VBS基础篇 - 运算符 图文详解

目录 学习目标 一.运算符重载 (一)概述 (二)加法运算重载符 1.概述 2.案例演示 总结 学习目标 1.掌握运算符重载 2.会定制对象字符串的形式 一.运算符重载 (一)概述 运算符重载是通过实现特定的方法使类的实例对象支持Python的各种内置操作 .例如:+运算符是类里提供的__add__这个函数,当调用+实现加法运算的时候,实际上是调用了__add__方法. 方法 说明 何时调用方法 __add__ 加法运算 对象加法:x+y,x+=y __sub__ 减法运算 对象减法:x-y,x

目录 写在前面 1.什么是线性模型 2.感知机概述 3.手推感知机原理 4.Python实现 4.1 创建感知机类 4.2 更新权重与偏置 4.3 判断误分类点 4.4 训练感知机 4.5 动图可视化 5.总结 写在前面 机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用.“深”在详细推导算法模型背后的数学原理:“广”在分析多个机器学习模型:决策树.支持向量机.贝叶斯与马尔科夫决策.强化学习等. 本期目标:实现这样一个效果 1.什么是线性模型 线性模型的假设形式是属性权重.偏置与属性

目录 实现nginx的日志切割 面试题讨论: 总结 实现nginx的日志切割 (注:为什么要切割呢?因为当你用户访问量大的时候,可能日志也很大.) <1>:ll /usr/local/nginx/logs/  查看日志 (注:有两个日志,一个是访问日志,另一个是错误日志.) <2>:tail -f /usr/local/nginx/logs/access.log  查看访问日志 <3>:vim /opt/cut_nginx_log.sh  编写一个脚本 <4>

目录 1.引例 2.数值解法 3.梯度下降算法 4.代码实战:Logistic回归 1.引例 给定如图所示的某个函数,如何通过计算机算法编程求f(x)min? 2.数值解法 传统方法是数值解法,如图所示 按照以下步骤迭代循环直至最优: ① 任意给定一个初值x0: ② 随机生成增量方向,结合步长生成Δx: ③ 计算比较f(x0)与f(x0+Δx)的大小,若f(x0+Δx)<f(x0)则更新位置,否则重新生成Δx: ④ 重复②③直至收敛到最优f(x)min. 数值解法最大的优点是编程简明,但缺陷也很

目录 1.引例 2.牛顿迭代算法求根 3.牛顿迭代优化 4 代码实战:Logistic回归 1.引例 给定如图所示的某个函数,如何计算函数零点x0 在数学上我们如何处理这个问题? 最简单的办法是解方程f(x)=0,在代数学上还有著名的零点判定定理 如果函数y=f(x)在区间[a,b]上的图象是连续不断的一条曲线,并且有f(a)⋅f(b)<0,那么函数y=f(x)在区间(a,b)内有零点,即至少存在一个c∈(a,b),使得f(c)=0,这个c也就是方程f(x)=0的根. 然而,数学上的方法并不一定

目录 概述 对象序列化和反序列化机制 修改默认的序列化机制 使用transient关键字 自定义readObject.writeObject方法 实现Externalizable接口 serialVersionUID的作用 使用序列化clone 概述 java中的序列化可能大家像我一样都停留在实现Serializable接口上,对于它里面的一些核心机制没有深入了解过.直到最近在项目中踩了一个坑,就是序列化对象添加一个字段以后,使用方系统报了反序列化失败,原因是我们双方的序列化对象没有加上seri

一.前言 此篇文章安装mysql部分没有截图,适合有一定基础的同学. 安装方法是通过mysql官网下载的tar文件,解压后安装rpm文件. 因为公司网络慢,使用yum方法安装时,文件经常下载一半就不行了,所以使用这种方法.只要tar文件在,拷到哪安装都可以(网速好的同学请忽略). 二.安装文件下载 打开地址:https://www.mysql.com,点击红框链接: 页面拉到最后,点击红框链接: 在打开的页面,点击红框链接: 在打开的页面这样选择(CentOS 是基于红帽的,所以这样选择),然后