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VUE初次初始化项目过程中的一些问题解决策略

1、安装vuenpm install -g vue-cli2、设置npm源npm install -g nrm3、列出可选的源nrm ls4、切换源nrm use tabo5、初始化项目vue init webpack prj6、vue init webpack 卡在chromedriver上问题解决办法解决策略:设置chromedriver源为npm ins...

2019-05-10 15:35:12

11-matplotlib-多图

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 通过创建多个figure 对象来创建多图fig1 = plt.figure()ax1 = fig1.add_subplot(111)ax1.plot([1,2,3],[3,2,1])fig2 = ...

2019-03-19 21:56:39

10-matplotlib-子图

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' - matplotlib 对象简介 FigureCanvas Figure Axes - figure = plt.figure() ...

2019-03-19 21:39:35

09-matplotlib-面向对象

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 三种方式简介 - pyplot : 经典高层封闭 - pylab : 将matplotlib 和 numpy 合并的模块, 模拟matlab的编程环境 ...

2019-03-19 21:32:03

08-matplotlib-颜色与样式

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 颜色: - 八种内置默认颜色, 缩写 b :blue g :green r :red c :cyan m :magenta y :yellow ...

2019-03-17 19:12:21

07-matplotlib-箱线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 箱形图(Box-plot)又称为盒须图,盒式图,或 箱线图; 是一种用在显示一组数据分散情况的资料统计图; 上边缘,上四分位数,中位数,下四分位数,下边缘,异常值;'''np.random.seed(100)data = np.random.normal...

2019-03-17 19:11:06

06-matplotlib-饼状图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 饼状图显示一个数据系列中各项总和的比例; 饼状图中的数据点显示为整个饼状图的百分比; 如:前十大品牌占市场份额图 '''# 例labels = 'A','B','C','D'fracs = [15.0,30.0,45.0,10.0]explo...

2019-03-17 19:09:21

05-matplotlib-直方图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 由于一系列不等的纵形图组成,表示数据分布的情况 例如:某年级同学的身高分布 需要注意与 柱形图的区别'''# # 例# mu = 100 #均值# sigma = 20 # 标准差## x = mu + sigma * np.rando...

2019-03-17 18:49:07

04-matplotlib-柱形图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 柱形图# 例一N =5y = [15,28,10,30,25]index = np.arange(N)p = plt.bar(index,height=y)plt.show()# 例2p1 = plt.bar(0,bottom=index,width=y,height=...

2019-03-17 18:46:39

03-matplotlib-折线图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdates''' 折线图,用直线段将各数据连接起来组成的图形 常用来观察数据随时间变化的趋势 例如:股票价格,温度变化'''date ,open ,close = np.loadtxt("000001.c...

2019-03-17 18:44:45

02-matplotlib-散点图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt''' 散点图显示两组数据的值,每个点的坐标位置的值决定 用户观察两种变量的相关性: 正相关 负相关 不相关 '''# 正相关height = [161,170,174,165,182,175]weigh...

2019-03-17 18:42:18

01-numpy基础简介

import numpy as np # ndarray ''' # 三种创建方式 1、从python的基础数据对象转化 2、通过numpy内置的函数生成 3、从硬盘(文件)读取数据 ''' # 创建方法一 a= [1,2,3,4] x1 = np.arra...

2019-03-17 18:38:21

一文教你入门增长黑客方法论

SilhouetteOwlCity-TheMidsummerStation最近“寒冬”论的不断扩张,企业也越来越重营销的ROI,不断的挖着怎样以最低的成本获得最大效益增长;加上移动互联网的普及,消费者对技术的了解日益加深,他们也更加排斥广告,多数用户都是直接选择屏蔽营销广告。于是,重新翻出来《增长黑客 如何低成本实现爆发式成长》一书,细细研读寻找有效可行的增长之道。...

2019-03-06 22:35:07

基于内容推荐算法详解

Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤,简称CF) 是目前最流行的推荐方法,在研究界和工业界得到大量使用。但是,工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法,Content-based Recommendations (CB) 基本也会是其中的一部分。 CB应该算是最早被使用的推荐方法吧,它根据用户过去喜欢的产品(本文统称为i...

2019-03-03 16:39:54

几行代码教你OCR的正确姿势

什么是OCR?我们来看一下百度百科给的定义:OCR (Optical CharacterRecognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程;我简要的总结为: OCR三步走:"内容——> 扫描——>结果"今天来用代码的形式讲一下,怎么用...

2019-02-28 16:28:49

学习增长黑客最常见的6大误区

学习增长黑客最常见的6大误区误区一:“增长黑客和互联网营销没有区别,仅是注重低成本获客“​ 增长其实最关注的不是拉新,而是留存,留存的复利效应。误区二:“增长黑客是灵丹妙药,立刻就能见效”​ 增长不能临时抱佛脚–缺乏长期积累,实力再雄厚也无法从中受益误区三:“就算产品很烂,增长黑客也能把它推火”​ 真正的增长必须基于一个好的产品;如果把增长比作盖房子,那么优秀的产品功能/用户体验就是地...

2019-02-27 14:40:23

MySQL数据类型和操作数据表

MySQL数据类型整型TINYINT 1字节 有符号值 -128到127 (- 2^7 到 2^7-1) 无符号值 0 到 255 (0 到 2^8-1)SMALLINT 2字节 有符号值 -3278 到 32767 (- 2^15 到 2^15-1) 无符号值 0 到 65535 (0 到 2^16-1)MEDIUMINT 3字节 有符号值 -8388608 ...

2019-02-27 11:41:06

MySQL常用命令

MySQL登录/退出登录mysql -u root -p -P3306 -h127.0.0.1-D 数据库名称 打开指定数据库--delimiter = name 指定分割符-h 服务器名 服务器名称 -p 密码 密码-P 端口号 端口号-u 用户名 用户名--promp...

2019-02-27 11:39:42

自然语言处理--趋势篇

转载;原文地址:https://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5b988b4eca9910654c0823f5/topic/5b993d66ca9910654c084853第五章 趋势篇随着深度学习时代的来临,神经网络成为一种强大的机器学习工具,自然语言处理取得了许多突破性发展,情绪分析、自动问答、机器翻译等领域都飞速发展。下图分别是 AMiner 计算出的自然语言...

2019-02-27 01:49:49

自然语言处理--应用篇

转载;原文地址:https://gitbook.cn/gitchat/geekbook/5b988b4eca9910654c0823f5/topic/5b993b7cca9910654c08484f第四章 应用篇从知识产业角度来看,自然语言处理软件占有重要的地位,专家系统、数据库、知识库,计算机辅助设计系统(CAD)、计算机辅助教学系统(Cal)、计算机辅助决策系统、办公室自动化管理系统、智能...

2019-02-27 01:42:33

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