图源：unsplash贾科莫·卡萨诺瓦说：“不犯错的人一事无成。”没有人能从不犯错，尤其是在软件开发这一“艰难”的领域。有的错误严重些，有的错误没有那么大的影响力。错误是始终存在的。无需为犯错而担忧，事实上，犯错使我们成长。以下一些错误是很典型的问题，几乎每个人都经历过，从中吸取经验，在通往优秀开发人员的道路又进一步。假如你没有，那么请从别人的错误中学习。人生中没有如此多的时间来一一经历所有的错误
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2020-12-22 12:12:01
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Web抓取的使用正在积极增加，特别是在大型电子商务公司中，Web抓取是一种收集数据以竞争，分析竞争对手和研究新产品的方式。Web抓取是一种从网站提取信息的方法。在本篇文章中，学习如何创建基于Python的刮板。深入研究代码，看看它是如何工作的。在当今的大数据世界中，很难跟踪正在发生的一切。对于需要大量信息才能取得成功的企业来说，情况变得更加复杂。但是首先，他们需要以某种方式收集此数据，这意味着他们
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2020-11-12 13:38:18
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前言 在编写代码的过程中充分运用软件工程的思想是一个优秀程序员不可或缺的技能。一个优秀的程序应该具有良好的可靠性、容错性、易用性、易读性、可扩充性、可理解性和可维护性等等性能。为了达到这些要求，我们应该学会如何让自己编写的程序更加符合软件工程的思想，通过学习代码编写的规范和各种面向对象思想的实现方式 ...
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2020-11-08 16:52:15
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2019-2020-1学期 20202429《网络空间安全专业导论》第三周学习总结 经过前两周的学习，我们已经对电脑的数据处理和存储等有了一定得了解，这些仅仅是在了解计算机，而在第六、七章中，学习了如何使用计算机系统和计算机算法。 第六章 低级程序语言与伪代码 机器语言与Pep/9虚拟机 计算机最终 ...
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2020-10-29 10:23:23
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##【专题总结】计算几何（未完） ##前言 老年人的一些整理。。（复习用） 感觉现在队里数学一般见到都会做，就先不更数学的了。。 因为每次遇到计算几何的题都不敢开，这段时间就先搞这个吧。。 本文大量参考（几乎是搬运）了雅礼中学Hometown的ppt。。。 ##点，向量，直线，射线，线段,半平面 1 ...
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2020-10-22 22:42:44
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机器学习中的用于声称性能的指标标准很少被讨论。由于在这个问题上似乎没有一个明确的、广泛的共识，因此我认为提供我一直在倡导并尽可能遵循的标准可能会很有趣。它源于这个简单的前提，这是我的科学老师从中学开始就灌输给我的：科学报告的一般规则是，您写下的每个数字都应为“真”的，因为“真”的定义是什么。让我们来研究一下这对测试性能等统计量意味着什么。当你在科学出版物中写下以下陈述时：测试准确率为52.34%。
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2020-10-19 22:46:16
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跟光磊学Linux运维-Windows安装Ubuntu服务版跟光磊学Linux运维 Ubuntu简介Ubuntu(乌班图)早期是一个开源的GNU/Linux操作系统，Ubuntu是基于Debian的GNU/Linux,支持x86,amd64(即x64)和pcc架构，由全球专业的开发团队(Canoni... ...
1. 摘要 作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。 此外，由于自由形式的蒙版可能会出现在任何形 ...
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2020-10-08 18:26:08
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补充知识： 正定矩阵 奇异矩阵 严格对角占优 要理解Gauss消去法，首先来看一个例子： 从上例子可以看出，高斯消去法实际上就是我们初中学的阶二元一次方程组，只不过那里的未知数个数$n=2$ $n>2$时，Gauss消去法的思路实际上和解二元一次方程组是一样的，方法如下： 将$n$方程组中的$n-1 ...
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2020-09-21 11:52:18
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机器学习 机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。当给模型装上可以适应观测数据的可调参数时，“学习”就开始了；此时的程序被认为具有从数据中“学习”的能力。一旦模型可以拟合旧的观测数据，那么它们就可以预测并解释新的观测数据。 机器学习的分类 机器学习应用的定性示例 小结 Scikit-Learn 而从 ...
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2020-09-17 16:48:02
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