<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[AYER_的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; AYER_]]></copyright><item><title><![CDATA[Pycharm New UI 版本爬虫配置开发（安利向）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/130328286</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/130328286</guid><author>AYER_</author><pubDate>Sun, 23 Apr 2023 19:19:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[pycharm New UI 配置服务器开发环境]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[deepin(Linux)系统安pyenv 详细教程 （仅限20 bata.....）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/106844964</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/106844964</guid><author>AYER_</author><pubDate>Thu, 18 Jun 2020 23:05:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装 pyenv 最常见的方法就是让使用git 去获取镜像 但是刚刚安装的的deepin 系统中并不支持git ！！！

所以 查找到了 git 的安装方法！


$ sudo apt-get install git



哦嚯！！提示 为满足依赖关系！但是终端上提示了解决办法！



执行一下！


$ sudo apt --fix-broken install



会提示有软件包需要安装 回复Y确定

完成后再执行一下之前的安装git 方法



ok！ 可以安装了

完成后去官方文档位置

ht..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 代码实现双向链表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/103036898</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/103036898</guid><author>AYER_</author><pubDate>Tue, 12 Nov 2019 19:30:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[链表结构 在每个节点中除了存储值之外还有下一个链表头节点地址和上一个链表尾节点的地址

如图所示



python中可以使用类封装来完整的实现双向链表功能


class doutable():
    def __init__(self,prev,data):
        self.prev = prev            #链表头节点
        self.data = data...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[20python行代码能做哪些事？ 菜鸟教你用20行代码搞定所有通用线性回归问题！！]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102839432</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102839432</guid><author>AYER_</author><pubDate>Thu, 31 Oct 2019 15:54:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[算法函数 使用numpy 库来写出梯度下降的通用方法：


import numpy as np

def hyFunction(X, W):  # 定义假设函数：X是一个行向量  W是一个列向量
    return X.dot(W)
def costFunction(X, W, y):  # 成本函数：X是矩阵，W是向量，y也是向量
    return ((X.dot(W) - y).dot...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于Python Django框架+jquery Ajax技术实现的增删改查（CRUD）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102655614</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102655614</guid><author>AYER_</author><pubDate>Sun, 20 Oct 2019 23:31:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里代码 只写一些 关键的脚本文件代码 网页的模板是来自

制作的一整套非常全面的模板



manage.py


#!/usr/bin/env python
"""Django's command-line utility for administrative tasks."""
import os
import sys


def main():
    os.envir...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pyhon + Socket(TCP)编程实现简单的WebServer]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102651522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102651522</guid><author>AYER_</author><pubDate>Sun, 20 Oct 2019 18:01:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[index.html


&lt;!DOCTYPE html&gt;
&lt;html lang="en"&gt;
&lt;head&gt;
    &lt;meta charset="UTF-8"&gt;
    &lt;title&gt;Title&lt;/title&gt;
&lt;/head&gt;
&lt;body&gt;
   Hello, my WSGI server!
 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于 python 的 AJAX实现增删改查]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102404601</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/102404601</guid><author>AYER_</author><pubDate>Tue, 08 Oct 2019 19:15:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用flask中的ajax技术实现简单的增删改查这里写部分代码作为参考

在web网页中写好脚本 提供一个可视化操作界面
	
	
&lt;!DOCTYPE html&gt;
&lt;html lang="en"&gt;
&lt;head&gt;
    &lt;meta charset="UTF-8"&gt;
    &lt;title&gt;用户管理&lt;/title&gt;
    &lt;...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flask 简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101306501</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101306501</guid><author>AYER_</author><pubDate>Tue, 24 Sep 2019 20:07:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[Flask 是一个微框架，主要面向需求简单的小应用 ，让开发者来选择如何存储数据等操作，随意性更强。

Flask创世与2010年年中，尽管Falsk的历史较短，但他能够从以前的框架学到一些东西并且将它的目标设定在了小型项目上

Flask是基于Werkzeug，jinjia2异界美好意愿构想的python微框架

什么是微服务？

微服务架构简单的说就是将整个web应用组织成为一系列的小web服...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[AJAX技术简介]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101221596</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101221596</guid><author>AYER_</author><pubDate>Mon, 23 Sep 2019 19:58:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[AJAX：Asynchronous JacaScript and XML（B/S：前后端分离）

发展历程：

在2005年2月由Jesse James Garrett首次提出
	在google地图中首次被应用，从而为人所知。
	在目前阶段通过AJAX与服务器交互已经成为主流的开发模式。
有点分析：

避免网页频繁刷新造成不良的用户体验。
	减少刷新将会减少服务器的执行压力。
	此种交互方式提高服...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[JAVA WEB 龟兔赛跑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101191662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/101191662</guid><author>AYER_</author><pubDate>Mon, 23 Sep 2019 08:45:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[代码：html页面


