Chrome 上有非常多的功能强大的和插件。这些插件让 Chrome 变得更加强大。下面是我常用的一些插件。
今天我来给大家介绍一种网页特效，这种网页特效是是背景出现下雪的效果，非常的绚丽。如果说下雪不太适合自己的网页，需要飘落一些花瓣或心之类的，那么同样可以使用这个特效，只填一张图片即可实现，废话就不多说了，直接了看代码吧。
下面我们提取数据集中花瓣宽度与花瓣长度数据，将花瓣数据分为训练数据与测试数据，训练数据用于训练线性回归模型，测试数据用于检测我们的模型的准确率。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
前两天用css3写了一个吕布的回城特效，感觉还行，不过吕布有了，作为吕布对象的貂蝉怎么能没有呢？今天就来用css3再给貂蝉也来一套，写的不好不要喷我哦
painter五彩花瓣外观效果如何添加，我们可以使用钢笔式花瓣效果来实现，下面我们就来看看详细的教程。
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说，目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
当您不再满足于简单的形状和路径时，SwiftUI的两个有用功能会合在一起，以极少的工作量创建出漂亮的效果。第一个是CGAffineTransform，它描述了如何旋转，缩放或剪切路径或视图。第二个是奇偶填充(even-odd fills)，它使我们可以控制应如何渲染重叠的形状。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你知道吗？其实你可能天生就会算除法。 最近宾夕法尼亚大学的学者们发现，即使儿童在并没正式学习算术前，就本能地具有这方面能力。 在一项对89名儿童的测试中，孩子们在73%-77%的情况下都能选择正确的答案，成人的正确率则在90%以上。 目前，这项研究被发表在《人类神经科学前沿》上。 全靠近似数量系统（ANS） 在介绍实验前需要说明的是，儿童天生会算除法，并非是我们平常看到的公式模样，而是说具备这方面能力。 这项实验基于的理论基础是近似数量系统 （appr
华为也入局网约车行业了。7月19日由用户发现，华为已在应用众测中上线了一款名为“Petal出行”的应用。
由Fisher在1936年整理的Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。
Pandas的使用很灵活，最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。
斐波拉契 意大利的数学家列昂那多·斐波那契在1202年研究兔子产崽问题时发现了此数列．设一对大兔子每月生一对小兔子，每对新生兔在出生一个月后又下崽，假若兔子都不死亡． 问：一对兔子，一年能繁殖成多少对兔子？ 题中本质上有两类兔子：一类是能生殖的兔子，简称为大兔子；新生的兔子不能生殖，简称为小兔子；小兔子一个月就长成大兔子．求的是大兔子与小兔子的总和． 月份Ⅰ ⅡⅢⅣⅤⅥ ⅦⅧⅨⅩ ⅪⅫ 大兔对数11235813 21345589144 小兔对数01123581321345589 到十二月时有大兔子144对
Python的turtle模块是一个直观的图形化编程工具，让用户通过控制海龟在屏幕上的移动来绘制各种形状和图案。turtle模块的独特之处在于其简洁易懂的操作方式以及与用户的互动性。用户可以轻松地通过使用诸如前进、后退、左转、右转等基本命令，来编写程序控制海龟的行动路径，从而创造出丰富多彩的作品。就像是给海龟下达指令，让它在屏幕上留下痕迹一样。
随着元宇宙概念的火爆，3D 渲染相关的技术频繁被提及，而 Three.js 是基于 WebGL 的 api 封装的用于简化 3D 场景的开发的框架， 是入门 3D 的不错的抓手，今天我们就来入门下 Three.js。
鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它由三种不同品种的鸢尾花的测量数据组成：山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 在这篇文章中，我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。
基本需求：搜索图片，采集图片。 期望需求：高质量图片，图片栏目归类，相关图片推荐，极简风格页面。 兴奋需求：商业高质量图片，社交功能，有奖设计活动。
Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。
俗话说，工欲善其事，必先利其器。 作为一名产品经理，办公时难免需要用到许多的办公工具，but究竟哪些工具好用、好学？ 哪些工具适合老手？ 哪些工具适合小白？？这依然是很多产品经理们头疼的问题… 况且市
Python cookbook：Python Cookbook，完全基于 Python 3，写的也很不错，中文版。
利用机器学习算法构建模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小，区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。
收藏了十几个图库，依然搜不到好图片？那就别错过今天这个教程！这个「图片搜索」系列，不仅教你学会如何榨干一个优秀的图库，而且还附上了那些无法另存的图片的下载方法，本文是第一二部分，站点推荐和下载技巧篇。 图片力量教程分为三个部分： 站点推荐篇 下载技巧篇 搜索技巧篇 曾经有同学问我关于搜索图片的问题，把他的网站收藏夹截图发给我，一打开我就懵逼了，小小的收藏夹里面居然有数百个网站。这位同学反应了一个问题，收藏本身的作用，是在全球海量的网站中挑出自己最喜欢的那个，而大多数同学都是见到一个就收藏一个，好不好用，适不
现代人的生活真是太难了 考试工作、房贷车贷、有娃要带 加班熬夜、忧愁难排 生活的重压下 想开似乎是最简单的解压方式 鹅表示：我想开了，你呢？ 点击你想开的方式 1、躺平才是终极奥义 （↑千万别点开图片，除非想开了） 2、想开在花盆里 （↑千万别点开图片，除非想开了） 3、简单放空一下 （↑千万别点开图片，除非想开了） “鹅想开了”作为主打正能量的QQ周边产品强势来袭，以萌趣可爱之力，解救压力爆表的日常。 “鹅想开了“系列一共有两款产品：三合一花包和花抱枕
（基本认识）机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，使之不断改善自身性能。是一门能够发掘数据价值的算法和应用，它是计算机科学中最激动人心的领域。我们生活在一个数据资源非常丰富的年代，通过机器学习中的自学习算法，可以将这些数据转换为知识。
我们知道机器学习的关键是数据和算法，提到数据，我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的，优质的数据来训练我们的模型，这里分享几个数据获取平台
“Qzone粉丝吧”的动效设计共分为两个版本（粉丝吧现已改版为话题圈），最初版是给明星“送星星”，升级版是给明星“送花”。麻雀虽小但五脏俱全，这两个版本的动效设计，虽然看似简单，其实在背后有着相对复杂
scikit库中提供了一些数据，这里使用iris数据集，是一种鸢尾属植物，所给数据中包括两种类型的花，目的是根据所给信息判断两种花分别属于哪一类。也就是说找到区分这两种花的方法。
最近写了一篇关于前端一些常见轻便耐用的UI框架的小总结，很多小伙伴私信问我，要怎么学习前端，没有明确的方向，为了感谢大家的关注点赞打赏和喜欢，决定把前端的学习进阶之路稍微整理一下，也为了自己能在工作之中思路更加的清晰。姑娘水平能力火候不够尚在学习中，如有不足，欢迎批评指正补充。 初级阶段 阿里矢量图标库：http://www.iconfont.cn/ ps使用教程：http://www.16xx8.com/ JavaScript教程：http://www.runoob.com/js/js-tutorial.
