起因 很少有主题能兼顾实用与美观，比如极光主题虽然炫酷好看，但是单页展示的内容过少，不能专注于内容；就是想折腾 因而产生了如下需求： 一份配置文件生成多种主题的博客，同时存在 站点间路由一致，方便随时切换 由于现在的博客全站是基于Git管理的，虽然可以使用不同的分支管理不同的主题，但这么做在每次更新文章的时候非常不方便，所以这种方案不采用。 配置 由于hexo generate可以指定配置文件，这就为本方案提供了可能。 本次使用的是Hexo Next 8 和 Aurora 两套主题，配置文件在根目录的组织形式如下： 1 2 3 4 5 -/ --_config.yml 为Auro

论述题（7*8分) 论述数据、图形与可视化的关系 论述可视化的流程 论述比较类图，分布类图，流程类图的特点 论述矢量图与位图的特点 论述结构化、数据半结构化数据、非结构化数据的特点 论述云服务的分类与华为云DLV的特点 论述AR VR MR的特点 看图写代码 一个图里三条线，带图例，样式考察仅限于线型、点型（matplotlib) 看代码画图 matplotlib: 上下两个子图 echarts: 考察点 grid实现子图 每个子图中，柱状图与折线图两个系列叠加 dataset.source花式切分数据系列（layoutby=‘row’)

复习课视频录像 GRC和他小伙伴的笔记 0. 题型 题型 数量 分值 简答题 4 60 设计题 2 25 未知题型 1 15 老师对最后的题目讳莫如深，“你只要上课听了，还是能拿一点分的"。 1. 提纲 第二章 掌握随机梯度下降算法 掌握批量梯度下降算法 理解正则化（L1，L2） 掌握Dropout思想、处理流程等 掌握常用定理：NFL、丑小鸭、奥卡姆剃刀等 第三章 掌握Logistic回归、Softmax回归 掌握各种常见的损失函数公式以及针对具体的应用场景，如平方损失、交叉熵损失等 理解经验风险与结构风险 第四章 掌握几种常见的激活函数(Sigmoi

本文非原创，转载自csdn一匹好人呀 1. 软件工程和计算机有什么区别？ 基础课程重复度较高。+ 计算机偏学术研究，软件工程偏工程实践。一般来说计算机的学习偏重学习计算机的原理。学习偏理论，学习内容涉及软件也涉及硬件。软件工程，简称 (SE)。SE 的学习主要是围绕着软件的应用、设计、开发、维护架构这几个模块等，偏应用、工程、实践，学习内容涉及一些基本的硬件，但更多是工程的理论和大量的软件实践知识。+ 软件工程培养计划里面一般有项目管理，架构，测试等科目。 2. 算法的基本特征和复杂度 （1）基本特征 输入、输出、有穷性

1. 绪论 机器学习的概念 不需要确定性编程就可以赋予机器某项技能 Performance Task Experience，程序使用E在T上获得了P的提升，就是学习 按照任务种类分：回归、分类、聚类、降维 按照学习方式分：有监督、无监督、强化学习 2. 模型的评估与选择 重点章节 各种评价指标，包括写代码、调用库函数 例题如协方差矩阵、查准、混淆矩阵、ROC曲线 基本知识点如过拟合问题与解决方案 经验误差empirical error:在训练集上的误差（训练误差） 泛化误差generalization error：在未来样本上的误差 泛化误差越小越好，但经验误差

记录我在使用pyinstall打包客户端应用的时候，遇到的一些跨平台问题。 Windows7 适配问题 1 LoadLibrary: PyInstaller FormatMessageW failed. python 3.9 开始不再适配win 7，如果软件要在 win 7上运行，python环境最高是3.8 win7 缺失的动态运行加载库 1 无法启动此程序,因为计算机中丢失api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll尝试重新安装该程序以解决此问题。 缺啥补啥，把DLL文件放入程序根目录文件夹，或者放到C:/windows/System32下。不过一般这个问题不会单独出现，是由于pyinstaller打包的时候，一些动态加载的