回归模型一个房子的价格取决于多个因素，例如房屋状况，位置，占地面积等如果仅考虑面积和房龄，可设面积为x1，房龄为x2，价格为y这样我们就能建立起一套基于x1和x2的线性方程来计算y的值其中 wi 称为权重，b 称为偏差。它们均为标量。模型的输出是对真实价格 y 的估计，它们之间不可避免地存在误差模型训练为了训练上面地回归模型，我们需要收集一些真实地数据，这些数据地集合被称为训练集，其中地某一项被称

基础遍历算法深度优先遍历 DFS遍历一个节点，需要访问它自己，再遍历左子树和右子树，根据遍历顺序分为以下三种遍历前序遍历:先访问当前节点，再遍历左右子树中序遍历:先遍历左子树，再访问自己，最后遍历右子树后序遍历:先遍历左右子树，最后访问自己#include <iostream>struct _Node{int num;_Node *lChild;_Node *rChild;};void

回归模型一个房子的价格取决于多个因素，例如房屋状况，位置，占地面积等如果仅考虑面积和房龄，可设面积为x1，房龄为x2，价格为y这样我们就能建立起一套基于x1和x2的线性方程来计算y的值其中 wi 称为权重，b 称为偏差。它们均为标量。模型的输出是对真实价格 y 的估计，它们之间不可避免地存在误差模型训练为了训练上面地回归模型，我们需要收集一些真实地数据，这些数据地集合被称为训练集，其中地某一项被称

首先任取两个互质的整数: p, q这两个数关系到加密强度，通常会非常大，但是在学习阶段，只需要取一个较小的数p = 5q = 7计算乘积与欧拉函数N = p * q = 35φ = (p-1)*(q-1) = 24现在选取一个质数公钥 e，注意 e 必须小于 φ，且 e 不能是 φ 的因子例如，我取 e=19通过公式 (d*e) % φ = 1，可以计算出私钥通过计算，我的私钥 e=43通过 (n

在制作UWP个人项目时需要用到数据绑定，网上的教程大都不全，特此记录下自己使用的方法。绑定源指定一个类用来保存数据，以我自己的项目为例，需要定义“邮件”类。MailSystem_UWP.Bean.Emailnamespace MailSystem_UWP.Bean{/** mail_table:*id:int*sender:varchar(10)*receiver:varchar(10)

我的主页示例:www.dearxuan.top创建仓库登录github，新建仓库写上仓库名称: 你的用户名.github.io点击最下面的 Create repository网页上传直接向仓库中上传你的网页其中 index.html 就是你的主页面如果你发现你的仓库里有一个 index.md ，这是github为你生成的默认页面，使用markdown标记语言，你也可以直接删除后新建一个 index

机器人协议库本文使用OICQ机器人协议库进行机器人开发，github仓库地址GitHub - takayama-lily/oicq: QQ机器人协议库QQ机器人协议库. Contribute to takayama-lily/oicq development by creating an account on GitHub.https://github.com/takayama-lily/oicq

爬山算法爬山算法类似于贪心搜索，它每次都会查找附近节点里的最优节点，并移动到最优节点，如此循环便找到最优解，但是它只能找到局部的最优解，而非整体最优解。

图的基本概念有序对和无序对设A,B为任意两个集合，则称{ {a,b} | a∈A Λ b∈B } 为A和B的无序积，记作A&B,{a,b}为无序对，且对于任意a,b,均有{a,b} = {b,a}同样的条件下，记<a,b>为有序对，它也可以写成集合的形式{ {a}, {a,b} }。<a1,b1>=<a2,b2>当且仅当a1=a2Λb1=b2无向图定义无

例题调查某市出租车使用年限和该年支出维修费用（万元），得到数据如下：使用年限(x)23456维修费用(y)2.23.85.56.57.01. 求线性回归方程2. 由（1）中结论预测第10年所支出的维修费用1. 线性回归方程设使用年限为 x，维修费用为 y，列出回归方程考虑到该方程是线性回归方程，可以求出解析解设估计值得到平方损失函数，其中 n = 5为了计算平方