• 2024-11-16网络爬虫 Python 第二课
    BeautifulSoup高级用法:标签查找与筛选:除了简单地通过标签名查找(如 soup.find('div') 查找第一个 div 标签),还可以利用属性来更精准地查找。例如,如果要查找所有 class 属性为 article 的 div 标签,可以使用 soup.find_all('div',class_='article') 。这里注意 cl
  • 2024-11-09强化学习理论-第二课-贝尔曼公式
    1.return和贝尔曼上图说明从不同状态出发得到的return,依赖于从其他状态出发的returnv是return,将第一张图写成矩阵的形式,r代表immediatereward,是已知的,矩阵P是策略加上statetransition,也是已知的,求解v这个公式实际上就是贝尔曼公式在\(S_t\)采用什么样的动作\(A_t\),是有
  • 2024-10-17Kail从入门到入狱第二课:mkdir、touch、vim、cat命令的基本应用
    如果是日常生活,请不要使用root,因为root可以做任何事情比如"格式C盘"创建目录:mkdir很简单,在当前工作目录创建一个目录,如图所示测试:请说出cd/test的含义今天我们将使用图形界面,请打开命令行创建文件:touchtouchfilename可以看到成功创建文本编辑器:vim语法很简单vi
  • 2024-09-21第二课:输入输出
    相信学习C++的人都知道,最简单的莫过于输入输出,而大家也清楚这是学习C++的入门。而今天,我将带大家学习输入输出!步骤1:头文件#include<iostream>usingnamespacestd;这个头文件也是我们学习的开始,后续会更多。步骤2:主函数intmain()步骤3:输出cout<<"(你想输出的)"<<endl
  • 2024-08-18C++学习第二课
    一、C++数据类型使用编程语言进行编程时,我们需要用到各种变量来存储各种信息,变量保留的时他所存储的值的内存位置,这意味着,你创建一个变量时,就会在内存中保留一些空间。在我们的编程中我们一般需要的数据类型有比如字符型、宽字符型、整型、浮点型、双浮点型、布尔型等,操作系
  • 2024-08-08Task2 - IDA学习【进度 - 第二课】
    学习目标:-无名侠的课,看二进制培训(第二集和第三集)(https://space.bilibili.com/7761039/video)-会反汇编-会字符串搜索(f12)-会简单异或解密了解一下操作系统linux系统的可执行文件的后缀windows系统的可执行文件的后缀了解安装die(DetectItEasy)
  • 2024-08-08【CSS入门】第二课 - margin外边距
    这一小节,我们说一下margin外边距。怎么理解这个外边距呢,比如小张和小丽站在一起,紧紧排着站。试想一下,如果他俩冬天都穿着羽绒服和夏天穿着短袖,是不是占据的空间会不一样呢。那么回到HTML网页开发商来说,如果两个元素,他们加一些外边距,占的空间也会不一样,而且会使两个元素的距离也
  • 2024-07-15转型Web3开发第二课:Dapp开发入门基础 | 01 | 安装MetaMask
    前言完成了《转型Web3开发第一课》之后,得到了不少读者的认可,很多都在问什么时候开始下一课,近期终于抽出了时间开始搞起这第二课。这第二课的主题为「Dapp开发入门基础」,即想要转型做Dapp开发的人员,不管是做前端开发、后端开发、智能合约开发,都需要掌握的基础知识。这
  • 2024-07-12python入门第二课
    编码默认情况下,Python文件以UTF-8编码,所有字符串都是unicode字符串。当然你也可以为源码文件指定不同的编码标识符第一个字符必须是字母表中字母或下划线_。标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。标识符对大小写敏感。在Python3中,可以用中文作为变量
  • 2024-07-10深度学习第二课 Practical Aspect of Deep learning
    PracticalAspectofDeeplearningweek1深度学习的实用层面1.1训练/开发/测试集在机器学习发展的小数据量时代,常见做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%验证集,30%测试集,如果没有明确设置验证集,也可以按照60%训练,20%验证和20%测试集来划分。这是前几年机器学习领域普遍
  • 2024-06-18吴恩达机器学习 第二课 week4 决策树
    目录01学习目标02 实现工具03 问题描述04构建决策树05总结01学习目标   (1)理解“熵”、“交叉熵(信息增益)”的概念   (2)掌握决策树的构建步骤与要点02 实现工具  (1)代码运行环境         Python语言,Jupyternotebook平台  (2)所
  • 2024-06-18吴恩达机器学习 第二课 week3 学习算法(模型)进阶
    目录01学习目标02导入计算所需模块03多项式回归模型进阶3.1数据集划分3.2 寻找最优解3.3 正则优化3.4增大数据量04神经网络模型进阶4.1数据准备4.2模型复杂度4.3正则优化05总结01学习目标   (1)掌握多项式回归模型的求解和优化   (2)掌握神
  • 2024-06-10吴恩达机器学习第二课 Advanced Learning Algorithms
