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目的:爬取QQ邮件发件人、时间、内容等信息注意问题1.注意修改qq账号和密码#3.输入账号密码u = browser.find_element_by_id('u')u.send_keys('')#---------------此处填QQ号p = browser.find_element_by_id('p')p.send_keys('')#----------------此处填QQ邮箱密码2.注意自
最近在使用Golang做了一个网盘项目(学习),文件存储一直保存在本地(各厂商提供的oss贵),所以就在思考怎么来处理这些文件,类似的方案很对hdfs、fastdfs,但这其中MinIO是最近几年比较火热的一个项目,所以尝试使用这个试一试。
科研人必备软件Origin,主要是考虑到很多期刊都要求绘制origin可编辑的图,所以有些时候必须用这个软件,但是这个软件macos并不支持,所以必须考虑其他的方案,我没有安装虚拟机,而是使用crossover。
首先,这个问题往往是在golang中引入自己创建的包时发生的错误。解决方案如下。
在通过openai创建客户端必须要设置api key,如果你事先已经在本机的环境中设置未起效可以手动设置,注意手动设置时不要用下面的形式。
科研人必备软件Origin,主要是考虑到很多期刊都要求绘制origin可编辑的图,所以有些时候必须用这个软件,但是这个软件macos并不支持,所以必须考虑其他的方案,我没有安装虚拟机,而是使用crossover。
那我的机器就是没有数据传输过来,当然前提是你自己的服务器一定要有网络连接(可以尝试ping www.baidu.com来检测自己机器是否有网络)。首先造成这种错误的原因主要是因为你的服务器没有办法连接huggingface的原因,你可以直接在你的服务器上尝试能否直接ping。就可以运行你的代码了,但是这里运行的时候有个小问题,
K Nearest Neighbor算法这个算法是机器学习里面比较经典的算法,也叫做KNN算法,总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法算法定义:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别距离公式(一般要处理数据如标准化后再计算距离)欧式距离曼哈顿距离明可夫斯基距离KNN算法中K取值的分析K取的过小,容易受到异常点的影响;K取
特征预处理(归一化+标准化)APIsklearn库下的preprocessingsklearn.preprocessing一、归一化归一化的原因:使得各特征单位不再收到单位或本身差异大小的影响,使得各单位具有相等的地位归一化的定义:通过对原始数据进行变化把数据映射到指定的区间中归一化的公式:百度百科归一化APIsklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_r
1、认识决策树?决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-else结构,就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。是帮助我们进行高效决策分析的一种方法。2、信息论基础(信息熵、信息增益)信息:消除随机不定性的东西(信息论创始人说的:香农)信息的衡量:使用信息熵,反应信息量的多少信息熵的定义决策树的划分依据之一 – 信息增益3、决策树APIsklearn.tree.Decisio