《一起》个人进展——Day04

最新推荐文章于 2021-07-06 14:53:02 发布
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作者昨日完成了个人中心界面的初步设计，并开始学习WXSS样式以进一步美化界面。今日计划深入研究WXSS，但遇到了微信客户端授权的问题。

昨天干了什么：学习、编写个人中心界面，有了初步的设计

今天的目标：学习WXSS样式，进行美化

遇到的困难：还是无法实现对微信客户端授权

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2024年OpenAI DevDay发布实时 API、提示缓存等新功能
独立开发，substack顶级编辑
10-03 731
就在几天前，一些重要人物如前 CTO Mira Murati 离开了 OpenAI。因此，看到 Sam Altman 在上登台，讨论开发者的新产品，感觉有点奇怪。但这不是重点。让我们先把这些戏剧性事件放在一边，看看 Dev Day 的真正主题——OpenAI 刚刚为开发者宣布的新工具。尽管领导层的变动令人担忧，但显然公司仍在向前推进。事实上，这次活动中有许多值得细细探讨的进展。如果你错过了去年的 DevDay 2023，这里是自那时以来的一些最新进展：从 GPT-4 到 4o mini，显著的。
【小迪安全day09】信息收集——APP 及其他资产
RichUee的博客
11-29 409
在安全测试中，若WEB无法取得进展或无WEB的情况下，我们需要借助APP或其他资产在进行信息收集，从而开展后续渗透，那么其中的信息收集尤为重要。
团队项目个人进展——Day04
balaxu6584的博客
05-06 112
一、昨天工作总结 冲刺第四天，昨天继续忙着整理数据结构与算法的知识，在项目上看了看有关视频，学习了有关视图的地方和文档说明 二、遇到的问题 无 三、今日工作规划 学习并实现地图的放大与缩小 转载于:https://www.cnblogs.com/dmego/p/6813641.html...
《一起》个人进展——Day09
weixin_30293135的博客
05-11 63
昨天都干了些什么：测试程序 今天的计划：进行最后的完善，对用户登录界面进行最后的测试及美化 遇到的困难：知道有些功能虽然未能实现，但是尽自己最大的努力去弥补它 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6842223.html...
《一起》个人进展——Day08
weixin_30296405的博客
05-09 73
昨天做了什么：进行界面的融合 今天的计划：着手初测程序，把模块细节化，完善主题 遇到的困难：测试中会出现问题，需要与其他队友共同商量计划 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6831780.html...
《一起》个人进展——Day07
weixin_30383279的博客
05-08 61
昨天做了些什么:实现登录界面的美化 今天的计划:还是准备进行与其他界面的融合 遇到的困难:代码了解不够，融合起来会出现bug 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6828131.html...
《一起》个人进展——Day06
weixin_30535913的博客
05-08 72
昨天都干了些什么：攻克微信小程序的授权 今天的目标：实现登录界面的美化，并与其他界面进行融合 遇到的困难： 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6823212.html...
《一起》个人进展——Day05
weixin_30764771的博客
05-06 60
昨天干了些什么：学习WXSS样式 今天的计划：继续攻克微信小程序授权 遇到的困难：没有学过php 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6817100.html
《一起》个人进展——Day03
weixin_30426065的博客
05-04 74
昨天做了些什么：昨天进行了登录界面的编写 今天的目标：搭建个人中心界面 遇到哪些困难：美化不足 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6807161.html
《一起》个人进展——Day01
weixin_30641999的博客
05-03 74
昨天忘记了发布~今天偷偷地补上 今天开始正式进入冲刺阶段，确立了一天的目标： 观看登录视屏教程，学习登录界面的搭建 遇到的问题: 不清楚目录结构 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6803822.html...
《一起》个人进展——Day02
weixin_30354675的博客
05-03 63
昨天学了什么:昨天学习了登录界面的视频 今天计划:查找有关微信授权的学习资料，学习并思考 遇到的困难:资料太少 转载于:https://www.cnblogs.com/gxt-/p/6803824.html...
智能人物画像综合分析系统——Day6
wuyunxiao5的博客
07-06 446
今天因为毛概期末考试并没有打卡，我晚上收集汇总了一下项目的推进情况，总的来说项目进展比较顺利，同学们也都积极工作。 后端数据组 油管 李*刚开始写完配置部分，爬虫开始调试 推特 于**推文及用户爬虫完成，下一步考虑实现用户参与讨论的话题爬取 B站 韩**爬虫代码基本编写完毕 微博 李**微博爬虫即将完成 薛**搭建了阿里云服务器，并完成图形界面，python环境配置，mysql数据库配置，为在服务器运行爬虫做好准备。使用flask框架，编写后端服务端口，主要功能是接收java前端提供的...
Scrum框架及其背后的原则（上）——Scrum框架的伪代码描述
01-31
### Scrum框架及其背后的原则（上）——Scrum框架的伪代码描述 #### 第一部分：Scrum的框架 Scrum是一种被广泛采用的敏捷开发方法论，它通过一系列的实践和角色来支持团队高效地进行产品开发。然而，尽管Scrum在...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 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！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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