    AdvancedLearningAlgorithmsweek11.1神经元和大脑1.2需求预测构建自己神经网络的时候:需要决定隐藏层的个数和每个隐藏层的神经元个数1.3图像感知像素的亮度值从0~255变化人脸识别:训练一个神经网络,以一个特征向量作为输入,输出图片中人的身份2.1神经网络中的网
  • 2024-04-27pwn第二课
    静态链接静态连接是将多个文件链接在一起并生成可执行文件的过程示例代码:a.cexternintshared;externvoidswap(int*a,int*b);intmain(){ inta=10; swap(&a,&shared); }b.cintshared=1;intswap(int*a,int*b){ *a^=*b^=*a^=*b;}将这a.c和b.c
  • 2024-04-23吴恩达机器学习-第二课-第四周
    吴恩达机器学习学习视频参考b站:吴恩达机器学习本文是参照视频学习的随手笔记,便于后续回顾。决策树决策树模型(DecisionTreeModel)猫分类示例通过决策树模型判断是否为猫一些术语:根结点,决策节点(包括根结点),叶子结点决策树算法是在所有的决策树模型中选一个效果很好的学
  • 2024-04-20吴恩达机器学习-第二课-第三周
    吴恩达机器学习学习视频参考b站:吴恩达机器学习本文是参照视频学习的随手笔记,便于后续回顾。如何在机器学习项目中决定下一步做什么当训练模型后效果并不好,下一步可以考虑:1.使用更多训练数据2.使用更少或更多的特征值3.尝试采用多项式特征值4.减少或增加正则化参数λ下面
  • 2024-04-16吴恩达机器学习-第二课-第二周
    吴恩达机器学习学习视频参考b站:吴恩达机器学习本文是参照视频学习的随手笔记,便于后续回顾。TensorFlow实现神经网络模型训练细节训练步骤与和逻辑回归的比较训练模型分为三步:1.确定f(x)函数2.确定损失函数和代价函数3.通过数据训练寻找最小值详细介绍1.创建模型2.
  • 2024-04-05书生浦语第二期实战营——第二课_part2
    这里写目录标题1基于`InternLM2-Chat-7B`运行`Lagent`智能体1.1介绍1.2实践准备运行1.3作业2部署`浦语·灵笔2`模型2.1介绍2.2实践(1)环境配置(2)图文写作(3)图片理解2.3作业(1)图文创作(2)视觉问答正文主要内容:运行Lagent智能体、部署浦语·灵笔2模型B
  • 2024-04-05书生浦语第二期实战营——第二课_part1
    目录0环境配置1部署`InternLM2-Chat-1.8B`智能对话模型1.1课程内容:(1)准备工作(2)代码流程1.2课程作业2部署`八戒-Chat-1.8B`模型2.1课程(1)准备工作(2)开启服务(3)本地对话2.2作业(1)snapshot_download(2)hf_hub_download(3)hf_hub_url(4)huggingface-cli正文:所有操
  • 2024-03-23第二课——线段树
    上一节课讲了树状数组,也介绍了树状数组的优点与不足,这里简单回顾一下。优点:树状数组的代码非常简短,易于实现,被刘老师亲切的称为IO选手的"HelloWorld!",就是因为代码短。缺点:树状数组的缺点也非常的明显,只能处理单点修改区间查询或者区间修改单点查询的问题(以较高的效率)。而区间修
  • 2024-03-22【Git】第二课:git安装和配置
  • 2024-03-14Windows powershell的初步学习使用第二课
           今天我们来学习Windowspowershell的指令。       上指令(参数为cmdlet):get-executionPolicy        作用为查询当前执行策略。       结果有以下几种情况:Restricted:脚本不能运行(默认设置)RemoteSigned:在本地创建脚本可以运行,但从
  • 2024-03-092024 年春节集训 _ 第二课 - 数据结构优化动态规划
    【例题\(1\)】递增子序列\(\color{white}{link}\)考虑\(dp.\)\(dp[i][j]\)表示以元素\(i\)为结尾,长度为\(k\)的方案数。那么显而易见就有一个转移方程:\[dp[i][j]=\sum_{a[k]<a[i],\k<i}dp[k][j-1]\]先抛去第二维度的\(j\),这是可以做一个关于\(a[i]\)值的大
  • 2024-03-072024 年春节集训 _ 第二课 - 莫比乌斯反演
    练习\(5\)\(\color{orange}{\texttt{E->link}}\)求\[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^mlcm(i,j)\]\(n,m\leq10^7,\T\leq10^4\)贴个照片。及其丑陋的照片(我的草稿)如上化简最后可以得到\[\sum_{d=1}^nd\sum_{k=1}^{\left[\dfrac{n}{d}\right]}\mu(k)k^2\
  • 2024-03-052024 年春节集训 _ 第二课 - 数据结构优化动态规划
    【例题\(1\)】递增子序列\(\color{white}{link}\)考虑\(dp.\)\(dp[i][j]\)表示以元素\(i\)为结尾,长度为\(k\)的方案数。那么显而易见就有一个转移方程:\[dp[i][j]=\sum_{a[k]<a[i],\k<i}dp[k][j-1]\]先抛去第二维度的\(j\),这是可以做一个关于\(a[i]\)值的大