<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[TITLE]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; wz2671]]></copyright><item><title><![CDATA[基于python实现rpc（远程过程调用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/108269400</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/108269400</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sun, 30 Aug 2020 14:41:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[基于python实现RPC的demo
 计划手撸一个rpc甚久了，

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档
文章目录基于python实现RPC的demo前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结


前言
提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：
例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、pandas是什么？
示例：pand]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于socket的c#与python异步网络通信方法实现demo]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/107448828</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/107448828</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sun, 19 Jul 2020 20:32:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 本文主要内容
初次接触网络通信部分内容时踩了不少坑，历经磕绊总算摸索出了靠谱有效的实现异步通信的解决方法，在此做简单记录，之后若有需要可以节约这段时间。
首先进行一下简要说明：

异步网络通信指的是客户端在发送请求等待接收数据时，不必一直阻塞直到收到服务端回复才能进行下一步处理，在发送完数据之后就可以执行其他操作了，等到接收到相应回复，再通过回调函数来处理消息内容。与之相对的就是同步消息收发策略。
不管是何种语言，谁是服务端，谁是客户端，其收发消息时的流程步骤都是类似的，大体包括：根据ip和端口号创建]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Unity3d 人物跳跃后落地悬空问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104793308</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104793308</guid><author>wz2671</author><pubDate>Wed, 11 Mar 2020 13:52:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近两日遇到了这个问题，百思不得其解，目前还尚未解决，在此记录一下，待时间充裕，再来研究探讨。

问题描述
人物在检测到跳跃事件后，给一个初始速度v0v_0v0​，根据重力加速度ggg和时间差ttt，计算出当前人物的速度为 v=v0−g∗tv= v_0 -g * tv=v0​−g∗t。在当前调用的△t\triangle t△t时间内，位移为△y=v∗△t\triangle y= v*\triang...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用DirectX 11绘制的大致流程（天空盒示例）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104482570</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104482570</guid><author>wz2671</author><pubDate>Thu, 27 Feb 2020 00:50:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文的主要内容
刚开始学习DirectX 11时，看着诸多的资料包括源码，仍是一头雾水，花费了大量的时间不断地理解代码到底是如何作用于我想要的结果的。本文旨在记录和阐述各个代码在整个程序中扮演的角色。并以天空球的实现作为了一个小小的例子。

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DirectX11学习遇到的一些问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104329636</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/104329636</guid><author>wz2671</author><pubDate>Mon, 24 Feb 2020 17:03:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于相机类实现
相机的核心其实就是观察矩阵(View Matrix)和投影矩阵(Project Matrix)，第一人称和第三人称相机的本质是根据操作更新上述两个矩阵。
这两个矩阵需要绑定到常量缓冲区，随着鼠键操作不断更新。
投影矩阵的更新需要用到视锥体，一般在窗口大小变化时才需要更新。
class WZCamera
{
public:
	WZCamera();
	virtual ~WZCamer...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用python实现区域找图，模拟点击]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/102751549</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/102751549</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sat, 26 Oct 2019 16:42:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[今年的双十一活动又有新套路啦，为了领点喵币，得不停地逛店铺，等15秒，不如用个小程序来解放自己~
adb下载链接
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
手机屏幕截图的代码
"""
import subprocess
import os
import sys
from PIL import Image


# SCREENSHOT_WAY 是截图方法，经过 check_screen...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用python实现skip-gram算法：AAAI-14 accepted papers（NLP）分类任务]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/86552856</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/86552856</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sat, 19 Jan 2019 16:57:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[用python动手简易复现了下word2vec中的skip-gram方法，并将嵌入的特征向量与TF-IDF特征和gensim提供的word2vec方法进行了简易对比。
参考资料：A Neural Probabilistic Language Model、Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space、《动手学深度学习》、Sk...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用循环神经网络(RNN)实现简易的二进制加法器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/84590843</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/84590843</guid><author>wz2671</author><pubDate>Wed, 28 Nov 2018 19:29:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用循环神经网络（RNN）实现简易的二进制加法器
利用python实现简易的循环神经网络，并在一个小demo（8比特二进制加法器）上进行了验证，激活函数为logistic函数，利用反向传播算法进行训练。具体的算法原理以及公式推导可参考相关的文献：《深度学习》、Recurrent nets and LSTM等。
相关的源码以及数据集可在链接中进行下载。

rnn.py
# -*- coding: u...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[BP神经网络的Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/84177123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/84177123</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sat, 17 Nov 2018 12:35:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[BP神经网络的Python实现
利用python实现了简易的bp神经网络模型，利用误差逆传播算法以及梯度下降法对网络进行训练，具体公式推到等可参考《机器学习》等相关书籍。
源码以及数据集可在链接https://download.youkuaiyun.com/download/wz2671/10790394下载。

