一:盒模型 1.  盒模型的概念 广义盒模型:文档中所有功能性及内容性标签,及文档中显示性标签 侠义盒模型:文档中以块级形式存在的标签(块级标签拥有盒模型100%特性且最常用) 盒模型组成:margin + border + padding + content v_hint(提示):content = width x height 2.  盒模型成员介绍 content  \  border  \  padding  \  margin 1. content 通过设置width与height来规…

python操作mongodb数据库③mongodb odm模型mongoengine的使用 文档:http://mongoengine-odm.readthedocs.io/guide/ 安装pip install mongoengine 连接mongodb 方式1:简写 connect('students') >>> from mongoengine import connect >>> connect('students') MongoClient(host=['…

tensorflow初次接触记录,我用python写的tensorflow第一个模型 刚用python写的tensorflow机器学习代码,训练60000张手写文字图片,多层神经网络学习拟合17000次,训练完毕耗时1小时,10000张测试图片识别准确率99.17% 模型已经保存了,下一步的学习计划是: 模型调用,手写文字图片实时识别 模型持续学习训练,实时预测 再就是分布式部署,应该就没啥了啊 剩下就是准备业务和业务数据的事情了啊…

说明: 本文主要深入了解模型(models.py),涉及ORM简介.模型定义.模型成员.模型查询.自连接等.需要一定基础,可以先走一走基本入门流程. 附录一使用mysql数据库,附录二Django开发流程. 目录: 一.ORM简介 ORM简介 二.模型定义 1.基本模型 2.字段类型 3.字段选项 4.关系 5.元选项 三.模型成员 1.查询 2.Django默认的管理器 3.自定义管理器 四.模型查询 1.查询集 2.字段查询 3. 五.自连接 附录一:使用mysql 附录二:Django开发…

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862365.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py…

一 生产者消费者模型介绍 为什么要使用生产者消费者模型 生产者指的是生产数据的任务,消费者指的是处理数据的任务, 生产数据目的,是为了给消费者处理. 在并发编程中,如果生产者处理速度很快,而消费者处理速度很慢,那么生产者就必须等待消费者处理完,才能继续生产数据.同样的道理,如果消费者的处理能力大于生产者,那么消费者就必须等待生产者.为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式. import time def producer(): '''生产者是厨师''' for i in range(1,4…

目录 朴素贝叶斯分类(NBC) 程序简介 分类流程 字典(dict)构造:用于jieba分词和槽值替换 数据集构建 代码分析 另外:点击右下角魔法阵上的[显示目录],可以导航~~ 朴素贝叶斯分类(NBC) 这篇博客的重点不在于朴素贝叶斯分类的原理,而在于怎么用朴素贝叶斯分类器解决实际问题.所以这边我就简单介绍以下我们使用的模型. NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类.它假设特征条件之间相互独立,先…

模型验证 model validation 就是在选择 模型 和 超参数 之后.通过对训练数据进行学习.对比模型对 已知 数据的预测值和实际值 的差异. 错误的模型验证方法. 用同一套数据训练 和 评估 模型. 准确率总是100% . 模型验证正确方法: 留出集. 从训练模型的数据中留出一部分.用这部分数据来验证模型的性能. 使用train_test_split 工具. 交叉检验 用留出集进行模型验证有一个缺点,就是模型失去了一部分训练机会.有一半数据都没有为模型训练做出贡献. 每个子集既是训练…

1.盒子模型有两种,标准盒模型和IE盒模型,其中W3C标准的盒模型就是在网页的顶部加上 DOCTYPE 声明. (1)W3C标准的盒模型 W3C盒子模型包括4部分:margin,border,padding,content,其中,content不包括其他部分,下面内容(content)部分为蓝色的部分,不包含其他. w3c中的盒子模型的宽:包括margin+border+padding+width;(width为content的宽度) width:margin*2+border*2+paddin…