20100128 Lecture4_Monad Parser

法国PHD迟到10分钟才出现,很让人无奈~~

 

今天讲的是monad parser, 最初的雏形跟functional programming的时候差不多,然后进行了2轮优化,过程基本是遵循提高效率原则,对++和〉〉=操作进行改动,讲解过程似懂非懂(困的云里雾里的),不过最重要的是随时清楚自己操作的是什么,类型,特性统统要非常明白,这样才能遵循monad的law进行优化~~

 

好多paper要读……

这个是完整源码 python实现 Flask,Vue 【python毕业设计】基于Python的Flask+Vue物业管理系统 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发展随后依照传统的软件开发流程,最先为系统挑选适用的言语和软件开发平台,依据需求分析开展控制模块制做和数据库查询构造设计,随后依据系统整体功能模块的设计,制作系统的功能模块图、E-R图。随后,设计框架,依据设计的框架撰写编码,完成系统的每个功能模块。最终,对基本系统开展了检测,包含软件性能测试、单元测试和性能指标。测试结果表明,该系统能够实现所需的功能,运行状况尚可并无明显缺点。本文首先实现了基于Python的Flask+Vue物业管理系统技术的发
### 关于MathorCup2021二手车估价问题的解题思路 在数学建模课程第七讲中提到的MathorCup2021竞赛中的二手车估价问题是典型的回归分析与机器学习应用案例[^1]。该问题的核心在于通过已知数据集建立模型来预测二手车的价格。 #### 数据预处理阶段 数据清洗是解决问题的第一步,需去除异常值并填补缺失值。对于离群点检测可以采用箱线图法或基于标准差的方法[^2]。此外,在特征工程方面,应考虑将类别型变量转化为数值形式以便后续计算,常用方法有独热编码(One-Hot Encoding)以及标签编码(Label Encoding)[^3]。 #### 模型构建部分 针对此类连续性目标变量预测任务,可以选择多种算法进行尝试对比效果优劣。传统统计学领域内的多元线性回归是一个基础选项;而在现代数据分析技术框架下,则推荐引入随机森林(Random Forest),XGBoost等集成学习工具提升准确性[^4]。 以下是实现上述两种方案的部分Python代码示例: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('used_cars.csv') # 假设已经完成必要的数据清理工作... # 定义自变量和因变量 X = data[['mileage', 'year', 'brand_encoded']] # 特征列 y = data['price'] # 目标价格 # 创建并训练线性回归模型 lr_model = LinearRegression() lr_model.fit(X, y) # 同样地创建随机森林回归器实例化对象及其拟合过程 rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) rf_model.fit(X, y) ``` #### 结果评估环节 为了衡量不同模型的表现差异,通常会运用均方误差(MSE)或者决定系数R²作为评价指标之一[^5]。同时交叉验证也是检验泛化能力的重要手段。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值