BP_TEST.py
# -*- coding: UTF-8 -*-

from BPNet.b...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用python实现损失计算器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/80718075</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/80718075</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sun, 17 Jun 2018 13:35:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[前段时间一直在验证损失函数的效果，想法有很多，利用优化模型验证还要一直进行求解，麻烦至极还不能看到具体的效果。因此，我就决定自己写个方便调参的小计算器，有了它，妈妈再也不用担心的损失函数了。数据集及源码地址：https://download.youkuaiyun.com/download/wz2671/10483324图形界面源码如下：#  -*- coding: utf-8 -*-

&quot;&quot;&quot;
This is...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[adaBoost-python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79418017</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79418017</guid><author>wz2671</author><pubDate>Thu, 01 Mar 2018 22:17:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[李航《统计学习方法》p140页例题import numpy as np
import math
# 《统计学习方法》p140例子

def read_data():
    fp = open(&quot;dataSet\\adaBoostData.txt&quot;)
    sample = []; label = []
    for line in fp.readlines():
        arr = ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[跳一跳 python脚本 改进版]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79374863</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79374863</guid><author>wz2671</author><pubDate>Mon, 26 Feb 2018 11:12:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[原版本github地址：https://github.com/wangshub/wechat_jump_game
当时版本我用时感觉性能不佳，为能霸榜装逼，针对自己的手机进行了改进。
主要是对检测棋子，棋格部分进行了改进，仍有许多bug和未解决的问题之处，若有兴趣也可以再次进行改进，提升性能。
源码地址：http://download.youkuaiyun.com/download/wz2671/102]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[网页评分预测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79250463</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/79250463</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sun, 04 Feb 2018 00:22:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[所用到的数据集为网页数据（HTML源码）

http://download.youkuaiyun.com/download/wz2671/10238915


主要解决思路是先提取单词，用信息增益算法进行特征选择，再用分类算法进行分类。
Learn.h

//The process to classify the HTML pages
/*
1. Use a subset of the rat]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[支持向量机c++实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/78892902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/78892902</guid><author>wz2671</author><pubDate>Mon, 25 Dec 2017 15:00:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[本人参考李航《统计学习方法》，以及 JC Platt《Sequential Minimal Optimization: A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》实现了一个简易的支持向量机求解方法，采用数据集如链接所示，若发现有问题或不足之处，还忘各位不吝赐教。
数据集： http://download.youkuaiyun.com/down]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性回归c++实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/77940621</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/77940621</guid><author>wz2671</author><pubDate>Tue, 12 Sep 2017 01:49:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[class CPoint
{
public:
	double x;
	double y;

	CPoint()
	{
		x = 0.0;
		y = 0.0;
	}
	CPoint(double x, double y)
	{
		this-&gt;x = x;
		this-&gt;y = y;
	}
	double getX()
	{
		return x;
	}
	double getY...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hdu 1166 线段树]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/61426830</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/61426830</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sat, 11 Mar 2017 20:08:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[//hdu 1166
/*
利用线段树解决
每个节点表示一个区间中的和
其对应的子节点是父节点对应的两个子区间的和
树的叶节点是各个值
树的根节点是序列的总和
父亲的区间是[a,b]，那么(c=(a+b)/2)左儿子的区间是[a,c]，右儿子的区间是[c+1,b]
*/
#include 
#include 

int N;
int num[50005];
int btArray[50005*3+]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数独C语言解法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54973148</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54973148</guid><author>wz2671</author><pubDate>Fri, 10 Feb 2017 18:34:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[利用递归，先检测当前空格可以填的数，不断的试探，直至全部填满
//数独解法
#include 
#include 
int map[9][9][10];
int vis[9][9];
int ii,jj;

int getnum(int *num, int i, int j)
{
	for(ii=0; ii<9; ii++)//检验该行和该列的已有数字
	{
		if(vis[i][ii]) n]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用matlab绘制生日蛋糕]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54575721</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54575721</guid><author>wz2671</author><pubDate>Mon, 16 Jan 2017 17:10:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[效果图如下：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matlab 输入包含安装包"vcredist.msi"的文件夹的路径 问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54187135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/54187135</guid><author>wz2671</author><pubDate>Sat, 07 Jan 2017 23:33:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 安装

安装时一开始就出了问题。。。 

错误信息：“……输入包含安装包&quot;vcredist.msi&quot;的文件夹的路径……”

百度下获得解决方法：把bin\win64目录下的vcredist_x64进行解压再解压，得到的vcredist.msi路径输入弹出问题的对话框即可。



2. 初步使用

可以在Command Window里直接定义数据类型，调用函数，绘制图形，保存数据等


   ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于C++的大整数运算操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/51671435</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/wz2671/article/details/51671435</guid><author>wz2671</author><pubDate>Tue, 14 Jun 2016 14:22:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[主要思想是模拟手算，不知道还有没有未发现的bug，若有错误，希望各位不吝赐教。


#include &amp;lt;iostream&amp;gt;
#include &amp;lt;cstring&amp;gt;
using namespace std;
#define maxn 5005

class BigInteger
{
private:
    int len;    //记录数据实际长度
    int data...]]></description><category></category></item></channel></rss>