<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_44525568的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_44525568]]></copyright><item><title><![CDATA[虚拟桌宠模拟器(VPet)使用ChatGLM替代ChatGPT]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/132403441</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/132403441</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Mon, 21 Aug 2023 10:38:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[steam:虚拟桌宠模拟器 由于网络、成本等问题，使用GhatGPT有许多问题，现在可以替换为ChatGLM]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[手把手教你从0开始在服务器上部署stable diffusion]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/132338630</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/132338630</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Thu, 17 Aug 2023 13:07:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文将教你从0开始部署stable diffusion，非懒人包]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个简单的定时任务框架]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/127801713</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/127801713</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Fri, 11 Nov 2022 11:25:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[python定时任务]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P41~P50]运算符重载、this、生存期、智能指针、复制与拷贝构造函数、箭头操作符、动态数组、std::vector、静态链接、动态库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119984396</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119984396</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Tue, 31 Aug 2021 09:04:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P21~P30]static,枚举,构造函数,析构函数,继承,虚函数,接口,可见性系列博客前言视频链接P41 C++运算符及其重载P42 C++的this关键字P43 C++的对象生存期（栈作用域生存期）P44 C++的智能指针P45 C++的复制与拷贝构造函数P46 C++的箭头操作符P47 C++的动态数组（std::vector）P48 C++的stdvector使用优化P49 C++中使用库（静态链接）P50  C++中使用动态库
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[Cherno C++ 笔记]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P31~P40]数组、字符串、CONST、mutable、成员初始化列表、三元操作符、创建初始化对象、new关键字、隐式转换与explicit]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119906376</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119906376</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Sun, 29 Aug 2021 19:35:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P21~P30]static,枚举,构造函数,析构函数,继承,虚函数,接口,可见性系列博客前言视频链接C++数组
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[Cherno C++ 笔记 P1~P10]安装、链接器、变量、函数、头文件
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[Cherno C++ 笔记 P31~P40]数组、字符串、CONST、mutable、成]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P21~P30]static,枚举,构造函数,析构函数,继承,虚函数,接口,可见性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119611349</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119611349</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Wed, 25 Aug 2021 10:51:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P21~P30]static,枚举,构造函数,析构函数,继承,虚函数,接口,可见性系列博客前言视频链接P21 C++中的静态（static）在结构体或类外部的static在结构体或类内部的staticP22 C++类和结构体中的静态（static）P23 C++中的局部静态（Local Static）单例类不使用局部静态创建单例类使用局部静态创建单例类P24 C++枚举
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[Cherno C++ 笔记 P1~P10]安装、链接器、变量、函数、头文件
[Cherno C+]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P11~P20]判断,循环,指针,引用,类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119592943</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119592943</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Wed, 11 Aug 2021 16:49:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P11~P20]判断,循环,指针,引用,类前言视频链接P11 如何在Visual Studio中调试代码P12 C++条件与分支（if语句）if else汇编中的if elseP13 Visual Studio的最佳设置P14 C++循环（for 、while）for,while,do while汇编中的循环P15 C++控制流语句（continue, break, return）汇编中的break，continue，returnP16 C++指针什么是指针P17 C++引用P]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P1~P10]安装、链接器、变量、函数、头文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119564717</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/119564717</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Tue, 10 Aug 2021 15:46:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[[Cherno C++ 笔记 P1~P10]目录视频链接P1~P5 安装部分功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
目录
视频链接
P1 欢迎来到C++
P2 Windows 上安装C++
P3 Mac上安装C++
P4 ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numpy 朴素贝叶斯]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111953910</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111953910</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Wed, 30 Dec 2020 11:17:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用numpy实现最基本的朴素贝叶斯
不多废话，直接上代码
所用数据：
X1,X2,Y
1,S,-1
1,M,-1
1,M,1
1,S,1
1,S,-1
2,S,-1
2,M,-1
2,M,1
2,L,1
2,L,1
3,L,1
3,M,1
3,M,1
3,L,1
3,L,-1
import pandas as pd
import numpy as np

#导入数据方式有很多，这里直接用pandas导入
#导入完成后，查看数据
data.head()





  
    
      
      X]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[k-means]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111952979</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111952979</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Wed, 30 Dec 2020 11:10:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写的是最简单的k-means，随机情况不好的情况下会出现nan。
当然，有方法解决这个问题，但是这里只是展示一下k-means的一个基本流程
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random

创建散点，用来聚类
np.random.seed(5)
class_a=np.random.uniform(0,100,(100,2))
class_b=np.random.uniform(110,400,(100,2))
class]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[KNN 分类、回归底层]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111952331</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44525568/article/details/111952331</guid><author>qq_44525568</author><pubDate>Wed, 30 Dec 2020 11:06:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np
from scipy.stats import mode
from sklearn.datasets import load_boston

T = np.array([[3, 104, -1],
    [2, 100, -1],
    [1, 81, -1],
    [101, 10, 1],
    [99, 5, 1],
    [98, 2, 1]])
x = np.array([18, 90])

trainX=T[:,:-1]
trainY=T[:,-]]></description><category></category></item></channel></rss>