2、公式的编辑 若想对插入的公式进行修改，可以选中需要更改的位置，然后选择设计修改相应的符号或者结构等。比如这里将上下结构的分式更改为斜式结构。 ?...5、文本与公式对齐 插入公式之后，你发现文本与公式是顶端对齐的，这时想让它们中间对齐，该如何处理？ 选中相应的内容，点击开始——段落——中文版式——文本对齐方式——居中对齐即可。 ?...K K K \lambda λ...【转载】Cmd Markdown 输入数学公式及使用说明（完美转载版） 4、如何给公式编号（word2016） 只需要在公式的末尾添加 #(1) 然后一定要回车，回车之后，就会自动编号为（1） 但是这个方法有个缺点...，就是当对word文档进行分栏时，也就是双栏显示时，这个公式依然显示在一行！
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。...好了，进入今天的学习吧。 为什么需要复杂度分析？ 首先，我们来思考一个问题：对于两个算法，我们如何评判谁运行得更快，谁运行时更节省内存？...那么，怎么进行复杂度分析呢？有没有什么方法论呢？ 还真有，这个方法论叫做渐近分析法。 什么是渐近分析法？...所以，比较两个算法的执行效率，不能只考虑到个别元素，而应该顾及到所有元素的感受。 我们以数学的方法来统计两种方法的平均执行效率，假设输入规模扩展到n。...后记 本节，我们从算法执行效率方面阐述了为什么需要复杂度分析，并介绍了复杂度分析的方法，即渐近分析法，如果严格地遵循渐近分析法，需要大量的数学知识，这无疑增加了我们分析算法的难度，那么，有没有什么更省心地计算复杂度的方法呢
Symfony 的 DomCrawler 是一个强大的工具，可以帮助开发者从复杂的网页中提取所需的数据。本文将详细介绍如何使用 DomCrawler 进行复杂的网页数据抓取。...选择 DomCrawler 的原因有很多：易用性：DomCrawler 提供了直观的 API，使得 HTML 操作变得简单。灵活性：它支持 CSS 和 XPath 选择器，可以轻松定位复杂的元素。...步骤 5: 处理更复杂的数据结构对于更复杂的数据结构，我们可能需要使用更复杂的选择器或组合使用多个方法。...步骤 6: 处理分页和动态内容对于分页内容或动态加载的内容，我们可能需要模拟点击或处理 AJAX 请求。完整代码将以上步骤结合起来，我们得到了一个完整的脚本，用于提取复杂网页中的数据。的 HTML 页面，也适用于包含分页、动态内容和复杂数据结构的网页。
Symfony 的 DomCrawler 是一个强大的工具，可以帮助开发者从复杂的网页中提取所需的数据。本文将详细介绍如何使用 DomCrawler 进行复杂的网页数据抓取。...灵活性：它支持 CSS 和 XPath 选择器，可以轻松定位复杂的元素。 健壮性：DomCrawler 能够处理各种复杂的 HTML 结构。...步骤 5: 处理更复杂的数据结构 对于更复杂的数据结构，我们可能需要使用更复杂的选择器或组合使用多个方法。...步骤 6: 处理分页和动态内容 对于分页内容或动态加载的内容，我们可能需要模拟点击或处理 AJAX 请求。 完整代码 将以上步骤结合起来，我们得到了一个完整的脚本，用于提取复杂网页中的数据。...这不仅适用于简单的 HTML 页面，也适用于包含分页、动态内容和复杂数据结构的网页。
在当今的互联网世界中，网络请求是数据交换的基础。无论是在开发Web应用程序、自动化测试还是进行数据抓取，掌握如何发送网络请求是一项基本技能。...Lua，作为一种轻量级、高性能的脚本语言，经常被用于这些场景。本文将详细介绍如何使用Lua脚本进行更复杂的网络请求，特别是POST请求。...Lua脚本在网络请求中的优势Lua脚本因其简单性和灵活性，非常适合用于编写网络请求。以下是使用Lua进行网络请求的一些优势：轻量级：Lua脚本体积小，执行速度快，适合嵌入到其他应用程序中。...以下是如何使用Lua发送包含JSON数据的POST请求：lualocal http = require("socket.http")local ltn12 = require("ltn12")local...总结通过本文的介绍，你应该已经了解了如何使用Lua脚本进行复杂的网络请求，包括发送POST请求、处理JSON数据和HTTPS请求。Lua脚本的灵活性和强大的库支持使其成为处理网络请求的理想选择。
