Bootstrap是一款HTML，Css和JavaScript开发框架，其也支持开发者进行自定义构建，开发者也可以只打包自己需要的功能模块使用。Bootstrap的中文网址如下：
——————————————————————————————————修正：打算更四~五篇，之后更simulink相关操作
1，行row必须包含在 .container （固定宽度）或 .container-fluid （100% 宽度）中，一行有12列
本文主要介绍一下numpy中的几个常用函数，包括hstack()、vstack()、stack()、concatenate()。
在 HTML5 的项目中，我们做了移动端的项目。它有一份非常重要的 meta，用于设置屏
Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JAVASCRIPT的，它简洁灵活，使得 Web 开发更加快捷。 重点的是你要理解这个框架的运行机制，了解了它是怎么运行怎么使用，才能够更加高效的布局页面
Bootstrap 是基于 HTML、CSS、JAVASCRIPT的，它简洁灵活，使得 Web 开发更加快捷。 重点的是你要理解这个框架的运行机制，了解了它是怎么运行怎么使用，才能够更加高效的布局页面。 附上中文网站，了解了怎么玩之后就在上面找自己需要的，然后玩起来！！ http://www.bootcss.com
Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统，随着屏幕或视口（viewport）尺寸的增加，系统会自动分为最多12列。
七月底的时候在网络上看到了这样一个赛事，赛题大概总结起来就是用代码玩一款十分经典的游戏俄罗斯方块，通过游戏得分来排名评比，觉得挺有意思，抱着随便试试的想法就参加了，结果最后获得了全国第49名，最终获得的最高分数是31万多一点，虽然和第一名的一百多万还是有不小的差距，需要改进反省的地方还有很多，但这一成绩还是基本达到了我的预期的，同时我也是成功获得了腾讯招聘的绿色通道，丰富了自己的履历。
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
在网页开发中，创建响应式的布局是至关重要的，因为不同设备和屏幕尺寸需要不同的布局来呈现内容。Bootstrap 提供了一个强大的栅格系统，使开发者能够轻松创建适应不同屏幕的网页布局。本文将深入介绍 Bootstrap 栅格系统，面向初学者，帮助您充分了解如何使用它来构建响应式网页。
爆数据库 使用联合查询 1' union select 1,2,database()#
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
[TOC] 0x00 前言简介 什么是BootStrap? 答:Bootstrap是Twitter 的 Mark Otto 和 Jacob Thornton 开发的推出的一个用于前端开发的开源工具包产
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
Bootstrap 是最受欢迎的 HTML、CSS 和 JS 框架，用于开发响应式布局、移动设备优先的 WEB 项目，使用这个框架可以简单高效的开发出适配各种屏幕的网站应用，即是编写一套代码，适用多重平台（PC，平板，手机等）。Bootstrap 相比其他框架，自由度更高，它提供了基本的样式和基本的组件，而不会在创造上约束开发者的思维。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
BootStrap 必须需要至少一个布局容器，才能为页面内容进行封装和方便的样式控制。
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
3.时间允许的话，尽可能了解一些身为程序员必要掌握的知识（例如json，参考于网络资源）。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
Python 是一种通用且功能强大的编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。使Python对这些领域如此有用的关键库之一是NumPy。NumPy提供了强大的工具来处理数组，这对于许多科学计算任务至关重要。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 连接两个二维 NumPy 数组。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
本来要写NLP第三课动态规划的，日了，写到一半发现自己也不会了，理论很简单，动态规划咋回事也知道，但是实现在源码上还是有点难度，现在简单给予题目描述，小伙伴也可以来思考一下，例题一，我们现在有1元硬币，2元硬币，5元硬币和10元硬币。我们要将M金额的钱换为硬币，保证硬币数目最少，我们的换法是什么，例题二，我们现在有M米的绳子，截成N段（N的长度一定为整数），将N段绳子的长度相乘，保证乘积结果为最大值，我们需要截取，过几天再回头来写这个吧。我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。
<link href="assets/plugins/bootstrap/css/bootstrap.min.css" type="text/css" rel="stylesheet"/>
在做图像和nlp数组数据处理的时候，经常要实现两个数组堆叠或者连接的功能，这经常用numpy库的一些函数实现，常用于堆叠数组的numy函数如下：
Bootstrap来自Twitter(推特)，是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap是基于HTML、CSS和JAVASCRIPT的，它简介灵活，使得Web开发更加快捷。
col-md-数字： xs：手机设备大小 sm:平板设备大小 md:笔记本设备大小 lg:台式电脑设备大小 数字：代表着在一行12列中所占的单元格数。
原理就是在不同屏幕下，通过媒体查询来改变这个布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从而实现不同屏幕下，看到不同的页面布局和样式变化。
3、添加应用的资源（资源类型有CSS和Javascript，导入内容形式有代码或具体文件）
集成学习原名为Classifier combination / ensemble learning，它是根据训练数据构造一组基分类器（base classifier），通过聚合每个基分类器的输出来进行分类。
近年来，紧致化智能机器人存取系统(Robotic compact storage and retrieval systems)得到了广泛应用。该类系统将货物存储在标准化物料箱(bin)中，然后采用堆叠(stack)的形式进行存储。智能机器人在网格顶部行走，将货物在工作站与堆叠之间进行运输。本研究在该系统中考虑指定(dedicated)和分享式(shared)存储策略，并结合随机与分区存储方案，旨在建立有效的绩效指标评估模型，分别从系统吞吐率与运行成本的角度来优化系统结构和运行策略。首先，建立半开半闭排队网络(semi-open queueing network)；然后采用近似矩阵几何算法进行求解，并使用仿真和真实案例进行模型验证。该绩效评估模型可用于优化系统结构和运行策略选择，结果表明，指定存储策略可显著提升系统吞吐能力；最后，本研究构建带吞吐时间约束的成本优化模型，比较不同存储策略下的最优运行成本。结果表明，分享式存储策略可大幅提升系统存储空间利用率，从而降低约40%的运行成本。
对于 Jenkins 而言，可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果，并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节，大多数插件使用静态 HTML 页面，因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
就是说我们不用再写一大堆的媒体查询了,直接把下载好的js文件引用就可以了,这个貌似已经过时了,所以就不多讲解.
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
转载：https://juejin.cn/post/7068113084451127333
在描述变量的分布情况时，我们可以根据变量的类型，采用不同的方式进行展示，如直方图、饼图、柱状图等。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
国庆即将到来，前一期讲到获取网站信息判断所属环境以及各个端口的用处和弱口令密码利用方法,这期仍有很多客户找到我们Sine安全想要了解针对于SQL注入攻击的测试方法，这一期我们来讲解注入的攻击分类和使用手法,让客户明白漏洞是如何产生的，会给网站安全带来怎样的影响！
注：ttest_1samp, ttest_ind, ttest_rel均进行双侧检验 H0:μ=μ0H_0: μ=μ_0 H1:μ≠μ0H_1: μ≠μ_0
2019年实习时的 BootStrap(4.x)基础知识 备份 BootStrap5六角学院文档： HexSchool 顺便推荐一个程序员段子网站 techug.com
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