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RSS订阅原创 MySQL数据库的基本操作及存储引擎的使用
InnoDB是事务型数据库的首选引擎，InnoDB是目前MYSQL的默认事务型引擎，是目前最重要、使用最广泛的存储引擎。支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键。InnoDB主要特性有：（1）InnoDB给MySQL提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事物安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句中提供一个类似Oracle的非锁定读。这些功能增加了多用户部署和性能。
2022-11-08 22:55:17
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原创 C++程序设计第十章课后习题答案——运算符重载练习
重载运算符//习题 2public:imag=0;}imag=i;}private:};}}}}}//习题 3public:imag=0;}imag=i;}private:};c3=c1+c2;c3=i+c1;c3=c1+i;}//习题 6 class Complex {public :imag= 0;imag=i;imag= 0;};double d1;
2022-11-06 21:45:51
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原创 MySQL数据库的多种连接方式及工具
面板中，左上部分列出了已经建立的数据库连接，点击各项，右侧会展示当前连接的配置信息，General面板中，可以配置数据库连接的信息，如主机、用户名、密码等，不同数据库配置信息不完全相同，填入数据库URL，注意，URL后有个选项，可以选择直接填入url，那么就不需要单独填主机名、端口等信息了。首先要打开服务，先点击启动VNMP，然后再点击启动套件中的Apache和Mysql，FTP看情况，Nginx服务和Apache是一类型的，个人的话推荐Apache，二选一，具体区别自己百度。（密码在安装过程中设定的）
2022-10-31 20:12:55
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原创 MySQL数据库创建表一系列操作
使用SHOW COLUMNS语句或DESCRIBE/DESC语句可以查看表的基本结构,包括列名、列的数据类型、长度、是否为空、是否为主键、是否有默认值等。CHANGE [ COLUMN]old_col_name column_definition [FIRST|AFTER col_name]/*对列重命名*/修改表用于更改原有表的结构,可以添加列、修改列、删除列、重命名列或表等。查看表包括查看表的名称、查看表的基本结构、查看表的详细结构等，下面分别介绍。可以使用SHOW TABLES语句查看表的名称。
2022-10-01 23:58:39
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原创 猿创征文丨深度学习基于双向LSTM模型完成文本分类任务
大家好，我是猿童学，本期猿创征文的第三期，也是最后一期，给大家带来神经网络中的循环神经网络案例，基于双向LSTM模型完成文本分类任务，数据集来自kaggle，对电影评论进行文本分类。电影评论可以蕴含丰富的情感：比如喜欢、讨厌、等等．情感分析（Sentiment Analysis）是为一个文本分类问题，即使用判定给定的一段文本信息表达的情感属于积极情绪，还是消极情绪．本实践使用 IMDB 电影评论数据集，使用双向 LSTM 对电影评论进行情感分析．。
2022-09-12 13:42:16
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原创 示例：【新学期、新Flag】与优快云的故事
大家好，我是猿童学🐵哦，大数据专业在读大三，在优快云的🐎龄已经8岁了，相信大家会很好奇，为什么会是8年，难道是大佬？不不不，NO！大家不要误会，我也希望是，但俺啥也不是呀。
2022-09-11 12:41:57
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原创 猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类
在梯度下降法中，目标函数是整个训练集上的风险函数，这种方式称为批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，BGD）。 批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量NN很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方式称为小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent，Mini-Batch GD
2022-09-07 20:26:06
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原创 猿创征文｜深度学习基于ResNet18网络完成图像分类
CIFAR-10数据集包含了10种不同的类别、共60,000张图像，其中每个类别的图像都是6000张，图像大小均为32×3232×32像素。
2022-09-04 21:39:14
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原创 【中秋征文】使用Python中秋节程序员的浪漫《嫦娥奔月》
大家好，我是猿童学🐵，欢迎来到中秋创作第三期，祝大家中秋节快乐。嫦娥相信大家不会陌生，她是中国古代神话中的人物。熟话说：“嫦娥飞天去，神州归来也”，今天使用海龟库给大家画一幅嫦娥奔月图。
2022-09-02 23:01:52
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原创 【中秋征文】使用Python中秋节嫦娥投食小游戏《千里婵娟》
大家好，我是猿童学🐵，“山河远阔，烟火人间，又一年，千里婵娟”。欢迎大家收看第二期的中秋创作，这期给大家带来的是给玉兔投喂月饼的小游戏。八月十五中秋夜晚，让我们对着月亮许愿：希望我们在意和在意我们的人，诸邪避退、百事无忌、平安喜乐、万事胜意。提前祝大家中秋节快乐。.....................
