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仓储层：待优化 基接口：约束 子接口：实现基接口。进一步约束子仓储中特殊的方法。 *基仓储：具体实现，子类继承接口的方法。 这步最难，最重要！ ①db不能直接点出具体的Model，只能db.CreateObjectSet<T>().AddObject(entity);将实体“附加”到上下文。 ②wh 阅读全文
posted @ 2023-01-10 18:10
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我的项目需求是：在.net4.5中用mvc5实现上传xml文件，后台实时导入数据库时传到前台进度，进度条实现动态在走。 网上看了很多实现此需求的方法（服务器轮训向客户端发送消息）ajax、webscoket、singal等。 之前的代码是前段用定时器ajax去访问后台的进度数据。然后给进度条赋值。发 阅读全文
posted @ 2023-01-10 18:10
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这篇文章主要说登录，这里抛开IdentityServer4的各种模式，这里只说登录 我们要分别实现 4中登录方式来说明， IdentityServer4本地登陆 、 Windows账户登录（本地的电脑用户）、微信登录、其他IdentityServer4认证的用户，为此我做了一个登录页面 如下图： 1 阅读全文
posted @ 2023-01-10 18:10
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一、MinIO的基本概念 二、Windows安装与简单使用MinIO 三、Linux部署MinIO分布式集群 四、C#简单操作MinIO Healper类 using Minio; using Minio.DataModel; using Minio.Exceptions; using System 阅读全文
posted @ 2023-01-10 18:09
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title: 11-FP-growth算法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/e1a7c0/ 🚡 使用 FP-growth 算法来高效发现频繁项集 在上一章我们已经介绍了用 Apriori算法发现频繁项集与关联规则。 本章将继续关注发现频繁项集 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:54
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title: 10-使用Apriori算法进行关联分析 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/8c2d6b/ 🚂 使用 Apriori 算法进行关联分析 1. 关联分析 从大规模数据集中寻找数据间的隐含关系被称作关联分析 association a 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:54
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title: 9-K-均值算法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/9f8e1a/ 🥧 K-均值算法 K-Means 从本节开始进入无监督机器学习方法。在监督学习中，我们的问题是：对于输入变量预测出 Y。而在无监督学习中，目标变量并不事先存在，我 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:53
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title: 8-树回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/f2a177/ 🌴 树回归 上一章介绍的线性回归方法创建模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型显然十分困难。而 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:53
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title: 7-线性回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/491782/ 🌐 线性回归 🚀 从本节开始介绍回归方法，回归和前面章节介绍的分类方法同属于监督学习方法。 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:53
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title: 6-集成方法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/26d211/ 🚖 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method /（元算法: meta algorithm）： 概念: 对不同的分类算法进行 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:53
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title: 5-支持向量机 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/55e64d/ 🍧 支持向量机 SVM 本章首先讲解 支持向量机(Support Vector Machines, SVM) 的基本概念，书中会引入一些关键术语。SVM 有很多实现 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:53
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title: 4-Logistic回归 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/14a387/ 🎃 Logistic 回归 Logistic 回归 或者叫逻辑回归 ，虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 附录B 更多关于IPython的内容（完） date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/8eb5c2/ 第2章中，我们学习了IPython shell和Jupyter notebook的基础。本章中，我们会探索IPython更深层次的功能，可 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 附录A NumPy高级应用 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/9478bc/ 在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。 本章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 14-数据分析案例 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/6209c1/ 本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 13-Python建模库介绍 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/21be18/ 本书中，我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间，这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 12-pandas高级应用 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/1ca1c9/ 前面的章节关注于不同类型的数据规整流程和NumPy、pandas与其它库的特点。随着时间的发展，pandas发展出了更多适合高级用户的功能。本章就要深入学 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 11-时间序列 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/b270be/ 时间序列（time series）数据是一种重要的结构化数据形式，应用于多个领域，包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 10-pandas数据聚合与分组运算 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/41fa4b/ 👑 第 10 章 数据聚合与分组运算 对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 9-matplotlib绘图和可视化 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/597a9b/ 📈 第 9 章 绘图和可视化 信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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一、概述 这篇文章主要分享Endpoint 终结点路由的中间件的应用场景及实践案例，不讲述其工作原理，如果需要了解工作原理的同学， 可以点击查看以下两篇解读文章： Asp.Net Core EndPoint 终结点路由工作原理解读 ASP.NET CORE 管道模型及中间件使用解读 1.1 中间件( 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:52
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title: 12-利用PCA简化数据 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/165718/ 🥡 利用 PCA 来简化数据 1. 降维技术 dimensionality 比如说我们正通过电视观看体育比赛，在电视的显示器上有一个球。显示器大概包含了1 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:51
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title: 13-利用SVD简化数据 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/d8b9fa/ 🏆 利用SVD简化数据 1. 奇异值分解 SVD 概述 奇异值分解（SVD, Singular Value Decomposition） 是一种最常见的矩 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:51
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title: 2-决策树 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/9b2426/ 🌳 决策树 Decision Tree 1. 决策树的定义 一个叫做 "二十个问题" 的游戏，游戏的规则很简单: 参与游戏的一方在脑海中想某个事物，其他参与者向他提问， 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:51
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title: 3-朴素贝叶斯 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/2a25d5/ 📐 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:51
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title: 1-统计学习及监督学习概论 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/a554b0/ 📜 统计学习及监督学习概论 💡 思维导图 1. 统计学习 ① 概述 统计学习 (statistical learning) 是关于计算机基于数据构建概 阅读全文
posted @ 2023-01-10 17:50
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title: 3-k近邻算法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/6b2a33/ 📻 k 近邻算法 kNN 💡 思维导图 1. k 近邻算法描述 ✅ k 近邻算法 k-nearest neighbor, kNN 可简单描述为：存在一个带标签的训 阅读全文
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title: 4-朴素贝叶斯算法 date: 2021-01-18 10:58:30 permalink: /pages/7d9337/ 👔 朴素贝叶斯算法 Naive Bayes 💡 思维导图 1. 朴素贝叶斯法概述 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集 阅读全文
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60道Docker大厂必备面试题整理汇总附答案 全部面试题答案，更新日期：01月30日，直接下载吧！ 下载链接：高清500+份面试题资料及电子书，累计 10000+ 页大厂面试题 PDF Docker 题1：Docker 安全吗？ Docker利用Linux内核中很多安全特性来保证不同容器之间的隔离 阅读全文
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2021年Docker面试题大汇总附答案 全部面试题答案，更新日期：01月30日，直接下载吧！ 下载链接：高清500+份面试题资料及电子书，累计 10000+ 页大厂面试题 PDF Docker 题1：Docker 中如何批量清理容器和镜像文件？ 1、清理所有已经停止的容器 docker rm $( 阅读全文
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2021年最新版 Docker 常见面试题整理总结带答案 全部面试题答案，更新日期：12月30日，直接下载吧！ 下载链接：高清500+份面试题资料及电子书，累计 10000+ 页大厂面试题 PDF Docker 题1：什么是 Docker？ Docker是一个容器化平台，它以容器的形式将你的应用程序 阅读全文
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