompt2、输入指令python原来是3.7.1版本!!!Q2:找与python3.7.1对应的opencv安装包?网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#ope...

#python#opencv#numpy
周志华《机器学习》习题答案(不断更新中)

文章目录第1章绪论第1章绪论1.1 求版本空间先看书中示例版本空间: 从假设空间删除掉与正例不一致和与反例一致的假设后,剩余的假设所组成的集合。它可以看成是对正例的最大泛化。表1.1的训练数据集对应的假设空间应该如下:1 色泽=*,根蒂=*,敲声=*2 色泽=青绿,根蒂=*,敲声=*3 色泽=乌黑,根蒂=*,敲声=*4 色泽=*,根蒂=蜷缩,敲声=*5 色泽=*,根蒂=硬挺,敲声=*6 色泽=*,

#机器学习
java:-source1.5中不支持diamond运算符(请使用-source7或更高版本以启用diamond运算符)

java:-source1.5中不支持diamond运算符1、前言2、问题描述3、问题原因4、解决方法5、后续问题与解决方法结语1、前言  往idea里导入一个现有的项目后,运行时报错。2、问题描述java:-source1.5中不支持diamond运算符(请使用-source7或更高版本以启用diamond运算符)3、问题原因  该项目Modules中的Language level为1.5,版本

#idea
周志华《机器学习》习题答案(不断更新中)

文章目录第1章绪论第1章绪论1.1 求版本空间先看书中示例版本空间: 从假设空间删除掉与正例不一致和与反例一致的假设后,剩余的假设所组成的集合。它可以看成是对正例的最大泛化。表1.1的训练数据集对应的假设空间应该如下:1 色泽=*,根蒂=*,敲声=*2 色泽=青绿,根蒂=*,敲声=*3 色泽=乌黑,根蒂=*,敲声=*4 色泽=*,根蒂=蜷缩,敲声=*5 色泽=*,根蒂=硬挺,敲声=*6 色泽=*,

#机器学习
【Python小知识】sys.argv[1]

1、sys是什么?sys是python的一个【标准库】,是【system】的简写,封装了一些与系统相关的信息和接口。2、argv是什么?argv是【argument variable】的缩写,意为“参数变量”,这个参数变量是一个List列表。argv[0] 是“被调用脚本文件的相对路径或者绝对路径”,例如:这里的有一个test.py脚本文件:# test.pyimport sysa=sys.arg

#python#开发语言
【Python小知识】__init__()详解

__init__详解1、__ init __()是什么?2、如何写 __ init __()?1、__ init __()是什么?从形式上看,__ init __()是一个函数。事实上,它是一个特殊的函数——构造函数,学过C或Java的应该都知道构造函数,没学过也没关系,构造函数相当于是对类中成员的一个初始化,且写法固定。2、如何写 __ init __()?__ init __()是Python

#python
BP神经网络对鸢尾花进行分类

题目:BP神经网络分类器一、实验项目: BP神经网络对鸢尾花进行分类二、实验目的:掌握BP神经网络学习算法,利用BP神经网络进行数据分类三、实验内容:1、编程实现BP神经网络算法2、建立三层BP神经网络,节点个数、参数自拟3、选择iris-人工神经网络.txt中的一部分数据集作为训练集,通过训练集对BP神经网络的连接权重进行学习4、记录实验数据(连接权值的变化、迭代次数、总的误差变化)5、用剩下的

#神经网络#算法#python +1
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