因此，作者提出了一个高度精确的机器学习工具devCellPy，它能自动预测跨复杂注释层次结构的细胞类型。...最终研究表明，devCellPy是一个可跨复杂细胞层次结构、物种和实验系统进行自动细胞预测的工具。...虽然这些工具提供了强大的注释算法，但依然缺乏全自动化的过程对跨复杂注释层次的细胞进行分类，其中这些细胞表现出多个身份子类或时间限制的细胞类型。...devCellPy的可移植性允许科学界广泛使用专家策划的参考图谱，以在复杂场景中进行细胞预测。...随着大规模发育细胞图谱的发展，devCellPy将提供资源来帮助识别跨平台和物种的细胞类型，特别是在注释良好的参考数据集中显示复杂的多层注释方案。
Linux bash或命令行允许您执行基本和复杂的算术和布尔运算。像expr，jot，bc和factor等命令可以帮助您找到复杂问题的最优数学解决方案。...在本节中，我们将描述执行上述计算的语法，并介绍如何使用expr命令在Ubuntu命令行中执行高效数学运算。...在本节中，我们将描述通过jot执行计算的语法，并介绍如何使用jot命令在Ubuntu命令行中执行高效数学运算。...bc命令 在bash中执行复杂操作时，bc命令非常有用。 此命令还可以进行比较，处理布尔值，计算平方根，正弦，余弦和切线等。...通过本文中提供的命令语法和示例，您现在可以通过Linux bash执行基本的数学运算。 这将作为您执行更复杂操作的基础，例如使用bash脚本编写程序。
文章目录 前言 一、甲的方法 1、直接插入内置公式 2、公式的编辑 3、插入自定义公式 4、另存为新公式 二、乙的方法 方法一 方法二 三、AXYZdong 的方法 1、准备工作 附：如何输入希腊字母...2、开始写公式 3、手写识别 另：Markdown 中的表示 4、如何给公式编号（word2016） 总结 参考文献 前言 在确定这个题目的时候，当然要去某度看看有没有大神已经总结好的。...2、公式的编辑 若想对插入的公式进行修改，可以选中需要更改的位置，然后选择设计修改相应的符号或者结构等。比如这里将上下结构的分式更改为斜式结构。...【转载】Cmd Markdown 输入数学公式及使用说明（完美转载版） 4、如何给公式编号（word2016） 只需要在公式的末尾添加 #(1) 然后一定要回车，回车之后，就会自动编号为（1） 但是这个方法有个缺点...，就是当对word文档进行分栏时，也就是双栏显示时，这个公式依然显示在一行！
背景介绍在现代网页开发中，HTML结构往往非常复杂，包含大量嵌套的标签和动态内容。这给爬虫技术带来了不小的挑战，尤其是在需要精确提取特定数据的场景下。...问题陈述如何在复杂的HTML结构中精确地提取数据，成为了许多爬虫开发者面临的核心问题。...案例分析下面我们将通过一个具体的示例来演示如何使用Cheerio和jsdom解析复杂的HTML结构，并结合代理IP、cookie和user-agent的设置，实现高效的数据提取和归类统计。...结论本文介绍了如何结合Cheerio和jsdom解析复杂的HTML结构，并通过代理IP、cookie、user-agent的设置，以及多线程技术，提升数据采集的效率和准确性。...通过对http://www.soufun.com.cn网站的具体示例，展示了如何将采集到的数据进行有效的归类和统计。
因为某些关系原因，有时候需要排查pod和外部服务之间是否有网络异常情况，我们需要进行tcpdump抓包操作。...下面，是抓包的具体步骤： 1 列出待抓包的pod 及分布在哪些节点上 kubectl get pods -n ns1 -o wide | egrep myapp 2 找到对应的containerID kubectl...get pod -n ns1 myapp-xxxxxx-xxxx -o json 这里我们可以看到一些 containerID 的信息，记录下来，例如我的是 f712d63e9415c02472dd247219fe2245bae8a13c03838b3043434dae81c2565e... 3 到对应的K8s Node节点上执行下面命令： docker exec f712d63e9415c02472dd247219fe2245bae8a13c03838b3043434dae81c2565e.../bin/bash -c 'cat /sys/class/net/eth0/iflink' 得到结果类似：533 4 然后去找对应的虚拟网卡地址： for i in /sys/class/net/veth
