原创 數據結構（線性表&樹&圖）
一、線性結構 1.1線性表 定義：線性表是n個元素的有限序列，通常表示爲{a1,a2,...,an}，對於非空線性表有如下幾個特點： 1）存在唯一的一個被稱爲"第一個"(“最後一個”)的元素； 2）除第一個元素序列中的每一個元素都有唯一
2020-06-28 08:50:58
原创 微信小程序學習（五）
一、Animation wx.createAnimation(Object object) 作用：創建一個動畫實例animation 。調用實例的方法來描述動畫。最後通過動畫實例的 export 方法導出動畫數據傳遞給組件的 animat
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原创 矩陣分析學習（補充）
一、k級行列式因子 在A(λ)特徵矩陣中所有非0的k級子式首項係數爲1的最大公因式Dk(λ)稱爲A(λ)的一個k級行列式因子； 舉個例子：在這裏我們設A(λ)爲 對於1問：1級非0子式爲（λ+1，λ-1，λ-2），這三個多項式的最大公因
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原创 軟件工程學習（四）
知識要點： 1）實現：編碼風格；2）測試的定義和目標；3）單元測試； 4）集成測試過程及方法；5）白盒、黑盒測試技術；6） BRO測試；條件測試，測試用例設計。 7）維護：軟件維護的定義、特點； 8）主要的維護活動；軟件再工程過程。 9）
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原创 JQuery學習（二）
一、jQuery DOM 操作 1）獲得內容 ：text()、html() 以及 val()； text() 設置或返回所選元素的文本內容；（不返回html標記信息） html() 設置或返回所選元素的內容（包括 HTML 標記
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原创 矩陣分析學習（補充）
在系統分析中，會涉及到多項式矩陣互質性的判別問題，此類問題通常歸結爲兩種 1）具有相同行數的多項式左互質； 2）具有相同列數的多項式右互質； 一、多項式矩陣的右公因子（左公因子）的定義： 二、多項式矩陣的最大右公因子（最大左公因子）的定
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原创 機器學習（神經網絡）
一、感知機（單個神經元） 感知機是基本的處理元素。它具有輸入（其輸入可以來自外部輸入，也可以來自其他感知機）。與每個輸入xi 相關聯的 是一個鏈接權重（突觸權重）wi，而輸出y在最簡單的情況下是這些輸入的加權和（也可以是其他類型） 如上
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原创 機器學習（numpy庫）
導入numpy庫：import numpy as np； 創建numpy對象：通過numpy.array來實現； numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None,
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原创 微信小程序學習（四）
一、小程序的配置： 全局配置：即在app.json進行配置的信息：（下表僅僅列出常用的幾種） 屬性 類型 必填 描述 pages string[] 是 頁面路徑列表，存放所有頁面路徑 window Object 否 全局的默認窗口表現，設
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原创 機器學習（雜項）
一、特徵縮放 在訓練模型的過程中，我們所選取的特徵可能會出現數據過大（跨度過大）的情況。過大的數據（區間）可能會導致 在梯度下降過程中收斂過慢，這時就需要對特徵數據進行適當的縮放操作。 縮放方法（收斂到【0,1】【-1,1】& 其他） 1
2020-06-28 08:50:58
原创 微信小程序學習（七）常用API（2）
一、地圖：MapContext wx.createMapContext(string mapId, Object this) MapContext 常用方法如下表所示：（常用的一般就是獲取移動設備的位置信息以及或者當前地圖的中心座標位置
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原创 微信小程序學習（六）常用API
通過這幾天的學習，已經初步能夠了解小程序的目錄結構、程序配置、界面設置，以及對其api的簡單使用； 現在我們在繼續學習幾種在小程序中常用的api： 一、獲取系統信息： 1）wx.getSystemInfo(Object object)：其
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原创 微信小程序學習（實戰）
這幾天瀏覽了很多小程序，感覺星巴克的小程序佈局既簡單又大方，結合之前所學的小程序知識來對其進行簡單的模擬； （注：僅僅限於學習，並不進行商業用途，哈哈^_^ 望周知！！！） 知識儲備： 1）微信小程序組件【在這裏主要使用了view / s
2020-06-28 08:50:58
原创 微信小程序學習（三）
一、小程序的運行環境 小程序一般運行在以下三種環境：IOS、Android、以及小程序開發平臺上面（一般用於調試與測試）； 小程序在啓動後，頁面被展示給用戶，此時的小程序處於前臺狀態。 當用戶點擊手機右上角的關閉按鈕時或者Home鍵離開微
2020-06-28 08:50:58
原创 機器學習（多元線性迴歸模型&邏輯迴歸）
多元線性迴歸 定義：迴歸分析中，含有兩個或者兩個以上自變量，稱爲多元迴歸，若自變量係數爲1，則此迴歸爲多元線性迴歸。 （特殊的：自變量個數爲1個，爲一元線性迴歸）多元線性迴歸模型如下所示： 如上圖所示，一元線性迴歸圖形爲一條直線。而
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