千里之行，始于足下

最新推荐文章于 2024-01-16 20:56:18 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-16 20:56:18 发布 · 489 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

千里之行，始于足下。再美好的想法要是不去施行，也都是白话而已。曾经多少次口口声声说要做一些事情，可是自从毕业之后就一直推一直推，推到了两年后的现在。

不能再拖下去了，再拖就真的老了......

加油了！！

千里之行始于足下，Python编写进度条
m0_59998445的博客
07-28 962
众所周知，学习是需要动力的，学习一门编程语言也一样，在学习的过程中编写一些好玩的代码是很有利于促进学习的，那么今天我们来看看，如何用Python，编写一个进度条小程序 人狠话不多 好！话不多说，我们直接上代码： 首先我们生成了一个随机数列表用于模拟数据集，然后用一个cnt变量表示当前遍历到第几个数据。随后开始遍历数据集，当前进度的表示为 （第几个数据 / 数据总量），即：cnt / len(data)。 打印语句中，我们使用方块代表当前进度条，使用 math.ceil() 函数对
千里之行 始于足下
m0_67100121的博客
11-01 160
不断地循环，但不重复，一点一滴，终成江海
千里之行始于足下
leonaleo01的博客
08-03 145
日拱一卒
千里之行始于足下 开始篇
小成的博客
10-10 537
千里之行 始于足下因为工作和个人比较懒的原因一直没有开始写博客首先说说写博客的好处吧 1. 有利于养成记笔记的习惯 俗话说温故而知新，可以为师矣，很多知识会了也还的需要经常复习，才能真正掌握。 2. 杜绝自己的惰性心理，很多时候知识我们至少网上参考别人的东西，而不是真正自己写的东西，写博客多看几遍就能慢慢体会学习，变成自己的东西 3. 为了更好的积累知识，不积跬步无以至千里，知识从来都是一点一
万事开头难与千里之行始于足下
qq_35668984的博客
07-03 235
“工作马马虎虎，只想在兴趣和游戏中寻觅快活，充其量只能获得一时的快感，绝不能尝到从心底涌出的惊喜和快乐。但来自工作的喜悦并不像糖果那样—放进嘴里就甜味十足，而是需要从苦劳与艰辛中渗出。因此当我们聚精会神，孜孜不倦，克服艰辛后的成就感，世上没有哪种喜悦可以类比”。 “更何况人类生活中工作占据了较大的比重，如果不能从劳动中、工作中获得充实感，那么即使从别的地方找到快乐，最终仍然会感到空虚和缺憾”。 ...
千里之行始于足下，
m0_66730377的博客
01-28 319
马有千里之程，非骑不能自往，人有冲天之志，非【运】不能自通！
【千里之行 始于足下】
2301_82271967的博客
01-16 644
学习C语言后再去学Java、C++会更好的上手。学习完C语言后，除了跟着大学课程，自己也还会去学习更多课外知识，例如Python、数据结构、MySQL等。从今天开始我将正式开始学习C语言。学习编程的目标是能够在将来打一些比赛，为自己的简历上增添多一些内容，提高自己的竞争力，以及在工作上能够有可观的收入。我的梦想是进入华为、腾讯、米哈游大厂工作。大家好，我是一名大一计算机专业新生。
千里之行始于足下作文.doc
01-04
标题中的“千里之行始于足下”是一句源自中国古代的著名格言，它寓意着任何伟大的事业或漫长的旅程都要从第一步开始，强调了积累和实践的重要性。这篇文档可能是一篇探讨这一主题的作文，作者通过上海市南汇二中初一...
千里之行始于足下.pdf
09-06
【标题】千里之行始于足下.pdf 【摘要】这篇文档强调了教学反思在教育过程中的重要性，特别是在当前基础教育课程改革的背景下。教学反思是教师对自己的教学行为和结果进行审视和分析的过程，有助于提升教学质量，...
千里之行始于足下：Python语言基础.pptx
01-30
"千里之行始于足下：Python语言基础"这个标题暗示我们将从基础开始，逐步探索Python编程的世界。描述中的"Python程序设计"进一步明确了我们将深入学习Python编程的核心概念。 首先，我们来看Python的编码规范。在...
河北省邢台市七年级道德与法治上册第一单元扬帆起航第三课新的起点第2框千里之行始于足下导学案无答案教科版.doc
10-12
1. **理想与行动的关系**：千里之行始于足下，这句话强调了理想和目标的实现并非空谈，而是需要付诸实践。无论是制定理想、目标还是计划，都必须落实到具体的行动中。学生们需要理解，理想不是空中楼阁，而是需要一...
深度学习 项目介绍 Python实现基于SO-BiTCN-BiGRU-Attention蛇群优化算法（SO）优化双向时间卷积门控循环单元融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例（含模型描述及
最新发布
11-27
内容概要：本文详细介绍了一个基于蛇群优化算法（SO）优化双向时间卷积门控循环单元融合注意力机制（BiTCN-BiGRU-Attention）的多变量回归预测模型。该模型结合BiTCN和BiGRU的双向特征提取能力，利用注意力机制增强关键时序特征的关注度，并通过蛇群优化算法自动调优网络结构与超参数，提升预测精度与泛化能力。文章涵盖项目背景、模型架构、挑战与解决方案、代码实现及可视化分析，展示了从数据预处理到模型训练、优化与可解释性输出的完整流程。; 适合人群：具备一定深度学习与Python编程基础，熟悉时间序列预测及相关神经网络模型的研究人员或工程师，尤其适合从事智能预测系统开发的技术人员； 使用场景及目标：①应用于金融、能源、医疗、交通等领域的多变量时间序列预测任务；②解决高噪声、非线性、强耦合变量下的建模难题；③实现模型自动调参与结构优化，提升训练效率与预测准确性； 阅读建议：此资源融合了深度学习与群体智能优化算法，建议读者结合代码实践，重点理解BiTCN、BiGRU与Attention的融合机制以及SO算法在超参数优化中的实现方式，同时关注注意力权重的可视化分析以提升模型可解释性。
51单片机c源码-数码秒表设计
11-27
51单片机c源码-数码秒表设计
SpringBoot+Vue微服务架构在线教育平台完整源码与实现方案
11-27
