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转载于:https://my.oschina.net/u/3355756/blog/1539885

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 关于64位Excel中的门窗设计插件或模板 对于希望在64位版本的Microsoft Excel中进行门窗设计工作的用户来说,可以考虑使用专门为此目的开发的各种插件或模板。这些工具能够极大地简化建筑设计流程,并提供专业的绘图功能。 #### 插件选项 一些第三方开发商提供了针对建筑行业的专用Excel插件,其中部分可能支持门窗设计: - **AutoCAD Architecture Add-ins**: 虽然主要与AutoCAD配合工作,但某些附加组件允许数据交换至Excel表格,从而实现更灵活的设计管理[^2]。 - **Dlubal Software RFEM/RSTAB接口模块**: 提供建筑结构分析的同时也涵盖了构件尺寸定义等功能,可通过API连接到Excel环境完成特定任务自动化处理[^3]。 然而值得注意的是,在选择任何外部应用程序之前应当确认其官方声明是否明确表示兼容最新的Windows操作系统以及Office套件(含64-bit架构)[^4]。 #### 模板资源 如果倾向于利用预构建好的电子表格来辅助项目,则可以从多个在线平台获取适用于不同类型的门窗规划方案: - **Vertex42** 和其他类似的网站经常更新免费下载的专业级样例文件,它们通常包含了详尽的帮助文档指导如何自定义满足个性化需求的内容布局[^5]。 - **ExcelTemplates.net** 上也有不少关于住宅建设方面的实用资料可供参考借鉴;尽管不是专门为门框定制所设,却能作为良好起点帮助初学者快速上手操作实践[^6]。 为了确保最佳性能表现并充分利用现有硬件设施的优势,建议优先挑选那些已经过优化调整以适应更高内存寻址能力的产品和服务。 ```python import pandas as pd # 假定有一个包含门窗规格的数据集 df = pd.DataFrame({ 'Window_Type': ['Single_Hung', 'Casement'], 'Width(cm)': [80, 70], 'Height(cm)': [120, 90] }) def load_template(template_path): """加载指定路径下的Excel模板""" try: template_df = pd.read_excel(template_path) return template_df except FileNotFoundError: print("未能找到该文件") template_data = load_template('path_to_your_door_window_design_template.xlsx') ```
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