Day 39

最新推荐文章于 2025-07-22 09:00:00 发布
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day39-Spring 03-JDK的动态代理
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算法训练day39
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Day39 动态规划2
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Python Day39 学习（复习日志Day4）
Y317429的博客
06-01 384
今日复习了日志Day4的内容，感觉还是得在纸上写一写印象更深刻，接下来几日都采取“纸质化复习过往日志”和“电脑上重敲代码自检”结合的方式复习，明日继续，加油！补充：如何判断是用“众数”还是“中位数”填补空缺值？补充: 关于“类”和“类的实例”的通俗易懂的例子。复习Day4日志内容。复习Day4日志内容。
Unity网络编程入门：掌握Netcode for GameObjects实现多人游戏基础(Day 39)
吴师兄大模型的博客
04-26 2513
经过前几周对 C# 基础、面向对象、数据结构以及 Unity 核心机制的学习，我们已经具备了开发复杂单机游戏的能力。然而，现代游戏的一个重要趋势是多人在线互动。今天，我们将正式踏入网络编程的世界，了解多人游戏背后的基本原理，并重点学习 Unity 官方推荐的网络解决方案——Netcode for GameObjects，最终动手实现一个简单的玩家位置同步功能。
【JAVA-Day39】Java Math类解析
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沉淀所学，分享所思，让热爱与成长同行。商务记录AI实战经验，助力开发者快速成长。 热爱AI，希望做出有影响力的技术成果。 技术点亮生活，分享连接价值与机会。 专注AI落地实战，陪你走好技术每一步。
09-21 3万+
作为博主，我将带领大家一起探索Java中的Math类，揭开它的神秘面纱。我们将详细研究它的各种方法，以及如何在实际应用中使用它。让我们一起深入了解这个强大的数学工具！首先，让我们来深入了解一下Math类是什么。Math类是Java标准库中的一个非常重要的工具类，它提供了各种用于执行基本数学运算的静态方法。这些方法通常用于处理数字数据，执行各种常见的数学计算，包括但不限于算术运算、取绝对值、取整数、指数计算、三角函数、随机数生成等等。不同于许多其他Java类，你无需创建Math。
【深度学习-Day 39】玩转迁移学习与模型微调：站在巨人的肩膀上
吴师兄大模型的博客
07-22 1692
我们将从迁移学习的核心思想出发，系统性地解析其工作原理、关键策略（如特征提取、分层微调），并详细介绍如何根据不同场景选择最合适的微调方案。最后，本文将通过一个完整的 PyTorch 实战案例，手把手教你如何加载预训练的 ResNet 模型，并将其成功微调应用于新的图像分类任务。无论你是希望快速实现项目落地的初学者，还是寻求提升模型性能的进阶者，本文都将为你提供清晰的理论指导和可复现的实践代码。
Day39 不同路径 + 不同路径Ⅱ
weixin_45717971的博客
05-14 739
一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。问总共有多少条不同的路径？思路：二维dp，第一行和第一列均为1，其余为int。
黑马程序员_PHP_课程同步笔记day39：cookie介绍 .docx
01-01
【PHP课程同步笔记day39：Cookie介绍】 在Web开发中，为了跟踪用户在整个会话中的行为，常常需要用到会话跟踪技术。常见的两种方法是Cookie和Session。Cookie是在客户端存储信息来标识用户身份，而Session则是在...
day39-Spring 06-Spring的AOP：带有切点的切面
04-26
在"day39-Spring 06-Spring的AOP：带有切点的切面"这个主题中，我们将深入探讨如何在Spring中实现带有切点的切面，以及它们如何与源码和工具结合使用。 首先，理解AOP的基本概念非常重要。AOP的核心是切面（Aspect...
day39 07-Spring的AOP：自动代理
04-26
在压缩包`spring3_day02_aop`中，可能包含了Spring AOP的示例代码，包括切面类、配置文件以及运行示例，你可以通过学习这些代码加深对Spring AOP自动代理的理解。通过实际操作，你会发现Spring AOP使得编写和管理切...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
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【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
—— 预期输出 —— 透视表： tip time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 NaN 260.40 Sun 247.39 NaN 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58 交叉表： time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 NaN 260.40 Sun 247.39 NaN 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58 —— 实际输出 —— 透视表： time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 0.00 260.40 Sun 247.39 0.00 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58 交叉表： time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 0.00 260.40 Sun 247.39 0.00 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58
05-29
以下是实现代码的详细解决方案： ### 完整代码 ```python #-*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd # 创建透视表 def create_pivottalbe(data): ###### Begin ###### # 使用 pivot_table 函数创建透视表 piv_result = pd.pivot_table( data, values='tip', # 要聚合的列名 index='day', # 行索引 columns='time', # 列索引 aggfunc='sum', # 聚合函数，求和 fill_value=0, # 填充缺失值为 0 margins=True, # 添加总计行和列 margins_name='All' # 总计行和列的名称 ) return piv_result ###### End ###### # 创建交叉表 def create_crosstab(data): ###### Begin ###### # 使用 crosstab 函数创建交叉表 cro_result = pd.crosstab( data['day'], # 行索引 data['time'], # 列索引 values=data['tip'], # 要聚合的列名 aggfunc='sum', # 聚合函数，求和 margins=True, # 添加总计行和列 margins_name='All' # 总计行和列的名称 ).fillna(0) # 填充缺失值为 0 return cro_result ###### End ###### def main(): # 读取 csv 文件数据并赋值给 data ###### Begin ###### file_path = 'step2/tip.csv' data = pd.read_csv(file_path) ###### End ###### piv_result = create_pivottalbe(data) cro_result = create_crosstab(data) print("透视表：\n{}".format(piv_result)) print("交叉表：\n{}".format(cro_result)) if __name__ == '__main__': main() ``` --- ### 代码解释 #### 1. `create_pivottalbe()` 函数 - **`pd.pivot_table()` 方法**： - `values='tip'`：指定需要进行聚合的列是 `tip`（小费）。 - `index='day'`：将 `day` 列作为行索引。 - `columns='time'`：将 `time` 列作为列索引。 - `aggfunc='sum'`：对每个分组的小费进行求和操作。 - `fill_value=0`：将缺失值填充为 `0`，避免输出中出现 `NaN`。 - `margins=True`：在表格的最后添加一行和一列用于显示总和。 - `margins_name='All'`：设置总计行和列的名称为 `All`。 #### 2. `create_crosstab()` 函数 - **`pd.crosstab()` 方法**： - `data['day']` 和 `data['time']`：分别指定行索引和列索引。 - `values=data['tip']`：指定需要进行聚合的列是 `tip`。 - `aggfunc='sum'`：对每个分组的小费进行求和操作。 - `.fillna(0)`：将结果中的缺失值填充为 `0`。 #### 3. `main()` 函数 - **读取 CSV 文件**： - 使用 `pd.read_csv(file_path)` 加载数据文件。 - **生成透视表和交叉表**： - 调用 `create_pivottalbe()` 和 `create_crosstab()` 函数生成结果。 - **打印结果**： - 使用 `print()` 输出透视表和交叉表的结果。 --- ### 测试说明 运行上述代码后，预期输出如下： ``` 透视表： tip time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 0.00 260.40 Sun 247.39 0.00 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58 交叉表： time Dinner Lunch All day Fri 35.28 16.68 51.96 Sat 260.40 0.00 260.40 Sun 247.39 0.00 247.39 Thur 3.00 168.83 171.83 All 546.07 185.51 731.58 ``` --- ###
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