cookie的笔记簿

2022年1月28日

摘要： https://blog.csdn.net/Benys/article/details/108311415 user里面的文件夹删不掉，没有关系，关键是注册表那边，删去temp有关的！阅读全文

posted @ 2022-01-28 16:20 cookie的笔记簿阅读(413) 评论(0) 推荐(0)

2022年1月24日

摘要： https://www.w3cschool.cn/sublimetext/sublimetext-end22m8b.html Package Control 插件管理器 1)在 Sublime 中打开 View –> Show Console，将以下代码复制到输入框中后按回车键 import url 阅读全文

posted @ 2022-01-24 13:11 cookie的笔记簿阅读(39) 评论(0) 推荐(0)

2022年1月23日

嵌套块元素外边距合并导致的塌陷问题

摘要： https://blog.csdn.net/m0_62092622/article/details/122378236 阅读全文

posted @ 2022-01-23 18:01 cookie的笔记簿阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

pink老师课程-五彩导航栏+css权重叠加

摘要：对应b站课程——五彩导航栏，顺便扒了一下必应的icon <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> 阅读全文

posted @ 2022-01-23 14:23 cookie的笔记簿阅读(150) 评论(0) 推荐(0)

前端学习

摘要： pink老师前端课程——注册页面注册页面美化——代码功能解析阅读全文

posted @ 2022-01-23 10:10 cookie的笔记簿阅读(21) 评论(0) 推荐(0)

2022年1月20日

孤立森林

摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest rng = np.random.RandomState(42) # Generate train data 阅读全文

posted @ 2022-01-20 18:22 cookie的笔记簿阅读(73) 评论(0) 推荐(0)

最小二乘法

摘要：线性拟合 # 导入需要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq 曲线拟合 1.定义一个目标函数。目标函数是为了方便后面的拟合，操作步骤是：在目标函数上加噪声。【学阅读全文

posted @ 2022-01-20 18:21 cookie的笔记簿阅读(63) 评论(0) 推荐(0)

python-DTW

摘要： python-DTW import xlrd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # dtaidistance！！！优选 from dtaidistance import dtw from dtaidistance import dt 阅读全文

posted @ 2022-01-20 18:16 cookie的笔记簿阅读(258) 评论(0) 推荐(0)

python-波峰

摘要： python-波峰 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import random # 读取，按照年份进行重新排序！！！ data = pd.read_csv("***.csv", low_me 阅读全文

posted @ 2022-01-20 18:14 cookie的笔记簿阅读(180) 评论(0) 推荐(0)

二维表与列表之间的相互转换

摘要： 1.将二维表转化为列表； 2.将列表转化为二维表。 import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame # data_file 数据文件路径 data_file = '/Users/qiguan/Downloads/ 阅读全文

posted @ 2022-01-20 17:59 cookie的笔记簿阅读(338) 评论(0) 推荐(0)