&lt;!DOCTYPE html&gt;
&lt;html&gt;
	&lt;head&gt;
		&lt;meta charset="UTF-8"&gt;
		&lt;title&gt;龟兔赛跑&lt;/title&gt;
		&lt;link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/game_style.css"/&gt;...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kmeans   应用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100827055</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100827055</guid><author>AYER_</author><pubDate>Sat, 14 Sep 2019 14:01:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据来源 ：http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php中的一组表格数据（加拿大Montesinho公园）

数据简介：

Montesinho公园地图中的X - x轴空间坐标：1到9
Montesinho公园地图中的Y轴和y轴空间坐标：2到9

FFMC:细小可燃物含水量，（最大值为101，含水率为0）

DMC:地表可燃物含水率（为0时含水率为100%）
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kmeans  均值类聚算法 (numpy库版)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100687720</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100687720</guid><author>AYER_</author><pubDate>Tue, 10 Sep 2019 08:27:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[对上篇Kmeans算法改写并没有重写稍显繁琐。。


import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

class KMeans():

    def __init__(self, k=1):
        '''
        :param k: k代表分类数
        '''
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python 中文jieba分词]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100642392</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100642392</guid><author>AYER_</author><pubDate>Mon, 09 Sep 2019 09:06:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[import os
import jieba
from collections import Counter


def words(txt):
    print(jieba.cut(txt))
    lista = jieba.cut(txt) #返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)
    c = Count...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据统计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100651376</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100651376</guid><author>AYER_</author><pubDate>Mon, 09 Sep 2019 08:51:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1',user='root',password='root',
                             database='db_job_data',port=...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[练习    梯度下降算法    求2阶导数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100551287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100551287</guid><author>AYER_</author><pubDate>Thu, 05 Sep 2019 09:21:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[# 梯度下降 == 导数值下降
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#引入3D绘图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# f(x) = (x+y)**2， 目标函数
# f'(x) = 2*x +2*y   
# f'(y) =2*y + 2*x   梯度函数：2阶导数函数

def...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[导数 与 偏导数的推导]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100360366</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/100360366</guid><author>AYER_</author><pubDate>Mon, 02 Sep 2019 20:45:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[导数：

定义：

设函数y= f（x）在点x₀的某个值域内有定义，当自变量x 在 x₀ 处有增量△x，且 （x₀+△x）也在该邻域中取得增量、

△y = f（x₀ + △x）- f（x₀）

如果当△x→ 时，△y/△x 之比的极限存在 则成为 y = f（x）在x₀处可导，并且该极限值称为函数f（x）在点x₀处的导数。

f（x）= x²

f`(x) = (x + △x)² - x²）/...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多线程  ： socket]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99538172</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99538172</guid><author>AYER_</author><pubDate>Wed, 14 Aug 2019 08:53:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[socket()函数用于根据指定的地址族、数据类型和协议来分配一个套接口的描述字及其所用的资源。如果协议protocol未指定（等于0），则使用缺省的连接方式。

  对于使用一给定地址族的某一特定套接口，只支持一种协议。但地址族可设为AF_UNSPEC（未指定），这样的话协议参数就要指定了。协议号特定于进行通讯的“通讯域”。    &lt;&lt;----引自百度百科 （0....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多线程  ： 生产者消费者模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99536851</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99536851</guid><author>AYER_</author><pubDate>Wed, 14 Aug 2019 08:36:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[生产者消费者问题，是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程---即所谓的“生产者”和“消费者”------在实际运行时会发生的问题生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中，然后重复此过程消费者也在缓冲区消耗这些数据问题的关键就是要保证生产者不会在缓冲区满时加入数据，消费者也不会在缓冲区空时消耗数据。



实现代码如下


'''
--------------...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Kmeans  均值类聚算法 （无numpy版）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99330355</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/99330355</guid><author>AYER_</author><pubDate>Tue, 13 Aug 2019 09:04:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[Kmeans： 指 在平面坐标系中随机生成M个点 然后随机N个类然后在这M个点中随机出N个点作为分类的中心点然后计算其他点和这N个点之间的距离，将每个点分给距离最近的中心点，最后在这N个点确定的N类中分别计算新的距离这类中所有点距离相近的新的中心点 称为 质心 。


import random
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy


clas...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python   基础算法                    阿姆斯特朗数    斐波那契数列        冒泡排序   插入排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/98313768</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AYER_/article/details/98313768</guid><author>AYER_</author><pubDate>Fri, 09 Aug 2019 08:57:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[Armstrong number 阿姆斯特朗数

如果一个n位正整数等于其各位数字的几次方之和则称这个数为阿姆斯特朗数例如 1^3+5^3+3^3 = 153

一种三位数其各个数之立方和等于该数则称这种数为水仙花数 水仙花数一共有四个 153，370，371，407

想要计算阿姆斯特朗数首先我们需要确定一个范围 既然是 累加和 负数方面我们不会考虑所以只要计算大于0

以上的数字就好

计算...]]></description><category></category></item></channel></rss>