<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Wang_87_76的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Wang_87_76]]></copyright><item><title><![CDATA[科技论文写作-To Lee]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/140757329</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/140757329</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Mon, 29 Jul 2024 15:53:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[这时前面做的读书笔记就派上用场，根据前面分析的各个文章所解决的问题，优缺点来写背景部分，之后根据自己的实验内容进行编写得到初稿，论文写作非常重要，每句话都要斟酌，审稿人看到话都写不明白，意思表达不清楚，写的不专业很容易拒稿，所以写作水平的专业性非常重要，这些就是要在读论文的时候学习的。优先选择新兴领域，好挖坑填坑。审稿人一般会提一些建议，一定要按照审稿人的建议仔细修改，确保自己的论文被录用，在经过不段修改后，出版社觉得OK，就会给你发录用通知了，然后交稿费，恭喜你，你的第一篇论文就成功发表了!]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Leetcode:11盛最多水的容器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137104052</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137104052</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2024 10:43:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[双指针，分别指向数组头和尾，进行遍历，计算初始的面积，看左右哪个高度低，就遍历那一边，左边小就i++，右边小就i–，直到i=j，每次循环出来判断当前面积是否最大，遍历结束返回count。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Leetcode912:排序数组]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137097806</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137097806</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Thu, 28 Mar 2024 09:15:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[这题主要是考查排序算法，最近正在学快速排序，但题目中有个两万个二的例子，而快排碰到一样的时候，时间复杂度为O（n方），因此基准点pivot不能一直选择第一个，不然会超时。快排是递归算法，属于空间换时间，先设置一个递归的出口，之后选择一个初始基准，用来进行对比迭代，左右各设置一个指针，向着数组中间的基准进行遍历，左指针碰到大于基准的数据时，停止遍历右指针，右指针碰到小于基准的数据时，停止遍历，交换左右指针指向的数据，开启下一轮迭代，直到左右指针相遇，然后递归执行，直到条件满足函数出口。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode189：轮转数组]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137064460</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137064460</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Wed, 27 Mar 2024 08:52:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[leetcode189：轮转数组]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Leetcode283:移动o]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137032958</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/137032958</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Tue, 26 Mar 2024 09:06:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[leetcode283：移动0]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络爬虫之urllib库详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/125798073</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/125798073</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Fri, 15 Jul 2022 09:52:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[网络爬虫之urilb库]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-数据结构与算法学习-希尔计数桶基数等四种排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/122693916</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/122693916</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Wed, 26 Jan 2022 00:50:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[希尔计数桶基数等四种排序]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-数据结构与算法学习-查找排序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/122677199</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/122677199</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Tue, 25 Jan 2022 01:30:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[python-数据结构与算法学习-查找排序]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络爬虫-BeautifulSoup库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119519634</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119519634</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Sun, 08 Aug 2021 21:39:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[** 网络爬虫-BeautifulSoup库**
Beautifulsoup的安装
pip install beautifulsoup4

Beautiful Soup库，也叫beautifulsoup4
或 bs4
约定引用方式如下，即主要是用BeautifulSoup
类

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup('&lt;p&gt;data&lt;/p&gt;', 'html.parser')`

Beautiful  Soup库的基本元素]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网络爬虫学习-Ruquests]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119464959</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119464959</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Sat, 07 Aug 2021 23:58:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[** 网络爬虫学习**
Requests库学习

pip install requests：下载requests库
基础使用

`import requests
def gethttp(url):
    try:
         r=requests.get(url)# get()方法获取网页内容
         r.encoding='utf-8'
         return r.text
    except:
        return 'error'

url="http://wwww.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[正则表达式快速入门]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119379698</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119379698</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Wed, 04 Aug 2021 23:11:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[正则表达式
一、正则表达式的作用

在编写处理字符串的程序或网页时，经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。换句话说，正则表达式就是记录文本规则的代码。
我们运用正则表达式可以查询我们所需要规则的数据

二、使用例子


假如我们要在一篇文章中查找hi这个英文单词，最简单的方法就是hi，‘hi’就是一个正则表达式，也是最简单的正则表达式，但我们在查找hi时，像him，history这些有‘hi’的英文单词也会被查找出来，所以这时我们就要用到正则表达式了


精确得查]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Matplotlib基本原理以及若干种绘图方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119082672</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119082672</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Sun, 25 Jul 2021 16:48:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[Matplotlib学习笔记
一、Matplotlib基础原理
1.Matplotlib图片结构

matpilotlib构图主要分为三个部分，figure(画布)、axes(坐标系)、axis(坐标）
figure可以看做我们构图的画版，而axes坐标系是我们构图的框架，axis则是我们在框架中的不同坐标中填充颜料，下面我们来讲解一下基本使用

二、figure创建图片基本使用方法
*首先要导入matplotlib的相关包
 import matplotlib as mpl
 import matplot]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中使用mysql]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119029055</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/119029055</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Fri, 23 Jul 2021 12:03:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[python中使用mysql
一、mysql命令行使用
我们通常可以将SQL分为三类：DDL（数据定义语言）、DML（数据操作语言）和DCL（数据控制语言）。DDL主要用于创建（create）、删除（drop）、修改（alter）数据库中的对象，比如创建、删除和修改二维表；DML主要负责插入数据（insert）、删除数据（delete）、更新数据（update）和查询（select）；DCL通常用于授予权限（grant）和召回权限（revoke）。
二、命令行下的mysql基础命令
drop databas]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Pandas基础学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/118976697</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/118976697</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Wed, 21 Jul 2021 21:15:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas学习1
一、pandas使用准备
1.安装Pandas：
pip install pandas
2.导包：
import pandas as pd
二、 Pandas-Series
1.Series说明
是一个一维数据结构，它由index和value组成，Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据和一组与之相关的索引组成。
2.Series创建
（1）列表创建法：
a = pd.Series([1,2,3],index=[‘a’,‘b’,‘c’])
（2）标量值创建法：
a = pd.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Numpy基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/118972938</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Wang_87_76/article/details/118972938</guid><author>Wang_87_76</author><pubDate>Wed, 21 Jul 2021 18:07:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[Numpy学习
==============
一、Numpys简介
NumPy(Numerical Python) 是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库，主要用于数组计算。
二、Numpys的基本使用方法
1.numpy使用准备
首先要下载numpy：pip install numpy
之后导入numpy这个包：import numpy as np
2.numpy的对象
多维数组Ndarray对象：NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象]]></description><category></category></item></channel></rss>