张士玉小黑屋

文章目录一、效果展示二、基本的布局三、背景四、代码布局中遇到的一些问题一、效果展示先看一下展示的效果，无论是尺寸多宽的屏幕，都会将内容显示完整，做到了正正的响应式。唯一不足的是图表中的样例，会随着图表的缩放而变换位置，窗口尺寸变化过快会反应不过来，好在有节流函数，可以让浏览器计算量没有那么大。本篇博客不会直接拿echarts图表下手，会先介绍一些这个大屏可视化的响应式布局。后面会出一个专门的博客介绍echarts的使用。二、基本的布局大致的布局如下，整体分为头部与body，头部有标题与时间两部分，body分为三个子标签，使用flex布局分别占3\5\3份，然后在占3份的标签内又分为三部分，占5份的标签内分为两部分。写入样式之后就有了下面的样子此时需要将前面封装的画图组件插入到

机器学习：基于AdaBoosts算法对信用卡精准营销建立模型作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页???如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞?收藏?评论?+关注哦！??????如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！?订阅专栏案例：机器学习机器学习：基于逻辑回归对某银行客户违约预测分析机器学习：学习k-近邻（KNN）模型建立、使用和评价机器学习：基于支持向量机（SVM）进行人脸识别预测决策树算法分析天气、周末和促销活动对销量的影响机器学习：线性回归分析女性身高与体重之间的关系机器学习：基于主成分分析（PCA）对数据降维机器学习：基于朴素贝叶斯对花瓣花萼的宽度和长度分类预测机器学习：学习KMean

背景介绍Transformer有多火就不用说啦，在NLP领域大放异彩。现在的Transformer早就迁移到别的领域去了，比如图像处理，音频文件，时间序列等。本次案例还是演示最经典的文本分类问题。比上次的外卖数据集高级一点，这次的数据集是一个主题分类，十个主题，而且数据量很大，有6w多条。Transformer在序列文本数据，尤其是超大量数据上的表现会很好。所以用这个数据集来验证Transformer比其他类型的网络（RNN,LSTM,GRU,CNN1D）的优越性。当然，需要这个文本数据集和停用词的还是可以留言评论找博主要，留下邮箱 有空会发你的。模型介绍我知道很多同学来看我这篇博客都是为了Transformer的代码，但是别急，我做这个案例还构建了很多其他的模型，总共14

通过员工工作年限与工资的对应关系表，找出二者之间的关系，并预测在指定的年限时，工资会有多少。01、训练流程1●场景说明通过员工工作年限与工资的对应关系表，找出二者之间的关系，并预测在指定的年限时，工资会有多少。可以看出，这是一个用工作年限预测工资的简单线性回归问题。

目录题目：剑指Offer53-I.在排序数组中查找数字I-力扣（Leetcode）题目的接口：解题思路：代码：过啦！！！写在最后：题目：剑指Offer53-I.在排序数组中查找数字I-力扣（Leetcode）题目的接口：classSolution{public:intsearch(vector<int>&nums,inttarget){}};解题思路：那么这道题呢，如果只是作为一道题，或者说笔试题，我们当然是二话不说直接暴力拿下，来看代码：classSolution{public:intsearch(vector<int>&nums,int

目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理 3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA模型可视化 3.7困惑度 LDA主题模型1.LDA主题模型原理        其实说到LDA能想到的有两个含义，一种是线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis），一种说的是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation，简称LDA）。        现在讨论的是主题模型这个东西，它通俗点说吧，就是可以将一篇文中的主题以概率分布的形式来给出，从而通过去分析一些文档抽取出来它们的主题（分布

文章目录专栏导读1.箱形图介绍1）箱形图介绍2）怎么看箱型图？3）参数说明2.普通箱型图1）绘图2）解释说明3.水平箱形图4.带有缺口的箱形图5.群组箱形图6.堆叠箱形图7.核密度估计箱形图8.小提琴箱形图专栏导读??本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》：本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/yuan2019035055/category_11466020.html优点：订阅限时9.9付费专栏进入千人全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以抱团取暖（大厂内推机会）专栏福

本文主要是使用Python的Tkinter库创建一个简单的闹钟程序，它可以在指定的时间播放一个声音来提醒你。这个程序界面比较简单，只有一个标签、三个选项菜单和一个按钮，用户可以通过选项菜单设置闹钟的时间，然后点击按钮开始计时，直到闹钟时间到达时，程序会播放一个声音以提示用户。?️本文已收录于?️100个Python实战项目专栏?目前已有100+项目，源码在持续更新中，前100位订阅限时优惠，先到先得。?订阅专栏后可获取100个Python实战项目源码及其讲解文章；还可私聊进Python学习交流群；领取海量pdf学习资源。现在让我们逐个解释每个代码块的作用。fromtkinterimport*importdatetimeimporttimeimport

目录 一、Mybatis一对多分解式查询1.新增持久层接口方法2.新增映射文件对应的标签3.新增测试方法4.运行效果二、Mybatis一对一分解式查询1.新增持久层接口方法2.新增映射文件对应的标签3.新增测试方法4.运行效果三、Mybatis延迟加载1.开启延迟加载2.测试延迟加载 一、Mybatis一对多分解式查询分解式查询就是将一条Sql语句拆分成多条在MyBatis多表查询中，使用连接查询时一个Sql语句就可以查询出所有的数据。如：#查询班级时关联查询出学生select*  fromclasses  leftjoinstudent  onstudent.classId=classe

前言一、AIGC的介绍二、AIGC的几个主要作用三、实现AIGC过程的步骤四、科技新赛道AIGC开始火了五、AIGC对世界产生广泛的影响六、AIGC技术的主要风口?一、AIGC的介绍AIGC(AIGeneratedContent)是指通过人工智能技术生成的各种类型的内容，如文字、图片、音频和视频等。AIGC的作用非常广泛，它能够帮助人们快速地生成大量的内容，为各种应用场景提供支持。AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent/AI-GeneratedContent）中文译为人工智能生成内容，一般认为是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）而提出的概念。AIGC狭义概念是利用AI自动生成内容