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Python安裝Jupyter Notebook配置使用教程
原文見：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84427269
一、什么是jupyter
1、簡介：
jupyter notebook是一種 Web 應用，能讓用戶將說明文本、數學方程、代碼和可視化內容全部組合到一個易于共享的文檔中。它可以直接在代碼旁…
分組表格控件--GroupingGrid（轉）)
ExtJS4.2學習(10)分組表格控件--GroupingGrid（轉）
鳴謝網址：http://www.shuyangyang.com.cn/jishuliangongfang/qianduanjishu/2013-11-17/179.html --------------------------------------------------------------------------------------------- 分組表格控件在我們的開發中經常被用到，GroupingGrid…
九個Console命令，讓js調試更簡單
一、顯示信息的命令 1: <!DOCTYPE html>2: <html>3: <head>4: <title>常用console命令</title>5: <meta http-equiv"Content-Type" content"text/html; charsetutf-8" />6: </head>7: <body>8: …
numpy——axis
size()和max()中的含義
以前我理解axis0代表行，axis1代表列； 但是這種含義在函數size()和max()中恰恰相反； 其實不是這樣的，我們回到單詞axis本身，它的意思是“軸”，沒錯軸就是代表一個方向，像…
Android ListView幾個重要屬性
1、transciptMode屬性，需要用ListView或者其它顯示大量Items的控件實時跟蹤或者查看信息，并且希望最新的條目可以自動滾動到可視范圍內。通過設置的控件transcriptMode屬性可以將Android平臺的控件（支持ScrollBar）自動滑動到最底部…
Halcon例程（基于GMM模型的分類）詳解 —— classify_citrus_fruits.hdev
一、例程簡介
該例程比較有代表性，屬于Halcon里的分類方法之一，直接調用Halcon封裝好的GMM分類器（高斯混合模型）對橘子和檸檬進行分類。GMM屬于概率分類方法，屬于P(Y|X)，通過對樣本的概率密度分布進行估計…
正則表達式匹配不包含特定字符串解決匹配溢出問題
匹配溢出問題在正則表達式當中算是比較常見的問題，它常常導致我們匹配結果莫名其妙的出錯，本文專門為你講解如何通過匹配不包含特定字符串的方法來解決這類問題。 那么，什么是匹配溢出呢？ 下面我們來看個例子： 源文本&…
numpy——mgrid
x1,x2 np.mgrid(x1min:x1max:num1j,x2min:x2max:num2j)x1返回的是x1min到x1max間均勻分成num1個數，進行橫向擴展為方陣
x2返回的是x2min到x2max間均勻分成num2個數，進行縱向擴展為方陣
Examples -------- >>> np.mgrid[0:5,0:5] array([[[0,…
Halcon例程（基于3D形狀匹配識別方法）詳解 —— create_shape_model_3d_lowest_model_level.hdev
一、例程簡介
最近在研究3D識別方面的東西，查了不少資料，發現halcon里有不少關于三維物體識別的例程，這里對其中一個做出詳解。該例程是基于三維匹配方法的，因為有三維模型SM3，所以不需要自己創建；另因為例…
linear-gradient線性漸變
background:linear-gradient(180deg, sliver 20%, skyblue 80%, gray 100%);180deg 是線性漸變的角度,水平方向;如果是90deg,則是垂直方向. silver 20% 是最上面的顏色和該顏色所在的位置,可以為負值,,如 linear-gradient(180deg, silver -7%, pink 80%, skyblue 127%);的效果是…
numpy——stack
np.stack(array,axis,outNone)，函數原型。 其中最重要是的這個axis怎么理解的。 舉例說明：arrays [np.random.randn(3, 4) for _ in range(10)] 會生成一個 10 *( 3 * 4 )的矩陣列表。十個矩陣，每個矩陣是(3 * 4)大小。 首先說明一下axis的映…
C# —— 簡單工廠設計模式詳述
一、基本概念
眾所周知，C#是一種面向對象的語言，而其中封裝，繼承，多態是面向對象的三大重要特征，簡單工廠的設計模式則可以完全體現這些特征。要徹底理解這個模式，必須要先將封裝（訪問修飾符的…
【計算機視覺】計算機視覺、模式識別、機器學習常用牛人主頁鏈接
計算機視覺、模式識別、機器學習常用牛人主頁鏈接 牛人主頁（主頁有很多論文代碼） Serge Belongie at UC San DiegoAntonio Torralba at MITAlexei Ffros at CMUCe Liu at Microsoft Research New EnglandVittorio Ferrari at Univ.of EdinburghKristen G…
C# 中的 ConfigurationManager類引用方法
c#添加了Configuration;后，竟然找不到 ConfigurationManager 這個類，后來才發現：雖然引用了using System.Configuration;這個包，但是還是不行的。 后來終于找到一個解決方法，就是在解決方案資源管理器里找到類文件選擇…
機器學習——支持向量機SVM之python實現簡單實例一（含數據預處理、交叉驗證、參數優化等）
目錄
一、SVM理論
二、numpy的相關函數介紹
三、python實現之準備
1、數據集的下載
工業相機常用類型詳述
一、工業相機定義
工業相機是應用于工業領域、安防和交通等對相機要求較高領域的攝像機，功能就是將光信號轉變成有序的電信號，此信號經過模數轉換為數字信號，然后傳遞給圖像處理器。與一般的家用相機相比，其具有更高的穩定性能&a…
機器學習——SVM之python實現數據樣本標準化和歸一化
目錄
一、標準化和歸一化的目的
1、標準化
2、歸一化
二、標準化和歸一化常用的理論公式
1、歸一化
2、標準化
三、python實現SVM樣本數據標準化和歸一化
1、標準化
2、歸一化 本文源代碼：《機器學習——支持向量機SVM之python實現簡單實例一》
一、標準化…
![[黑群暉經典教程] 一步一步建立自己的黑群暉](http://pic.xiahunao.cn/[黑群暉經典教程] 一步一步建立自己的黑群暉)
[黑群暉經典教程] 一步一步建立自己的黑群暉
【申明：本文并非本人所作，為內部網絡中一位大神所寫，個人覺得寫得很好，遂原文搬了過來，如有侵犯原作者的權利，請及時與我聯系】 PS:有好幾個兄弟覺得我擅自轉發，不是很妥。解釋一下：…
Java為什么能跨平臺運行
因為java程序編譯之后的代碼不是能被硬件系統直接運行的代碼，而是一種“中間碼”--字節碼。不同的硬件平臺上裝有不同的java虛擬機（JVM），由JVM來把字節碼再翻譯成所對應的硬件平臺能夠執行的代碼，因此java可以跨平臺運…