2022-09-01 10:22:28
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原创 【中秋征文】使用Python创意中秋节画月饼《花好月圆》
大家好，我是猿童学🐵，又是一年中秋至——花好月圆夜，祝大家中秋节快乐！今年是我在优快云第一次过中秋节，特意为此去学习了用Python来画月饼，不仅可以学习而且在制作的过程还很有趣。本文将使用（海龟）来画月饼。turtle库是Python重要的标准库之一，是最有价值的程序设计入门实践库,它是程序设计入门层面最常用的基本绘图库。........................
2022-08-30 22:33:31
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原创 【优快云创作话题 】竞赛那些事
我参加过的数学建模比赛没拿过奖，我准备大量的参加数学建模比赛，不断的积累经验，虽然我现在很菜，但我就是那种又菜又爱玩的人，输了又能怎么样，我只在乎过程中我学到了什么，当然得奖才是我的动力。我相信在未来我能拿到一个属于自己认可的奖。我就参加过这一个比赛。......
2022-08-30 11:58:33
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原创 卷积神经网络（Xception）动物识别
Xception是谷歌公司继Inception后，提出的InceptionV3的一种改进模型，其改进的主要内容为采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的多尺寸卷积核特征响应操作。在讲Xception模型之前，首先要讲一下什么是depthwise separable convolution。...
2022-08-21 22:19:21
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原创 卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征图(featureMap)，每个特征图由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征图的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。
2022-08-21 21:48:36
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原创 卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别
本文主要介绍了通过深度学习进行乳腺癌识别的应用，首先简单介绍了乳腺癌医学背景和相关知识，接着介绍了目前能获得的公开的乳腺癌，最后介绍了神经网络的实现方式和处理后的效果以及性能分析。卷积神经网络（CNN）已经尝试应用于癌症检查，但是基于CNN模型的共同缺点是不稳定性以及对训练数据的依赖。部署模型时，假设训练数据和测试数据是从同一分布中提取的。这可能是医学成像中的一个问题，在这些医学成像中，诸如相机设置或化学药品染色的年龄之类的元素在设施和医院之间会有所不同，并且会影响图像的颜色。
2022-08-21 18:05:35
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原创 Python整数规划— 0−1型规划
在实际问题中，如果引入 0 −1变量，就可以把有各种情况需要分别讨论的线性规划问题统一在一个问题中讨论了。我们先介绍引入0 −1变量的实际问题，再研究解法。
2022-08-21 00:20:24
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原创 Python整数规划—分枝定界法
对有约束条件的最优化问题（其可行解为有限数）的所有可行解空间恰当地进行系 统搜索，这就是分枝与定界内容。通常，把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子 集，称为分枝；并且对每个子集内的解集计算一个目标下界（对于最小值问题），这称 为定界。在每次分枝后，凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝，这样，许多子集可不予考虑，这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。
2022-08-20 16:41:44
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原创 Python数学建模—线性规划
1、线性规划1.1 线性规划的实例与定义1.2 使用Python中的scipy库求解列 1 线性规划问题：输入参数解析：输出参数解析：2、运输问题2.1产销平衡的数学建模过程：2.2 产销平衡的运输问题2.3产大于销的运输问题2.4 产小于销的运输问题3、指派问题3.1 指派问题的数学模型3.2 求解指派问题的匈牙利算法4、对偶理论与灵敏度分析4.1 原始问题和对偶问题4.2 对偶问题的基本性质4.3 灵敏度分析4.4 参数线性规划.
2022-08-18 16:36:39
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原创 卷积神经网络（CNN）识别验证码
支持中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号# 设置随机种子尽可能使结果可以重现# 设置随机种子尽可能使结果可以重现。...
