最近写python代码，当代码逻辑复杂时，总是要检查是否正确运行。但是光用print显得较为麻烦，在网上找到了内置的调试工具pdb，使用起来比print要舒服，因此特来总结一下pdb的使用。pdb有两种使用方法：侵入式（在调试代码中添加一行代码，之后在正常运行）当命令行前面出现(pdb)时，就表示调试工具pdb启动成功。当前所在位置会用->进行标注，表示。

Ruff 是一个用 Rust 编写的高性能 Python 静态分析工具和代码格式化工具。它旨在提供快速的代码检查和格式化功能，同时支持丰富的配置选项和与现有工具的兼容性。是用rust实现的python Linter&Formatter。它可以作为代码检查工具和代码格式化工具使用。代码格式化采用单引号、缩进使用。

origin_url=javaweb%25E9%2585%258D%25E7%25BD%25AEJSTL.assets%2Fimage-20240410110816979.png&pos_id=img-o55SetbS-1712719123913)在网上下载好jakarta-taglibs-standard并解压。在jakarta-taglibs-standard目录下。在idea菜单栏找到“文件

首先，在鸿蒙项目下中找到module项，在里面填写在页面对应js文件内，填写。GET。

对于修改来说，根据JSON对学生（Dept类）进行。获得单行数据内容返回。对于查询来说，要根据。

【代码】MySql - 数据库操作。

机器学习十大算法代码实现：使用numpy、pandas，不调用机器学习相关库。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种机器学习方法，旨在通过与环境交互，使智能体（Agent）学习如何采取最优行动，以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同，强调试错探索（Exploration-Exploitation）以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：机器处于环境E中，状态空间X，其中每个状态x∈X是机器感知到的环境的描

主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）和线性判别分析（LDA, Linear Discriminant Analysis）是两种常用的降维方法，它们虽然都用于数据降维，但核心思想和应用场景不同。

支持向量机（Support Vector Machine）是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的广义线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。假设两类数据可以被H=x:wTx+b≥cH = {x:w^Tx + b \ge c}H=x:wTx+b≥c分离，垂直于法向量www，移动HHH直到碰到某个训练点，可以得到两个超平面H1H_1H1​和H2H