也许现在说起机器学习，普遍都有一种印象，那就是机器学习的模型就是数学模型，需要学许多很复杂的数学符号和很难懂的数学概念才能弄懂原理。这也是让许多同学最终对机器学习望而却步的原因。...KNN，全称K-NearestNeighbor，可以直译为K个最近邻。对，这就是KNN模型进行分类的全部原理。不含任何数学成分，可以放心学习。完。 等等，感觉好像还是不很理解？...KNN分类就是通过测量样本点在空间中的距离，共分三步: 第一步，找到最接近待分类样本的已分类样本，这就是所谓的最近邻。要找K个，这就是KNN中的K的由来。...譬如说假设K为7，那就是由近到远数7个最靠近待分类样本的已分类样本点。 第二步，统计K个最近邻的分类，确定占比最大的那个类。...不过，数学中对如何度量两点距离，其实发明了多种工具，我们常用的那种只是其中之一，称为欧几里得距离，或简称欧式距离。当然，这也是KNN中使用最多的距离度量工具。
什么是K近邻? K近邻一种非参数学习的算法，可以用在分类问题上，也可以用在回归问题上。 什么是非参数学习？...总体而言，如果k值太小，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差会减小，缺点是“学习”的估计误差会增大，预测结果会对近邻的实例点非常敏感，如果近邻的实例点恰巧是噪声就会出错。...换句话说，k值的减小意味着整体模型变复杂，容易发生过拟合； 如果k值太大，就相当于用较大的邻域中的训练实例进行预测，优点可以减小学习的估计误差，缺点是学习的近似误差增大，与输入实例较远的训练实例也会对预测起作用...如果k=N，那么无论输入实例是什么，都将简单的预测它属于在训练实例中最多的类，模型过于简单，完全忽略训练实例中的大量有用信息。 “最近”如何确定？...总体而言，在数据集一定的情况下， K近邻算法的表现如何主要取决于上面提到的三个要素：K值的选择，距离度量的方式和分类决策规则。
要利用MATLAB的优化工具箱进行准确的参数估计和模型拟合，可以按照以下步骤进行： 定义模型：根据问题的需求和数学模型的形式，定义好模型的数学表达式。...初始化参数：为模型中的参数选择初始值，这些参数将在优化过程中进行调整。...这些函数可以根据设定的约束条件和求解方法，进行模型拟合和参数估计。 分析结果：根据优化算法的结果，分析模型预测值与观测值之间的拟合程度，评估参数估计的准确性。...调整参数和重复步骤5和6，直到达到满意的拟合效果和参数估计。 需要注意的是，使用优化工具箱进行参数估计和模型拟合需要一定的数学和计算机编程的知识，同时对问题的理解和对数据的处理也十分重要。...可以参考MATLAB的文档和例子，来进一步了解如何使用优化工具箱进行参数估计和模型拟合。
摘要 本次演讲通过对百度脑图的解析，展现了如何进行web应用的渐进式开发。具体分别讲解了百度脑图的总体结构、kity坐标交换、kityminder-core的命令模式、渲染和布局等。...这就是一个渐进的过程，不同的目标人群能够找到所需的功能。 Kity Kity是一款矢量图形库，它的最底层特性是面向对象支持。...参考坐标系由观察者选取，针对不同的参考有不同的坐标系，它的目的是用来观察图形。 Kity坐标变换 上图中的二维线性变换矩阵能够很清楚的将二维空间中的图形变换呈现出来。...渲染的实现基于渲染器基类core/render提供的运行时支持，能够相对自身坐标系分别对center、top、bottom、left、right、outline、outside位置进行渲染。...这样就能摆脱频繁使用鼠标点击工具栏的情况。 Kityminder-editor有限状态机 有限状态机是计算理论的入门概念，是表示有限个状态以及在这些状态之间转移的数学模型。
做游戏开发，碰到数学问题还真不多，大部分都是逻辑问题，如A打伤了B，B打死了C诸如此类。然后提到如何实现通过程序为人们推荐手机，发现主要也是数学问题。...总结来，在日常的软件开发中，主要涉及逻辑控制和数学建模两大部分，为了实现逻辑控制，我们精通编程语法，熟记API，优雅的涉及模块和类，高效的传输和存储数据。是的，这确实已经是很复杂的学问了。...但对于我们来说，数学问题更让人着迷。 其实今天是要记录一下k-NN最近邻规则算法的。最近养成了一个习惯，将一个数学模型掌握以后，应用到一个例子中，并把它用Blog记录下来。...如果C是月薪13K年龄27，那么你十分有可能和A进行相同的选择，也去购买Iphone。数学上认为C的函数值更解决于A。这就是k-NN最近邻规则的思想，找到和目标属性最接近的样本，并把它们归为同一类别。...进行推广之，从100 人中选出5个最接近目标情况的样本，并把他们使用最多的一款手机推荐给目标，则称之为k-NN最近邻规则，此时k=5。