最近天宝在辛苦的找工作，好多热门的工作都有涉及到了深度学习，AI什么的。为此呢，便想着写点什么，解释一下什么是深度学习。然而呢，说来话长，要想从零开始了解深度学习，还是的从深度学习的起源，机器学习说起。 1 概念简介 深度学习是机器学习的一个重要分支，深度学习值的是使用多层的神经网络感知机进行数据的特征提取，以发现数据的分布式特征。 首先说一下机器学习，机器学习是根据已有的经验，不断的自动改进的计算机算法。也就是说，机器学习就是使用已有的数据，学习这些数据，得到与这些数据有关的规律。 在机器学习中主要涉及的
现在从事IT方向的人有很多。由于Web前端薪资水平高，职业前景广阔，岗位缺口大，就业口径宽，想通过学习Web前端开发从而进入到该行业工作的人越来越多。当然也有很多人在犹豫不知道web前端开发都学哪些内容？零基础的可以学会吗？好不好学.
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字，公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样
送你一朵小红花，愿你勇敢的面对生活中的苦难，不要放弃爱与希望，蓝天白云，定会如期而至。
以下练习数据来源均为seaborn库中提供，通过网络获取，如果出现网络获取慢或者失败的情况，可以到GitHub上搜索seaborn-data，下载后传入读取路径即可
本文章属于爬虫入门到精通系统教程第八讲 本次我们会讲解两个知识点 异步加载 headers中的Accept 本次我们要抓取的是花瓣网美女照片美女花瓣，陪你做生活的设计师（发现、采集你喜欢的美女图片）花瓣网（http://huaban.com/favorite/beauty/） 本次我们会用到的辅助包 scrapy/parsel （https://github.com/scrapy/parsel）(假如你用过scrapy,那么一定不陌生，这就是其中提取器) Parsel is a library to ext
【新智元导读】近期哈佛大学的研究人员研发了一款十二面体的“折纸花瓣”柔性机械臂RAD，能够抵达人类无法到达的深海，捕捉海底世界的软体动物并将其完好无损地带回陆地，对深海探索有极大应用潜力。相关论文发 在Science Robotics发表。
有时候，我们可能想用Python绘制决策树，以了解算法如何拆分数据。决策树可能是最“易于理解”的机器学习算法之一，因为我们可以看到如何正确地作决策。
有这样一个数列：1、1、2、3、5、8、13、21、34……前两个元素为1，其他元素均为前两个元素和。在数学上以如下递归的方法定义： 这就是斐波那契数列的数学定义。那数学家是如何发现（或创造）
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过，一些回归算法可以用来进行分类，以及一些分类算法可以进行回归预测，Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值，来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%，那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢？ 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
想要寻找图片的小伙伴们应该不会错过这个网站，对，没错，就是花瓣网，各种图片应有尽有，而花瓣网的推荐画板里面的词还是非常不错的，可惜被和谐了不少，想要采集花瓣画板的词，python爬虫当然是没问题的，花瓣的数据比较有意思！
邻近算法，又叫K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法，举一个例子，比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏，就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏，如果大多数都喜欢打游戏，可以推测这个人也喜欢打游戏。KNN就是基于这种有点“物以类聚，人以群分”的简单粗暴的想法来进行分类的。
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鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种，即山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它帮助我们更好地理解数据、发现趋势和模式，并有效地传达我们的发现。在Python领域，Pandas和Matplotlib是两个非常强大的库，它们提供了丰富的功能来进行数据分析和可视化。本文将介绍如何结合使用Pandas和Matplotlib进行数据探索性可视化的最佳实践。
今天我们将要学习R语言进阶中最重要的统计内容---主成分分析，它在我们的研究中几乎是无处不在，应用最广的就是将主成分放入回归模型进行拟合，用于矫正相关的混杂因素。
广阔的海洋可容纳一百万种尚未被记述的物种。然而，这些生物体中的许多都是软体的，如水母，鱿鱼和章鱼，并且难以用现有的水下工具捕获它们，因为这些工具经常会破坏它们。现在，由哈佛大学Wyss研究所的研究人员，John A. Paulson工程与应用科学学院（SEAS）和拉德克利夫高级研究所开发了机器人设备，可以安全地将精致的海洋生物捕获到折叠的多面体外壳内，该研究报告发表在Science Robotics上。
决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。
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