学习自youtube链接：https://www.youtube.com/watch?v=f3a0Uio5iLM1、正常进入darknet网址进行配置https://pjreddie.com/darknet/install/2、安装homebrew：/bin/zsh -c “$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Ho

访问数据是使⽤本书所介绍的这些⼯具的第⼀步。我会着重介绍pandas的数据输⼊与输出，虽然别的库中也有不少以此为⽬的的⼯具。输⼊输出通常可以划分为⼏个⼤类：读取⽂本⽂件和其他更⾼效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利⽤Web API操作⽹络资源。一、读写文本格式的数据pandas提供了⼀些⽤于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。表6-1对它们进⾏了总结，其中read_csv和read

我们选的是C题：我们队伍… 前面一两天还比较悠闲，到第三天发现事情不对… 开始疯狂的建模求解，然后就是写写写…我们队伍整体很团结，没有发生争吵，意见都比较统一（哈哈哈哈哈哈），找到好队友真的很重要！！而且不要找很熟的人，因为很容易闹矛盾，而且互相推脱，我们三个都不是很熟悉，就只是普通的互相认识，哈哈哈哈哈。我们队伍里有个人是专门搞图像识别的，所以我们第二问基本上是轻松拿下，而且占了全文很多篇幅…，

第一节：因特网介绍（1）因特网的构成：边缘部分与核心部分1、网络边缘：把与因特网相连的计算机和其他设备称为端系统，因为其位于因特网的边缘所以也成为“端系统”，包含：PC、服务器、移动计算机（手机、平板）端系统也称为“主机”，它们容纳应用程序（主机=端系统），主机也被进一步分为“客户”和“服务器”接入网（物理介质-有线或无线通信链路）：将端系统物理连接到其边缘路由器的网络（边缘路由器：是端系统到任何

np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是6，步长为1。参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长

np.insert(arr, obj, values, axis)#arr原始数组，可一可多，obj插入元素位置，values是插入内容，axis是按行按列插入（0：行、1：列）。import numpy as np# 如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a = np.array([1,4,6,5,6,8])np.insert(a,0,9)# 输出array([9, 1, 4,

选择列表中的列 ‘***’ 无效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY 子句中GROUP BY 子句:指定用来放置输出行的组。指定 GROUP BY 时，选择列表中任一非聚合表达式内的所有列都应包含在 GROUP BY 列表中，或者 GROUP BY 表达式必须与选择列表表达式完全匹配。如果 SELECT 子句中包含聚合函数，则计算每组的汇总值。错误写法：SELECT name,sex,

偏度（skewness）是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数值特征：定义为：样本的三阶标准化矩。Skew(X)=E[(X−μσ)]=k3σ3=k3k23/2Skew(X)=E[(\frac{X-\mu}{\sigma})]=\frac{k_3}{\sigma_3}=\frac{k_3}{k_2^{3/2}}Skew(X)=E[(σX−μ​)]=σ3​k3​​=k23/2

np.insert(arr, obj, values, axis)#arr原始数组，可一可多，obj插入元素位置，values是插入内容，axis是按行按列插入（0：行、1：列）。import numpy as np# 如果axis没有给出，相当于是做降维操作，与一维数组一致a = np.array([1,4,6,5,6,8])np.insert(a,0,9)# 输出array([9, 1, 4,