详细来讲讲梯度下降算法的原理，感受数学和程序的魅力吧！！

1.总述在JS 中scrollWidth、scrollHeight、scrollLeft、scrollTop 属性在做一些复杂的交互效果中是非常常用的，因此在本博文中详细的介绍并给出实例。以上的4个属性是成对出现的，因此下面介绍中也成对的介绍，在实例中为了减少代码量，我直接用的id，实际开发中不推荐。2. scrollWidth和scrollHeight2.1 概念element...

1 概述用迭代法求 。求平方根的迭代公式为：要求前后两次求出的x的差的绝对值小于。2 分析通过公式迭代求出的值；什么时候迭代结束呢，就是和的差值小于时。2.1 解法1// 迭代法求x等于根号下a的值#include<stdio.h>#include<math.h>int main() {double x1, x2;float ...

1. 生成自己的公钥ssh-keygen -t rsa生成本机的公钥生成的地址在生成的过程中可以看到找到生成的公钥位置，其中的id_rsa.pub就是公钥，复制2. 将公钥部署到服务器进入自己的服务器进入目录cd ~/.ssh/vi authorized_keys将复制的公钥拷贝到authorized_keys下，即完成...

pip 命令突然无法使用解决办法1. 问题描述这几天一直用python实战，今天用pip想要安装一个库，结果突然报了一个错误，之前都是好的，错误如下：&amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;gt; pipTraceback (most recent call last):File &amp;a

妈妈再也不用担心我得在 vue 中写冗余的模板了，因为我现在能直接模板复用了。

1. 概述Numpy中的 cov() 可以直接求得矩阵的协方差矩阵。先简单概述一下什么是协方差：在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。2. numpy.cov()2.1 语法...

1. 概述Numpy中的 linalg 模块包含线性代数中的函数方法，用于求解矩阵的逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求行列式等，有了这个模块，在涉及到矩阵时，将极大的节约我们的时间和代码量。下面对linalg模块中的函数进行一一讲解，因为相对简单，本文直接给出实际演示，若有不明白出可评论留言。2. numpy.linalg2.1 计算逆矩阵 linalg.inv(A)#!/usr/bi...

1. 概述python中内置了 append() 以及 extend() 方法，这两个方法功能类似，但是再处理多个利表示，完全不同；用法类似，均是list.appenf(obj) , list.extend(seq).list.appenf(obj)和list.extend(seq)的不同点：项list.appenf(obj)list.extend(seq)参数不相同...

1 概述经常会看到MIME类型，那么到底MIME是什么呢？MIME是一种媒体类型（ Multipurpose Internet Mail Extensions 或 MIME 类型 ），MIME是一种标准，是用来表示文档、文件或字节流的性质和格式，也就是告诉浏览器等这个文件的类型，目的跟文件扩展名类似，但是更加具体和重要。重要：浏览器通常使用MIME类型（而不是文件扩展名）来确定如何处理URL...