ylycrp的博客

原创 Day2—学习基本的Python语法知识

Python基本语法

原创 Day1一切从安装有利工具开始

不存在绝对 “最好用” 的选项，而是要根据自身情况选择：如果是初学者，主要进行简单的代码学习和练习，对代码规范要求不高，IDLE 是一个不错的选择，它简单易用，能满足基本的开发需求；点击New Project之后创建一个名为HelloPython的项目，Python的解释器可以选择安装的Python3.13解释器，也可以选择conda里面的Python解释器，可以选择创建新的虚拟环境下的项目，也可以选择用已经存在的环境。我们也可以里创建虚拟环境，创建虚拟环境的目的就是保证项目的安装环境是独立的。

原创 微信小程序开发—配置文件

app.json和页面配置

原创 微信小程序开发—微信开发者工具界面认识

认识小程序开发页面，调试小程序

原创 微信小程序开发—微信小程序初体验

微信小程序开发初体验

原创 百度智能云API调用

百度智能云 图像识别，人脸识别API调用

原创 Face++API调用

【代码】Face++API调用。人脸检测、人脸美颜、人脸对比

原创 jupyter notebook更改位置

2. 用记事本打开这个配置文件，定位到c.NotebookApp.notebook_dir = '/path_to_your_directory'添加要存放的位置在目标文件的末尾，重新启动jupyter notebook即可。3.找到jupyer图标的位置，打开属性。一般在c盘用户的.jupter文件夹下。1.找到jupyer的配置文件。

原创 将Latex中Algorithm 1 改成算法1.1

2.algorithm algorithmic 两个地方要修改一下。\floatname{algorithm}{算法3.1}1.要将中文的包导入进去否则算法两个字无法显示出来。

原创 Aurora中显示中文

Packages里面插入这个包。

原创 机器学习分类模型

（Decision Tree）是一类常见的机器学习方法，可应用于分类与回归任务，这里主要讨论分类决策树。决策树是基于树结构来进行决策的。下图是使用决策树来决定是否见对象，可以把决策树看作根据要回答的一系列问题，做出决策来进行数据分类。尽管名为“回归”，但逻辑回归实际上是一种分类算法，用于预测二分类或多分类问题。K最近邻（KNN）分类是一种基于实例的学习方法，它使用最接近的训练样本的类别标签来预测新数据点的标签。神经网络分类是机器学习和深度学习中的一个重要应用，特别是在图像识别、文本分类和语音识别等领域。

原创 pip conda 下载报错

被自己蠢哭，服务器没有连接外网，下载个屁，看看服务器有没有联网。

原创 手写代码系列

（5）手写简易Jquery考虑插件和易扩展性代码演示。（4）手写画图解释原型链（class的原型和本质）(6）手写bind函数 视频6-4。（1）手写clearfix。(2) 手写圣杯模型。（3）手写深拷贝 递归。

原创 4.CSS图文样式

考点：line-height为200%时，font-size为40px。

原创 5.CSS-响应式

原创 3. CSS-定位

​​​​​​​居中对齐的实现方式：

原创 2.CSS布局

（offsetwidth)=content宽度+padding左+pading右+boder左+border右 （不含margin）指相邻的两个元素如果同时设置了margin-top和margin-bottom会发生重叠现象。

原创 VScode代码自动格式化

VScode自动代码对齐

原创 选择器（三）

选择器的优先级

原创 选择器（二）

伪类选择器（动态伪类，结构伪类，UI伪类，目标伪类，语言伪类）伪元素选择器

原创 选择器（一）

元素选择器，id选择器，类选择器、通配选择器、并集选择器、交集选择器，子代选择器，后代选择器，兄弟选择器，属性选择器

原创 记录latexdiff对MDPI追踪修订无效的方案

Latexdiff 追踪修订

原创 水平居中和垂直居中

水平居中、垂直居中

原创 TexLive安装

wu

原创 Java案例11-19

Test

原创 day04 Flow control statements

day04

原创 day03二进制与运算符

day03二进制与运算符

原创 day02变量与运算符

day02

原创 Java案例（1-10）

Java小案例100个积累中，在案例中发现问题，解决问题

原创 Aurora Equation——Latex表格

Aurora Equation——Latex表格

原创 matplotlib画图——柱状图、折线图

matplotlib画柱状图，折线图

原创 联邦学习经典算法总结

联邦学习FL

原创 使用Aurora在word里面编写伪代码

Aurora插入LaTex代码

原创 EndNote X9使用教程

NodeNote X9 非常简单 附有汉化版下载链接，放心下载

原创 初识Vue

Vue

原创 项目后台技术Express

Vue

原创 本地电脑和linux服务器之间互传，比xftp快好用

linux常见命令

原创 二 、面向对象的程序设计

java三大特点：封装、继承、多态。

原创 一、jdk安装

jdk安装

原创 pytorch快速入门（五）——pytorch 生成对抗网络

改良网络的方法：1.更改损失函数：将均方差损失函数MSELoss() 更改为 BCEloss。更改后测试数据集的性能分（准确率）从87%提高到91%。但下降速度较MSELoss慢，且噪声更大。2.更改激活函数：S型激活函数的缺点是：在输入值变大时，梯度会变得非常小甚至消失。这意味着，在训练神经网络时，如果发生这种饱和，我们无法通过梯度来更新链接权重。可选用直线作为激活函数，直线的固定梯度是永远不会消失的...