FoodTech Fridays — 第 11 版 用蘑菇发酵生产下一代食品来自蘑菇发酵的植物成分 |复制肉类稠度的真菌组织培养过程 — 蘑菇 x 发酵 蘑菇头戴不止一顶帽子，它们有能力转化为各种肉类替代品和纺织品。随着全球蘑菇市场准备到 2025 年达到 500 亿美元，他们已经开始在食品科技领域发展
项目采用spa模式，总共有4个大的页面组件，首页，目录，购物车，个人中心，通过vue-router跳转 底部导航条组件tabbar tabbar中的路由跳转 顶部导航条navbar 网络请求 把每个页面需要的请求都封装在一个单独的文件当中 将请求来得数据分好组
### 项目 了解基本情况 没想过用测试工具来测试你的项目吗 为什么要拆分服务，他们是不是部署在不同机器上，还有就是拆分的边界，多个服务之间的调用 ### Java基础 ArrayList，LinkedList，Vector区别；如何遍历LinkedList 如何遍历Map（迭代器）,还有吗 HashMap和HashTable
蘑菇街商品信息获取 目标网站：https://www.mogu.com/ 操作：搜索 搜索关键词：连衣裙 1、分析： 打开控制台，输入关键词，鼠标向下滑动有新请求发生，查看请求发现在?data中携带数据 查看与分析请求参数： 乍一看好像只有mw-uuid和mw-sign两个加密参数，不着急看看js代码，找到它调用的js并进
数据文件说明 本示例的数据集文件可以在https://github.com/dmlc/xgboost/tree/master/demo/data这里获得。 该数据集描述的是不同蘑菇的相关特征，如大小、颜色等，并且每一种蘑菇都会被标记为可食用的（标记为0）或有毒的（标记为1）。 LibSVM 格式说明 这个数据是LibSVM格式的 LibSVM 使用
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 后期更新…… 可知，8个或者5个特征就足够好了 ，odor、spore-print-c
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 更多输出 输出结果 正在更新…… 设计思路 正在更新…… 核心代码 from sklearn.grid_s
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state=7
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 导读 利用xgboost算法(结合sklearn+3CrVa+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)实现预测某品种蘑菇是
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 seed = 7 test_size = 0.33 X_train_part, X_validate
ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 更多输出 输出结果 设计思路 核心代码 eval_set = [(X_train_part, y_
ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 bst =XGBClassifier(max_depth=3, learning_r
ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 1、xgboost(num_trees=0): Binary prediction based on Mushroom Dataset 2、xgboost(num_tre
成立十年的蘑菇街，仍在“追风口”——找生存机会。 以导购网站起家的蘑菇街，曾做过导购电商、直播电商、特卖等诸多风口业务，但如今1.7亿美元市值却远不及的5951亿美元的阿里、1113亿美元的京东以及177亿美元的唯品会。蘑菇街一直在创新追风口，但似乎总是“摸着风口的尾巴跑”。 如
白菜蘑菇包子 材料 : 面团:500克精制面粉、5克干酵母、300克温水和一小勺糖。馅料:一大白菜、25个蘑菇、一汤匙芝麻油、适量盐、少许糖和适量鸡精。 操作步骤: 1、将酵母溶解在温水中，静置一会儿。 2、面粉过筛后，加水揉成光滑的面团，用湿布覆盖，放在温暖的地方发酵。面团会变大
本文整理自2018GOPS·深圳站演讲：《蘑菇街 DevOps 实践和转型之路》 作者介绍： 我的题目是《蘑菇街 DevOps 实践和转型之路》。2015年前，在华为公司，2015年后到了蘑菇街。我在华为接触的更多的是电信级业务，软件开发和运维模式，也是电信级管理模式。到了蘑菇街后，到现在3年多，全部专注在互
目录： 成功 职场 人际 经济 决策 管理 竞争 一、成功 ①洛克定律：确定目标，目标合理。 ②瓦拉赫定律：经营长处，弥补缺憾。 ③木桶定律：注意短处。 ④艾森定律：分清主次。 ⑤剃刀定律：剔除不必要，留精华。 ⑥墨菲定律：与错误共生。 二、职场 ①蘑菇定律：新人要做一个蘑菇，时机成熟突破蘑菇。
先说一句，这是最帅的四人合照，没有之一。 太舒服了，因为蛋总要走了，今天我把第一次贡献出来了。 害，不是你想的那样，是人家第一次在杭州吃海底捞 和蛋总的故事和蛋总的故事得从18年说起了 18年秋招结束，在牛客上发了个帖子，寻找一起入职蘑菇街的朋友，就这样认识了这个崽。 这头像，emmmmm，看起
前言 这一个月的时间，自己仿佛回到了大学的时光。一面是不断地学习，做技术储备，另一面则是为offer而奔波。作为一个杭州人，没有外在的压力，身上没有负债，还有着之前两年的积蓄。听起来是那么的美好，但是，自己还是会焦虑，会因为长时间的不工作而失眠，不知所措。如果说复利是致富最大的秘密，
蘑菇街裁员补贴 N+1.5 哺乳期 2*N+1.5 注：N为入职年份 正文 多的细节我就不说了吧，反正大家微博也知道，看过我上一篇博客的都知道了，我身边的好朋友都在这次名单中。 对没满一年的应届生是很残酷，因为还不到一年是个很尴尬的时间节点。 对社招多年的朋友，基本上是一波很香的操作
1、布置原则： 1.1梳理整体室内外天线、功分器、耦合器、线缆、跳线等清单量，在此明确数量基础上部署，区域一般包括所有车站、车辆段/停车场、控制中心。 1.2室内蘑菇头天线部署原则（经验）：按桥架线路方向部署，左右边缘区域放置，十字路口等拐弯处放置。实际表明800M窄带蘑菇头覆盖区域30
题目链接：点我啊╭(╯^╰)╮ 题目大意： 一棵树，两种操作： ①：在点 vvv 放 xxx 个蘑菇 ②：将起点变为 v$ 每次操作后计算起点收集所有蘑菇的代价 收集一个蘑菇的代价为起点到终点最短路径上的第一条边权 解题思路： 计算一个点 uuu
【香蕉庄园♂】香蕉君XDNF蘑菇庄园 视频网站通过不了，怎么肥事？？？只能传博客了。
洛咕 题意:ESQMS森林间有N个小树丛，M条小径，每条小径都是单向的，连接两个小树丛，上面都有一定数量的蘑菇.小胖和ZYR经过某条小径一次，可以采走这条路上所有的蘑菇.由于ESQMS森林是一片神奇的沃土，所以一条路上的蘑菇被采过后，又会长出一些新的蘑菇，数量为原来蘑菇的数量乘上这条路的“恢复
