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Leetcode贪心 种花问题
You have a long flowerbed in which some of the plots are planted, and some are not. However, flowers cannot be planted in adjacent plots. Given an integer array flowerbed containing 0’s and 1’s, where 0 means empty and 1 means not empty, and an integer n…
回顾这一年，我沉默良久
今天是一个特殊的日子，因为还有一周就2024了。
回忆
我骑着我心爱的小电驴慢悠悠的走在下班的路上，看着万家灯火，匆匆而过的行人和那开着三轮车的摊贩们与城管斗智斗勇。
我陷入了回忆？
回忆着今年的进程，先是裁员…
Cookie、session、token对比
Cookiecookie 是一个非常具体的东西，指的就是浏览器里面能永久存储的一种数据，仅仅是浏览器实现的一种数据存储功能。cookie由服务器生成，发送给浏览器，浏览器把cookie以kv形式保存到某个目录下的文本文件内，下一次请求…
Leetcode贪心 验证回文字符串
Given a string s, return true if the s can be palindrome after deleting at most one character from it.
思路 用头尾指针遍历原字符串，但碰到所指不相同时，需要退出循环记录此书指针的位置。分别去除两个指针上的内容，查看删除一个字符…
使用ASP.NET Core 3.x 构建 RESTful API - 4.1 面向外部的Model
Entity Framework Core 使用的 Entity Model 是用来表示数据库里面的记录的。 而面向外部的 model 则表示了要传输的东西。这类 model 有时候叫做 Dto，有时候叫做 ViewModel。 举一个例子，人员的Entity Model如下： 最后一个字段表示人员的出生…
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在互联网技术飞速发展的今天，各种技术席卷而来，总是让人感觉压力山大。作为.NET开发者，我们该如何刷新自己，实现价值的提升呢？2019年.NET中国开发者峰会之后，我们汇总了.NET技术圈一些优秀开发者的公众号&a…
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Amazon、Linux基金会开发边缘网络交换器操作系统
Amazon、Linux基金会和5家网络业者上周宣布边缘网络交换器操作系统项目DENT，可能冲击开发专属操作系统的网络晶片及设备业者。DENT希望集结网络设备制造商，系统整合商及晶片厂商，为分散式厂区、远端办公室、分公司及零售业开发解构式网络交换…
fit、transform与fit_transform
fit(x) 是对x进行训练 transform(y) 是将模型直接应用于y fit_transform(x) 是对x进行训练后再将模型应用于x
x_test加fit，pca x_test不加fit
-4 1 0.8855240762093011 0.6501925545571245 0.7678583153832128
-4 3 0.8855236186606635 0.6508344030808729 0.76817…
多库操作：多个数据库的动态切换（一）
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SMOTE/SMOTEEN 处理不平衡数据集
imblearn包
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.combine import SMOTEENN代码
smo SMOTE(random_state42)
x_train, y_train smo.fit_sample(x_train, y_train)smo SMOTEENN(random_state42)
x_train, y_train smo.fit_sample(x_train, y_train)
超燃| 2019 中国.NET 开发者峰会视频发布
首届 .NET Conf China 2019 年，注定会是 .NET Core 社区发展的关键一年，诸多重大事件在这一年发生！正如大家所期待的那样，刷新中国 .NET 社区的年度盛会——2019 中国 .NET 开发者峰会（.NET Conf China 2019࿰…
Lingo优化模型概述
注意事项
lingo中变量默认是非负的示例
model:
max 2*x1 3*x2;
2*x1 x2 < 8;
4*x1 3*x2 < 15;
end数组型变量 集合段、数据段、目标与约束段、计算段、初始段和子模型段
model:
sets:
s/1..10/:x;
endsetsdata:
x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10;
enddatamin sum(s(i):x…
特征选择)
XGBClassifier()特征选择
clf XGBClassifier()
clf.fit(x_train, y_train)
importances clf.feature_importances_
# print(importances)
indices np.argsort(importances)[::-1]
# print(indices)
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seaborn.heatmap概述
点击这里查看官网文档 如果是单纯看数据分布情况，则直接调用包即可。 如果是想看特征两两之间的相似图，则需先求一个相关系数矩阵。
参考样例
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(10)
sns.set_t…
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