<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Tan_HandSome的博客]]></title><description><![CDATA[人生苦短，我用Python]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Tan_HandSome]]></copyright><item><title><![CDATA[数据库语句执行流程（查询原理）SQL]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/134567736</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/134567736</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Thu, 23 Nov 2023 08:00:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[SQL作为一种数据库编程语言，其执行过程大致为，终端上输入SQL语句 会传输到数据库服务器，然后SQL语句在服务器内经过解析器的检查和翻译，优化器的执行效率提升，在执行器中通过存储引擎提供的数据给出结果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【无标题】批处理bat写文件的三种方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/130377946</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/130377946</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 26 Apr 2023 08:40:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】【无标题】批处理bat写文件的三种方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分组生成直方图调整组内间距]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/105367991</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/105367991</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Tue, 07 Apr 2020 16:43:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[如图所示，调整组内间距使用系列重叠。



调整后


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多个交叉引用在一个中括号里面，更新后显示后只出现一个或者多出中括号的解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/105173746</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/105173746</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 10:07:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们在论文写作时经常会用到word的交叉引用功能，如下图所示，当在同一个位置插入多个交叉引用时，我们通常会这样做。



但是，按F9更新交叉引用之后会出现如下的情况，发现[1-5]变成了[1]。



或者变成了[1]-[5]。



为了保持交叉引用的样式，我们不得不插入在同一个地方所有的参考文献，但是，这样显得非常长，不太美观。



为了解决这个问题，可以使用word的字体隐藏功能。先插入...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[word使用通配符查询以左中括号[开头右中括号]结尾]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/104514131</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/104514131</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 26 Feb 2020 12:01:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[写论文最后统一修改参考文献上标注时，如果文献特别多，查找起来很麻烦，我们可以使用通配符方式进行查找，首先按快捷键ctrl+H，勾选通配符，在查找框中输入以下字符。


\[*\]


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文公式居中编号右对齐方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/104428350</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/104428350</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Fri, 21 Feb 2020 15:14:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考文章https://blog.youkuaiyun.com/zaishuiyifangxym/article/details/81709319
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[复杂网络节点重要性算法之局部中心性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/94718284</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/94718284</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Fri, 05 Jul 2019 10:11:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[介数中心性和接近中心性指标, 虽然具有较好的刻画节点重要性的能力, 但计算复杂度太高, 难以在大规模网络上使用. 为了权衡算法的效率和效果, Chen 等人提出了一种基于半局部信息的节点重要性排序方法,简称半局部中心性(semi-local centrality). 首先定义N(w)为节点Vw的两层邻居度，其值等于从 Vw出发 2步内可到达的邻居的数目, 然后定义



其中表...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sklearn中 F1-micro 与 F1-macro区别和计算原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/89287516</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/89287516</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 12 Jun 2019 10:48:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[二分类使用Accuracy和F1-score，多分类使用宏F1和微F1。


最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值，


在sklearn中的计算F1的函数为f1_score，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式，今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别


1、查准率，查全率，F1值:

对...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[文本数值化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/89447515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/89447515</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Mon, 22 Apr 2019 10:54:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[对于文本数据进行机器学习算法分析之前我们需要对文本数据进行数值化，下面是一种比较常用的使用数值替换文本的方法。


import pandas as pd
from collections import defaultdict
train = pd.read_csv(r'E:\MathModel\MathModelingData\D\process\all_copy.csv')
d = defau...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络虚拟化—概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/88239960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/88239960</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 06 Mar 2019 16:04:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[如果要实现软件定义数据中心的愿景，网络虚拟化将会是旅程中的最后一公里。IDC估计网络虚拟化市场会从2013年360 million美金增长到2016年的3.7 billion。众多巨头接连大手笔，而很多新创公司也纷纷瞄准了这个方向。我们从下面几个方面来谈谈这意味着什么。

一巨头间的博弈

由于云计算逐渐进入成熟阶段，解决传统网络架构面临的挑战显得越来越迫切。中小企业可能还好，最着急的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[啥是佩琪？Python画佩琪]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/86590537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/86590537</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Tue, 22 Jan 2019 10:39:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[啥是佩琪？Python教你怎么画。



直接上代码：


from turtle import*

def nose(x,y):#鼻子
    penup()#提起笔
    goto(x,y)#定位
    pendown()#落笔，开始画
    setheading(-30)#将乌龟的方向设置为to_angle/为数字（0-东、90-北、180-西、270-南）
    begin_fil...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python字典按照对象属性排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/85096664</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/85096664</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 19 Dec 2018 15:06:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python字典按照对象属性排序

