引言 学计数问题就像围城,城外的人不想进去,城里的人不想出来. 前前排提示 本文不全是多项式和生成函数. 前排提示 本文含有以下内容 : 入 门 失 败 由 难 到 难 无 用 科 技 快 速 退 役 弱 智 讲 解 不 想 证 明 感 性 理 解 丑 陋 \(\LaTeX\) 强 行 加 \la
早起第六天啦～ 近期工作压力比较大，昨晚做了一晚上的梦，睡的不是很好，以致今天早上起来身体有点不是很舒服，不过问题不大，刷牙，喝水，拉伸，上厕所，然后换衣服穿鞋出门。 住的地方距离海边两公里左右，一路小跑过去，跑步的人已经不少，也有遛娃的，练瑜伽的～ 有穿透云层的阳光的加持，今
前段时间，铲屎哥社交平台上，发现了一个暖心的帖子。 事情是这样的，一位网友家里的德牧，突然不愿意出去散步了，每天就在院子里面自娱自乐。 网友本来并没有放在心上，以为最近狗子可能只是“犯懒”，过段时间肯定就又想出去玩耍了。 他家和邻居家只隔了一层围栏，每天，宝宝的妈妈都会带
我可真是个能上赶热闹的小伙子。 我手上的项目，因为长期，所以经常被刷，被延，但是也都还是c嘛。然后，然后这回就成了弄lua了。 还好一点的就是，前端的问题，还是可以交还给前端，但是lua的问题，就得头铁了。 我今天干了这样一件事，前端有一个按钮，语义定为“看今天要不要出门的小建议”
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方
朴素贝叶斯Naive Bayes 1 朴素贝叶斯的介绍1.1 朴素贝叶斯的介绍1.2 朴素贝叶斯的应用 2 学习目标3 代码流程4 朴素贝叶斯算法5 算法实战5.1鸢尾花数据集--贝叶斯分类Step1: 库函数导入Step2: 数据导入&分析Step3: 模型训练Step4: 模型预测Step5: 原理简析 5.2 模拟离散数
机器学习算法（二）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方
机器学习算法（2）: 朴素贝叶斯(Naive Bayes) 1. 实验室介绍 1.1 实验环境 1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1' 1.2 朴素贝叶斯的介绍 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法
机器学习基础：朴素贝叶斯笔记–阿里云天池 真正的概率分类器 在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。在训练中，其中一个人的特征为：30岁，男，普通舱，他最
知道的程序员都算比较宅的。身边的搭档都是这样。假如出门要求他同去，他基本不会回绝，但很少自动出门，以为在外面玩是浪费时刻。我也天天疑惑，他人怎样那么闲，天天有时刻出去玩呢？还老是轻视咱们这种天天学习的人。 宅男不一定是程序员，但程序员大部分都是宅男。因为假如在赶一个
焦虑和恐慌让我差点加入乌合之众。 2020年的春节让我陷入了焦虑恐慌，原计划31号返深上班，因严峻的疫情延迟到2月10号。心想能在家陪陪家人也挺好的，但是持续待在家里，恐慌和焦虑会逐曾，漫天的坏消息扑来。尤其是30号这天，朋友圈在传中国会不会因为这次疫情而被世卫组织视为疫区？想冷静分
来源来自B站UP主：Ele实验室 这场突然爆发的新型冠状病毒肺炎是如何发生和传播的？我们如何帮助国家在力所能及的范围内去度过这场疫情限制住疫情，减少人员流动不再扩散。 所以，咱们大家都好好宅在家，这就是给国家做的最好贡献。 计算机仿真程序告诉你为什么现在还没到出门
有事出门之前记得要提前一会出门 几天我经历了来提高班以来的第一次迟到，原因是什么呢，早晨起床按照往常的时间，洗漱出门，平常不出意外的话差不多57左右到壹佰，但是昨天我就遇到了意外。晚上回家的时候，充电器可能没有插好，没充上电，我当时就方了。一看表快50了，紧跑着去壹佰还是迟到
