【读书】一、书籍收集

Java高手必读书籍
最新推荐文章于 2024-12-29 17:00:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-12-29 17:00:00 发布 · 62 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/8902816.html

豆瓣读书top250的书籍数据爬虫Python全代码实现
qq_72242066的博客
01-16 4687
豆瓣读书top250的书籍数据爬虫Python全代码实现
一个使用 Python 编写的图书信息与评分爬虫源码，以豆瓣读书为例
07-31
本文件详细介绍了如何使用Python编写一个用于爬取豆瓣读书中图书信息和评分的爬虫。在这个过程中，爬虫能够高效地收集和整理数据，包括但不限于图书评分、读者评论和图书推荐。这样的工具能够为读者提供更全面的参考...
计算机读书笔记
最佳损友1020的博客
11-11 2293
应该在表达式中使用强制类型转换，使操作数均为有符号数或者无符号数，这样就不必由编译器来选择结果的类型。当表达式中存在有符号数和无符号数类型时，所有的操作都自动转换为无符号类型。可见无符号数的运算优先级高于有符号数。无符号数转换为有符号数时，对于小的数将保持原值，对于大的数将转换为负数，相当于原值减去2的n次方。有符号数转换为无符号数时，负数转换为大的正数，相当于在原值上加上2的n次方，而正数保持不变。无符号整数和有符号整数之间进行强制类型转换时，位模式不改变。相邻的字符串常量将会自动合并成一个字符串。
《小狗钱钱》读书笔记
Miracle8070
02-25 2277
今天整理的一本书叫《小狗钱钱》，作者是有”欧洲巴菲特”之称的博多舍费尔，这是一本儿童教育的财商启蒙书，舍费尔用生动的金钱童话，将看似复杂的财富法则一一拆解，引导我们在实际生活中操作，以轻松有取的方式教我们如何变得富有。
这一年，这些书：2023年读书笔记
Heartsuit的博客
12-30 3067
Note: 以下 markdown 格式文本由 json2md 自动转换生成，可参考JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了了解具体的转换过程。2023年读书笔记
这一年，这些书：2024年读书笔记
Heartsuit的博客
12-29 2624
Note: 以下 markdown 格式文本由 json2md 自动转换生成，可参考JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了了解具体的转换过程。2024年读书笔记
“如何有效阅读一本书”读书笔记
方子的博客
12-26 1300
目录 第一章：用笔记管理读书生活 人与书关系的改变者：学会了怎样利用笔记，就能比现在更懂得如何选书、购书、读书和活用，然后把这些做法转化为实用、可持续、属于自己的技巧。 让笔记成为读书时的好伙伴：随想笔记；购书清单；各种报道的剪报；读书笔记。 只要坚持就一定会有效：好记性不如烂笔头；将来总有一天你能用到的知识储备。 通过读书笔记养成良好的读书习惯：养成习惯；放大读书笔记的作用；创造别具一...
读书会 | 第一季读书会《蛤蟆先生去看心理医生》完美收官啦
weixin_40052256的博客
09-11 574
（京月）、Mickey、liam、不点、Elcucuy（刘卓）、Kavka、小木（Muyassar） 、cassie cai、54小刘、赵楠、舒舒（好山好水wyq）、七窍、Margo、Sheila 谢晓珊、O.Z.、东东徐杰、你午睡了吗、木子、曉壯、狐少侠、Kristine、Evelyn（小伊）、玫瑰色的你。在本季《蛤蟆先生去看心理医生》读书会中，主讲们聚焦于蛤蟆先生与咨询师苍鹭的十次咨询展开自己的分享，既有专业性的视角，也有令人触动的真实人生经历。一共10个主题，总计6期，累计10余时的分享。
《如何阅读一本书》读书笔记
千里之行，始于足下
05-24 1759
作者：程浩 链接：https://www.zhihu.com/question/20631409/answer/16758482 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 这是一本非常优秀的书籍。最近杂事缠身，没有时间详细回答了，简单地贴一个读书笔记给大家。《如何阅读一本书》读书笔记读书四问：1、这本书的主题？讲述阅读的四种层次，以及每种层次所需要的...
这一年，这些书：2022年读书笔记
热门推荐
Heartsuit的博客
12-31 3万+
Note: 以下 `markdown` 格式文本由 `json2md` 自动转换生成，可参考[JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了](https://blog.youkuaiyun.com/u013810234/article/details/113360229)了解具体的转换过程。2022年读书笔记
行业文档-设计装置-一种读书架.zip
08-26
在本压缩包“行业文档-设计装置-一种读书架.zip”中，主要包含了一份名为“一种读书架.pdf”的文档，该文档很可能详细介绍了设计装置领域中的一种创新读书架的方案。这种读书架的设计可能旨在提高阅读体验、节省空间...
扫描“微信读书”已购图书并下载本地PDF的爬虫.zip
03-01
爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的...
一个后端技术栈分享平台，主要收集后端相关的技术文档、读书笔记、专题学习等。.zip
03-03
标题中的“一个后端技术栈分享平台”表明这是一个专注于后端开发的学习资源集合，而“主要收集后端相关的技术文档、读书笔记、专题学习等”则揭示了这个平台包含的内容类型，涵盖了技术文档、个人阅读心得以及系统化...
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
深入理解Node.js运维实战读书笔记
根据提供的文件信息，内容涉及的标题为“the node about operation and maintenance读书笔记”，说明这是一份关于Node.js运维方面的书籍的读书笔记。由于信息中没有提供具体的文件内容，这里将基于标题和描述，以及...
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