本项目构建了一个基于Spring Boot与Vue框架的在线教育视频平台，采用B2C商业模式及微服务架构体系，实现了前后端分离的开发模式。系统划分为前台用户界面与后台管理模块两大部分。 前台功能模块涵盖：首页内容展示、课程分类浏览与详细信息呈现、课程购买支付流程、在线视频播放服务、微信账号登录集成以及微信支付接口调用。 技术架构方面，前端采用Node.js结合Vue.js框架，配合Element-UI组件库与NUXT服务端渲染方案；后端基于SpringBoot和SpringCloud微服务框架，集成Redis缓存系统、Nginx服务器、MySQL数据库及Maven项目管理工具。系统还融合了Redis中间件、阿里云对象存储服务及视频点播解决方案。 本资源主要面向计算机相关专业进行毕业设计的学生群体，以及需要实际项目练习的Java开发学习者。同时适用于课程作业与期末项目实践，提供完整的源代码、数据库初始化脚本及详细项目文档，可直接作为毕业设计成果提交，也可供技术研究参考使用。 重要提示：本资源将通过官方平台持续更新维护，建议通过正规渠道获取最新版本。通过非官方渠道获取的资源无法保证完整性，且不提供任何形式的技术支持服务。 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！
基于SessionAnalytics的用户路径数据分析挖掘框架.zip
11-27
基于SessionAnalytics的用户路径数据分析挖掘框架.zip
北四河下游平原.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
STM8单片机开发环境搭建与标准库工程创建
11-27
本文档旨在帮助开发者搭建STM8单片机的开发环境，并创建基于标准库的工程项目。通过本文档，您将了解如何配置开发环境、下载标准库、创建工程以及进行基本的工程配置。 1. 开发环境搭建 1.1 软件准备 IAR Embedded Workbench for STM8: 这是一个集成开发环境，具有高度优化的C/C++编译器和全面的C-SPY调试器。它为STM8系列微控制器提供全面支持。 STM8标准库: 可以从STM官网下载最新的标准库文件。 1.2 安装步骤 安装IAR: 从官网下载并安装IAR Embedded Workbench for STM8。安装过程简单，按照提示点击“下一步”即可完成。 注册IAR: 注册过程稍微繁琐，但为了免费使用，需要耐心完成。 下载STM8标准库: 在STM官网搜索并下载最新的标准库文件。 2. 创建标准库工程 2.1 工程目录结构 创建工作目录: 在自己的工作目录下创建一个工程目录，用于存放IAR生成的文件。 拷贝标准库文件: 将下载的标准库文件拷贝到工作目录中。 2.2 工程创建步骤 启动IAR: 打开IAR Embedded Workbench for STM8。 新建工程: 在IAR中创建一个新的工程，并将其保存在之前创建的工程目录下。 添加Group: 在工程中添加几个Group，分别用于存放库文件、自己的C文件和其他模块的C文件。 导入C文件: 右键Group，导入所需的C文件。 2.3 工程配置 配置芯片型号: 在工程选项中配置自己的芯片型号。 添加头文件路径: 添加标准库的头文件路径到工程中。 定义芯片宏: 在工程中定义芯片相关的宏。 3. 常见问题与解决方案 3.1 编译错误 错误1: 保存工程时报错“ewp could not be written”。 解决方案: 尝试重新创建工程，不要在原路径下删除工程文件再创建。 错误
故障诊断pytorch基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）
11-27
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据]（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于CNN-LSTM混合神经网络模型的轴承故障诊断方法研究，使用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）对时序数据的建模优势，实现对轴承不同故障类型和严重程度的自动分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及分类结果评估过程，并通过Python代码实现了完整的故障诊断系统，具有较强的可复现性和实际应用价值。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习理论知识的高校研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械设备的状态监测与早期故障预警；②作为深度学习在工业大数据分析中的典型案例，服务于智能制造、 predictive maintenance等领域；③帮助读者掌握CNN-LSTM融合模型的设计思路与PyTorch框架的实际开发技能。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码与西储大学数据集动手实践，重点关注数据时序特征的处理方式、模型结构设计原理及训练过程中的超参数调优策略，以深入理解深度学习在故障诊断任务中的具体应用。
山东半岛及沿海诸河系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
1）组件注册：在父组件App.vue中注册并引入FontChange组件；并将文字信息”千里之行始于足下”及初始字体大小(30px)传递给子组件；
11-08
default: "千里之行始于足下" }, initialFontSize: { type: Number, default: 30 } }, data() { return { text: this.initialText, fontSize: this.initialFontSize }; }, methods: { changeFont() {...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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