1、有监督学习有监督学习中有数据以及标签，学习到一个可以将数据映射到标签的函数，标签可以有很多形式。典型的有监督学习有：分类问题中输入一张图片，输出图片的分类；目标检测中输入一张图片，输出目标物体的边框；语义分割中，给每个像素都打上标签。2、无监督学习无监督学习的数据是没有任何标签的。典型的无监督学习有：（1）聚类：对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相

原因：1.可能是由于没有导入相应的外部依赖项或者库文件导致，可以首先检查项目-》属性中有，包含，附加依赖项有没有完整2.在头文件中和cpp文件中存在不匹配的函数名称，然后这个不匹配的东西还正好在主函数中调用了！（持续更新）...

这里我们需要使用到两个package：xlrd和xlutils但是在使用xlutils的时候遇到了不少坑！比如找不到模块：module 'xlutils' has no attribute 'copy'解决方案：把 xlutils 内的模块都写进init.py 文件from .compat import *from .copy import *from .display import *from

strlen()是返回字符串的字节长度，lstrlen()是返回字符串的字符长度。也就是说第二个函数可能和第一个函数结果一样，如果字符串中字符单位都是单字节的话。一般来说主要区别在于ascii的字符，还是unicode或者是utf的区别。ASCII编码是一个字符占一个字节,Unicode是一个字符占两个字节.求这两种字符串的长度,要用两个函数分别来.lstrlen(),strlen()用来操作字符

0、算法概述0.1 算法分类十种常见排序算法可以分为两大类：比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度0.3 相关概念稳定：如果a...

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：new_weight= existing_weight — learning_rate * gradient(新权值 = 当前权值 – 学习率 × 梯度)...

inf和nan含义如下:INF表示“无穷大”，是infinite的缩写。NAN表示“无效数字”，是Not a number的缩写。2.inf是不会崩溃的，但nan是会崩溃的本人出现的情况：仔细研究后发现，原来是我获取的 UIImage 对象 等于 nil 了，以至于 image.size.height 值 和 image.size.width 的值，都拿不到了；那么image的...

HTTP状态码，表示网络请求来成功的意思，返回这个状态表示已经获取到数据了HTTP状态码（HTTP Status Code）是用以表示网页服务器HTTP响应状态的3位数字代码。它由 RFC 2616 规范自定义的，并得到RFC 2518、RFC 2817、RFC 2295、RFC 2774、RFC 4918等规范扩展。表示页面请求的状态值，分别有：200表示请求成功303表示重定向...

例如方程r=2a(2+cosθ)画出图形如上图假设一个圆形中的扇形角度为θ，半径为r则他的面积是θ/2π *π r²= 1/2 *θr²同理极坐标积分计算面积中的扇形微元就是则上面例子中的图形面积计算即为18πa²...

例如方程r=2a(2+cosθ)画出图形如上图假设一个圆形中的扇形角度为θ，半径为r则他的面积是θ/2π *π r²= 1/2 *θr²同理极坐标积分计算面积中的扇形微元就是则上面例子中的图形面积计算即为18πa²...