2022-08-14 22:44:48
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原创 循环神经网络（RNN）实现股票预测
一个最简单的循环神经网络如下图所示：这样的神经网络一共有3层，分别是输入层x，隐藏层h和输出层y。定义每一层的节点下标如下：k表示的是输出层的节点下标，j表示的是当前时间节点隐藏层的节点下标，l表示的是上一时间节点隐藏层的节点下标，i表示的是输入层的节点下标。.........
2022-08-14 16:15:46
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原创 卷积神经网络（CNN）天气识别
卷积作用是为了进行特征提取因为输入的信息中可能只有一小部分是对我们解决问题有帮助的，这些信息比较关键，这时候只提取这部分信息就可以了。对于计算机来说，进行特征提取后，需要处理的信息就急剧减少，可以极大的加快运行速度，当然这只是我认为其中比较重要的一个原因。directory: 数据所在目录。如果标签是inferred（默认），则它应该包含子目录，每个目录包含一个类的图像。否则，将忽略目录结构。subset:training或validation之一。仅在设置时使用。seed。......
2022-08-14 14:25:51
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原创 卷积神经网络(CNN)实现服装图像分类
卷积神经网络（CNN），一般用来处理图像数据和时间序列数据。其中“卷积”是一种数学运算，一种特色的线性运算，至少在网络的一层中使用卷积运算替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。含义：当你提供给计算机这一组数据后，他将输出描述该图像的某一特定分类的概率（比如：80%是猫、15%是狗、5%是年）。我们人类是通过特征来区分猫和狗，现在用计算机来区分猫和狗的图片，就要计算机搞清楚猫猫狗狗各自的特征。计算机可以通过寻找诸如边缘和曲线之类的低级特点来分类图片，继而通过一系列卷积层构建出更为抽象的概念。..........
2022-08-07 01:09:43
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原创 卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别
csdn21天学习挑战赛：Keras是基于TensorFlow或者Theano框架下的深度学习库，是由纯python编写而成的高层神经网络API，也仅支持python开发。它是为了支持快速实践而对tensorflow或者Theano的再次封装，让我们可以不用关注过多的底层细节，能够把想法快速转换为结果。目前Keras已经被TensorFlow收录，添加到TensorFlow 中，成为其默认的框架，成为TensorFlow官方的高级API。卷积神经网络的介绍...............
2022-08-04 18:13:15
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原创 深度学习TensorFlow入门环境配置
优快云21天学习打卡:深度学习入门，python环境，搭建TensorFlow2环境，jupyter notsbook建模。A、配置深度学习TensorFlow2环境；B、学习关于卷积神经网络（CNN）案例；C、学习关于循环神经网络（RNN）案例；D、学习关于生成对抗网络（GAN）案例；E、学习关于卷积神经网络（Xception）案例；F、学习关于卷积神经网络（CNN）案例；G、学习关于理论性的知识；H、对神经网络知识点的总结；I 、在学习中遇到的问题及解决方法；...
2022-08-03 21:49:04
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原创 探索性数据分析EDA
主要是通过数据可视化来显示数据之间的关联，从而对数据进行处理。首先，我们应该思考的是是否会出现下列问题：1、数据是否缺失，有没有离群点，特征有没有冗余2、是否有重复样本，样本是不是不平衡分布3、是不是需要降维4、连续特征是否需要离散化4、特征是不是可以组合形成新的特征1、查看数据的分布是否有偏移2、查看是否有离群点（异常数据）箱线图1、查看是否有异常值2、比较几批数据的形状正态性检验就是去检验数据是否满足正态分布，可以用画直方图，QQ图等方法进行分析两个变量之间的关系分析.
2022-07-30 21:33:52
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原创 决策树(decision tree)——(2)生成算法
**注：本博客为李航《统计学习方法》读书笔记，虽然有一些自己的理解，但是其中仍然有大量文字摘自李老师和周老师的书籍内容。本章将介绍决策树学习的生成算法．首先介绍ID3的生成算法，然后再介绍C4.5中的生成算法．这些都是决策树学习的经典算法.ID3算法ID3算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树．具体方法是：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，.........
2022-07-16 15:25:14
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原创 Python基础详细笔记(八)：使用函数
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但你也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。......