1 问题描述
	2 示例
	结果
 

1 问题描述


使用字段存放类对象，然后根据对象中的某个属性对字典进行排序。


2 示例


'定义一个类B'
class B:
    def __init__(self, obj_name1, a1, a2):
        self.obj_name = obj_name1
        self.a = a...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[计算机核心期刊排名及投稿经验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/84593177</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/84593177</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 28 Nov 2018 21:44:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[计算机核心期刊新排名：2004部分核心期刊名单（自动化、计算机部分与无线电、电信部分)
自动化、计算机部分
1 计算机学报 北京 中国计算机学会等
2 软件学报 北京 中国科学院软件研究所
3 计算机研究与发展 北京 中国科学院计算技术研究所等
4 自动化学报 北京 中国科学院等
5 计算机科学 重庆 国家科技部西南信息中心
6 控制理论与应用 广州 中国科学院系统科学研究所等
7 计算机辅助设计...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Eclipse删除代码中所有注释及空格]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83892850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83892850</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Fri, 09 Nov 2018 09:45:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/xujian_2014/article/details/46764305

替换方法：

Ctrl+F 删除java注释:  /\*{1,2}[\s\S]*?\*/

Ctrl+F 删除xml注释:  &amp;lt;!-[\s\S]*?--&amp;gt;

Ctrl+F 删除空白行:   ^\s*\n

选择正则表达式，替换全部即可。

具体见下图示：

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OpenGL制作键盘交互的会行走的机器人]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83819990</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83819990</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 07 Nov 2018 11:10:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[直接上代码


#include&amp;lt;GL\gl.h&amp;gt;
#include&amp;lt;GL\glut.h&amp;gt;
#include&amp;lt;windows.h&amp;gt;
//#pragma comment(lib, &quot;glut32.lib&quot;)

#include &amp;lt;iostream&amp;gt;
using namespace std;

GLfloat no_mat[] = { 1.0, 1.0,...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[简单易懂，蚁群算法解决旅行商问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83513008</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83513008</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Mon, 29 Oct 2018 21:06:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[转载声明：

原文把蚁群解决旅行商问题写的很清楚，只不过本人认为原文中有一些小错误，特此更改（文中红色加粗字体为改正处），代码中出现的一些算法的小问题也进行了更正（比如代码中的贪心算法），代码也附在下面，谢谢博主的分享。

原文地址：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimization_Tsp_Problem_Ant_System_CSharp.ht...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个快速完整的教程，Maven安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83239808</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/83239808</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Sun, 21 Oct 2018 10:56:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 检查jdk安装的情况(1.6以上版本):

Echo %JAVA_HOME%

Java -version

2. 对apache-maven-3.0.5-bin.zip进行解压缩，例如解压到如下目录(解压目录不要有中文字，不要有空格)：

D:\wux\apache-maven-3.0.5

3. 设置系统环境变量，MAVEN_HOME



4. 设置环境变量Path，将%MAVEN_H...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pycharm直接Run运行报错而选中执行单元不报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82661420</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82661420</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 12 Sep 2018 14:55:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在使用networkx做网络分析的一些工作，安装的networkx1.9版本。

在代码段右键Run运行报错，networkx没有Graph属性



而ctrl+a全选，alt+shift+e执行选中单元可以正常执行。



我自己找到的解决办法如下，可能还有其他更好的方法。

从左边目录树引用库中找到site-package下面的networkx目录，将networkx整个目录拷贝到上面目...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络分析之networkx（转载）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82658125</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82658125</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Wed, 12 Sep 2018 10:58:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[图的类型

     Graph类是无向图的基类，无向图能有自己的属性或参数，不包含重边，允许有回路，节点可以是任何hash的python对象，节点和边可以保存key/value属性对。该类的构造函数为Graph(data=None，**attr)，其中data可以是边列表，或任意一个Networkx的图对象，默认为none；attr是关键字参数，例如key=value对形式的属性。

     ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[求矩阵中向量两两间的欧氏距离(python实现)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82501902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Tan_HandSome/article/details/82501902</guid><author>Tan_HandSome</author><pubDate>Sat, 08 Sep 2018 10:29:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[假设有两个三维向量集，用矩阵表示:



要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。

先求出ABT：



然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方，并扩展为2*3矩阵：



然后：



将上面这个矩阵一开平方，就得到了A，B向量集两两间的欧式距离了。

代码:


def EuclideanDistances(A, B):
    BT = B.transpose()
    # vecP...]]></description><category></category></item></channel></rss>