错误的代码编写示例 from django.conf import settings from user.models import * import sys, os mod=0xffffffff def...* 3: v * 10 for k, v in zip(range(10), range(3, 50)) if k % 2 == 0} # as;df;asdfj 28 return...二元操作符前后各一个空格，包括以下几类： 数学运算符 + - * / // = & | 比较运算符 == !...1行 函数内：同一函数内逻辑块之间，空一行 文件结尾：留一个空行 注释 两点需要避免：①逐行添加注释②没有一个注释 行尾注释：单行逻辑过于复杂时添加 块注释：一段逻辑开始时添加 引入外来算法或者配置时须在注释中添加源连接...，可复用度更高 一个函数只做一件事情, 并把这件事做好 大的功能用小函数之间灵活组合来完成 避免编写庞大的程序, “大” 意味着体积庞大, 逻辑复杂甚至混乱 自定义的变量名、函数名不要与标准库中的名字冲突
1、引言 构建量化策略，首先需要找到具有所谓alpha的特征量，将这些特征量输入到数学模型学习出买入或者卖出信号，然后根据一定的出场规则出场。...数学模型各种各样，有诸如线性回归、logistic回归的线性模型; 也有诸如神经网络、支持向量机等非线性模型。数学模型的目的是尽可能的将具有alpha的特征量准确的翻译成买入或者是卖出信号。...相同的特征量，不同的模型，其翻译的精度是不一样的，所谓翻译精度不仅仅是指样本内的拟合，更重要的是样本外的预测，理论以及经验均表明，数学模型越简单，其泛化能力越强，在进行样本外预测时，精度越高。...分类时，根据其k个近邻的训练样本的类别，通过多数表决的方式进行预测。 k近邻法不具有显式学习过程，直接利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并其作为分类的模型。...k值的选择会对k近邻法的预测结果产生重大影响，k值越大，模型越简单，模型拟合误差越大，当k值等于样本量的大小时，不管输入特征向量是什么，我们都将其类别简单的预测为多数类; k值越小，模型越复杂，模型的拟合误差越小
摘要：尽管在各种复杂任务中表现出色，但现代大型语言模型（LLM）仍然难以处理一些对人类来说简单直观的数学问题，例如加法。...尽管LLMs在多种复杂任务中表现出色，但它们在应用基本数学规则解决新问题方面的能力有限。...A：相关研究主要集中在以下几个方面： LLM推理能力：近年来，LLMs在各种任务上表现出显著的能力提升，包括翻译、摘要、常识、数学、逻辑等复杂推理任务。...A：尽管论文提出了RFFT技术并取得了显著的成果，但仍有一些潜在的研究方向可以进一步探索： 更复杂的数学任务：研究RFFT技术在更复杂的数学任务（如代数、几何、微积分等）上的有效性，以及如何调整RFFT...错误分析和改进：对RFFT过程中出现的错误进行深入分析，以识别模型在遵循规则时的局限性，并探索如何改进模型以减少这些错误。
人工智能将成为推动中国发展的新生科技力量，并在未来扮演着越来越重要的角色，对于想要从事AI行业的小伙伴们来说，如何能够快速、深入的掌握机器学习相关知识显得尤为重要。...为了帮助大家更好的入门机器学习，博文视点学院联合资深AI专家齐伟老师（老齐）推出系列直播课——《零基础⼊门机器学习》 只要你具备基本的 Python 语⾔编程能⼒，愿意坚持学完本课程，我们将极尽所能帮助大家掌握机器学习的常...贝叶斯分类器 6. k 最近邻 7. 聚类 8. ⽀持向量机 9. 半监督学习 10. 集成学习 11. 深度学习 12. 强化学习 13. 图神经⽹络 14. 模型评估与选择 15....更多有关资料，请访问个⼈⽹站：www.itdiffer.com 已经出版图书： ○《跟⽼齐学Python：轻松⼊门》 ○《跟⽼齐学Python：Django实战》 ○《跟⽼齐学Python：数据分析》...○《数据准备和特征⼯程》 ○《Python⼤学实⽤教程》 ○《机器学习数学基础》 视频课程： ○ 机器学习数学基础 扫码了解课程详情 更多学院免费好课大集合 超值优惠，等你来逛！
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