直接把我们的cnt表打好,然后一直加就好了。

刘TW/网页五子棋。

我们采用位图进行优化。

本文详细讲解了三种主流Linux系统（CentOS 7、CentOS 8、Ubuntu）的Redis安装全流程，核心亮点如下：全程采用仓库安装（yum/apt），无需手动编译，简化操作，新手友好；补充了符号链接、开机自启、远程连接验证等关键细节，规避常见坑点；每种系统的命令都可直接复制执行，步骤清晰，无需额外查阅资料；包含常见问题排查方案，解决新手安装时的卡壳问题。

1.知道逻辑回归的应用场景2.复习逻辑回归应用到的数学知识solver损失函数优化方法训练速度:liblinear 对小数据集场景训练速度更快，sag 和 saga 对大数据集更快一些。newton-cg、lbfgs、sag、saga 支持 L2 正则化或者没有正则化2liblinear 和 saga 支持 L1 正则化penalty:正则化的种类，l1 或者 l2C:正则化力度默认将类别数量少的

学习目标1.理解决策树算法的基本思想2.知道构建决策树的步骤决策树是什么？决策树是一种树形结构，树中每个内部节点表示一个特征上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，每个叶子节点代表一种分类结果决策树的建立过程1.特征选择：选取有较强分类能力的特征。2.决策树生成：根据选择的特征生成决策树。3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合。Cart模型是一种决策树模型，它即可以用于分类，也可以用于回

1.理解K近邻算法的思想2.知道K值选择对结果影响3.知道K近邻算法分类流程4.知道K近邻算法回归流程1.掌握KNN算法分类API2.掌握KNN算法回归API数据文件 train.csv 和 test.csv 包含从 0 到 9 的手绘数字的灰度图像。每个图像高 28 像素，宽28 像素，共784个像素。每个像素取值范围[0,255]，取值越大意味着该像素颜色越深训练数据集（train.csv）共

想象一下，你正在教一个婴儿认识猫。你会怎么做？你会一遍又一遍地给他看各种猫的图片，告诉他“这是猫”。慢慢地，即使看到一只它从未见过的、姿势奇怪的猫，他也能认出来。深度学习，就是让计算机模仿这个过程，通过海量的数据“学习”如何完成任务，而不是由人类程序员一条条地编写规则。它是机器学习的一个分支，而机器学习又是人工智能的核心技术之一。人工智能 > 机器学习 > 深度学习。

字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们一般使用引号来创建字符串。创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。案例1：使用单引号或双引号定义字符串变量案例2：使用3个引号定义字符串变量'''"""注意：三引号形式的字符串支持换行操作案例3：思考如何使用字符串定义"I’m Tom"使用单引号情况运行结果：出现以上问题的主要原因在于，以上字符串的定义代码出现了(syntax)语法错误。

1.理解线性回归是什么？2.知道一元线性回归和多元线性回归的区别3.知道线性回归的应用场景数据介绍给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。我们此阶段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用这些特征。到后面量化很多特征需要我们自己去寻找。