2022-05-26 19:04:32
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原创 python基础详细笔记(七)：集合set
目录Python基础详细笔记(一)：基础语法Python基础详细笔记(二)：流程语句Python基础详细笔记(三)：字符串strPython基础详细笔记(四)：列表listPython基础详细笔记(五)：元组tuplePython基础详细笔记(六)：字典dict7.1 介绍集合7.2 创建集合7.3 添加元素7.4 删除元素7.5 判断元素是否在集合中存在7.6 运算方法7.7 内置方法7.1 介绍集合集合（set）是一个无序的不重复元
2022-05-24 13:23:42
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原创 Python基础详细笔记(六)：字典(dict)
字典介绍字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值key=>value对用冒号:分割 每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号{} 键一般是唯一的，如果重复最后的一个键值对会替换前面的，值不需要唯一。 值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串、数字或元组。 dict作为 Python 的关键字和内置函数，变量名不建议命名为dict。 字典的key不允许重复。，而且访问value的时候需要通过key进行访问。创建...
2022-05-23 21:47:12
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原创 Python基础详细笔记(三)：字符串str
3.1 简介字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号( ' 或 " )来创建字符串。创建字符串很简单，只要为变量分配一个值即可。例如：var1 = 'Hello Worldvar2 = "Runoob"2 基本操作引号创建字符串我们可以通过单引号或双引号创建字符串。例如：a=’abc’; b=”sxt”a = "I'm a teacher!"print(a)b = 'my_name is "TOM"'print(b)连续三个单引号或三个双.
2022-05-21 00:23:42
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原创 Python基础详细笔记(九)：异常处理
异常类常见的异常异常名称 描述 BaseException 所有异常的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(generator)发生异常来通知退出 SystemExit Py.........
2022-05-15 14:29:15
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原创 python项目——外星人入侵游戏
开发大型项目时，做好规划后再动手编写项目很重要。规划可确保你不偏离轨道，从而提高项目成功的可能性。 下面来编写有关游戏《外星人入侵》的描述，其中虽然没有涵盖这款游戏的所有细节，但能让你清楚地知道该如何动手开发它。 在游戏《外星人入侵》中，玩家控制着一艘最初出现在屏幕底部中央的飞船。玩家可以使用箭头键左右移动飞船，还可使用空格键进行射击。游戏开始时，一群外星 人出现在天空中，他们在屏幕中向下移动。玩家的任务是射杀这些外星人。玩家将所有外星人都消灭干净后，将出现一群新的外星人，他们移动的速度更快。只要有外星人.
2022-05-14 01:10:15
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原创 python疫情历史数据和最新数据
最近写数学建模，一直找不到历史的数据，让我很苦恼。只能靠自己了然后我去学习了几天python爬虫，终于可以看懂代码了，随意爬取任意国家，地区的新冠历史数据了，下面来说一下吧第一步我们要找到api接口Url地址才能进行爬取apiUrl"""爬取中国疾控中心历史曲线数据https://2019ncov.chinacdc.cn"""class Scraper(): def __init__(self): self.apiUrl = "https://2.
2022-05-12 19:44:50
1451
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原创 R语言聚类分析——代码解析
+（1）实验数据：iris鸢尾花数据datd(iris)head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.WidthSpecies1 5.1 3.5 1.4 0.2 ...
2022-05-12 06:00:00
8324
原创 Python数据处理工具——Pandas
一、序列与数据框的构造Pandas模块的核心操作对象就是序列（Series）和数据框（DataFrame）。1、构造序列 使用如下方式实现： 通过同质的列表或元组构建。 通过字典构建。 通过Numpy中的一维数组构建。 import pandas as pdimport numpy as npdata1=pd.Series([2.8,3.01,8.99,8.59,5.18])data2=pd.Series({'北京':2.8,'上海':3.01,'广东':8.99.
2022-05-05 06:45:00
6324
python期末大作业+学生信息管理系统基于Python和MySQL构建
2024-07-01
python程序+图书信息管理系统+mysql数据库连接数据
2024-07-01
泰坦尼克号乘客生存预测+数据挖掘完整案例+泰坦尼克号乘客数据集
2024-06-30
贷款逾期预测+数据挖掘完整案例+完整贷款逾期数据集
2024-06-30
Spam.rar关于垃圾邮件识别数据集，及支持向量机和朴素贝叶斯模型的训练使用
2022-04-13
空空如也
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