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概率论与数理统计(1):随机事件与概率此系列博客是出于想要锻炼自己形成知识体系的能力的目的，在备考过程中整理，参考教材为《概率论与数理统计》.机械工业出版社.孙振绮主编、《概率论与数理统计》.高等教育出版社.盛骤编文章目录概率论与数理统计(1):随机事件与概率一.随机事件1.随机试验随机试验特点：①可重复性：可在相同条件下重复进行②可观察性：每次试验可能结果不止一个，并能事先明确所有可能结果③随机性：

做爬虫总会遇到各种各样的反爬限制，反爬的第一道防线往往在登录就出现了，为了限制爬虫自动登录，各家使出了浑身解数，所谓道高一尺魔高一丈。今天分享个如何简单处理滑动图片的验证码的案例。类似这种拖动滑块移动到图片中缺口位置与之重合的登录验证在很多网站或者APP都比较常见，因为它对真实用户体验友好，容易识别。同时也能拦截掉大部分初级爬虫。作为一只python爬虫，如何正确地自动完成这个验证过程呢？先来分析下，核心问题其实是要怎么样找到目标缺口的位置，一旦知道了位置，我们就可以借用sel

Python是一门实现数据可视化很好的语言，他们里面的很多库可以很好的画出图形，形象明了。今天我们就来说说:Pandas数据分析核心支持库初识Pandas：Pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析。Pandas是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas名字衍生自术语“paneldata”（面板数据）和“Pythonda

《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——异常检测经典算法最终篇6基于重构概率的VAE异常检测7基于条件VAE异常检测8Donut:基于VAE的Web应用周期性KPI无监督异常检测9异常检测资料汇总（持续更新&抛砖引玉）10基于条件VAE的鲁棒无监督KPI异常检测11针对大量出现

如何恢复不小心误删的虚拟机  早上没睡醒,不小心手残把虚拟机给误删了,之前又没有克隆,不过还好另有方法可以恢复,而且比较简单,现在就分享给大家吧^_^以下是详细步骤:1.打开VMwareWorkstation,将鼠标光标放到我的计算机上:2.鼠标右键,选择扫描虚拟机:3.会出现下图这个界面: 4.点击浏览,选择虚拟机之前安装的盘符,记不清没关系,不用太详细,只要记得大概在C盘还是D盘就行,我之前装在D盘,就直接选择D盘就可以了5.然后点击确定,下一步:6.等待扫描结束,该盘符安装过的所有虚拟机就会出现在这里,选择需要恢复的那个,点击下方完成就可以了.6.此时,之前删除的虚拟机就会重新出

C++简介概述为什么要学C++第一个C++程序概述C++是在C语言的基础上开发的.C++与C兼容,保留了C语言原有的优点,增加了面向对象的机制.C++和C语言的区别:C++增加了命名空间,引用,域作用符等大型程序开发需要的机制C++既可以用于面向过程的结构化程序设计,又可以用于面向对象的程序设计为什么要学C

自定义数据类型结构体基础知识结构体进阶知识结构体计算大小枚举基础知识联合体一些小结和建议写在最后的话结构体基础知识首先结构体的出现是因为我们使用C语言的基本类型无法满足我们的需求，比如我们要描述一本书，就需要书名，作者，价格，出版社等等一系列的属性，无疑C语言的基本数据类型无法解决，所以就出现了最重要的自定义数据类型，结构体。首先我们创建一个书的结构体类型来认识一下st

文章目录一.树及其相关概念(1).树的介绍(2).树的表示二.二叉树概念及结构(1).二叉树概念及特点(2).特殊的二叉树(3).二叉树的性质(4).二叉树相关练习三.二叉树的顺序结构及实现(1).堆的概念(2).堆的实现向下调整算法建堆堆的插入堆的删除堆的销毁取堆顶数据堆的数据个数堆的判空完整代码(3).堆排序四.二叉树的链式结构及实现(1).二叉树链式结构(2).二叉树的前中后序遍历一.树及其相关概念(1).树的介绍树是一种非线性的数据结构，它是

效果如下：步骤1.导入图片，获取每个区域的平均颜色，构造随机数矩阵导入图片后我们首先将图片划分成很多个15x15(可自行调整大小)的小格子，并求取每个格子的颜色平均值，作为柱状图每个小柱子的颜色，构造随机数矩阵作为每个小柱子的高度oriPic=imread('test.jpg');pixLen=15;[H,W,~]=size(oriPic);XList=1

一.协同过滤是什么？协同过滤，英文又称CollaborativeFiltering，简称CF，注意这里不是指游戏cf。举个例子，你想和女朋友出去看场电影，但是你们两个都不知道看什么好，这个时候，你就会想，要不我问问身边和我兴趣差不多的伙伴有什么值得看的吧？这就是协同过滤的核心思想，即协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐。算法优点：