前言您可能需要：微信小程序-外卖点餐的左右联动功能界面（购物车加减商品，购物车自动计算金额等电商功能）网上的教程样式和逻辑都太乱了（而且BUG一堆、各种真机运行不兼容），直接复制下来后代码一个注释没有根本无法改造。本文实现了微信小程序左右联动菜单效果，整个页面屏幕左菜单分类、右侧内容（类似外卖点餐页面|分类展示页面），您可以直接复制源码（保证完美运行），在此“基础示例”上加入您想要的样式或逻辑即可轻松搞定，如下图真机运行所示，不仅样式简单适合修改且丝滑流畅，在安卓、苹果及各种机型屏幕下都可以完美运行，示例代码干净整洁，超详细注释，无任何乱七八糟的样式和逻辑完整源码本文最底部有详细的注意事项，请
CCTSDB2021重磅发布！全新数据集！全新分类！多种算法测评！欢迎大家使用！数据集发布网址：GitHub-csust7zhangjm/CCTSDB2021论文原文：HCIS|AllIssueHuman-CentricComputingandInformationSciences期刊JCR Q1，中科院二区。 数据集下载链接：链接：百度网盘请输入提取码提取码：nygx 使用数据集请帮忙引用原作者论文：[1]JianmingZhang,XinZou,Li-DanKuang,JinWang,R.SimonSherratt,XiaofengYu.CCTSDB2021:Amorecomprehens
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目录1前言1.1Logistic回归的介绍1.2Logistic回归的应用2iris数据集数据处理2.1导入函数2.2导入数据2.3简单数据查看3可视化3.1条形图/散点图3.2箱线图3.3三维散点图4建模预测4.1二分类预测4.2多分类预测5讨论1前言1.1Logistic回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。优点：实现简单。Logistic回归的参数可以用极大似然估计法进行求解，算法本身非常简单。速度快。Lo
目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4数据探索4.1打印数据信息4.2可视化显示4.2.1显示相关系数，并可视化4.2.2显示每个类别的数量5数据预处理5.1类别标签编码LabelEncoder5.2剔除id列drop5.3查看是否有空值isnull5.4划分训练集和测试集train_test_split5.5数据归一化MinMaxScaler6使用多个模型训练和预测7超参数调优GridSearchCV1介绍乳腺癌数据属于二分类问题，包含569条样本，31个特征，1个标签维度。数据集连接为：链接：https://pan.baidu.com/s/1iLfagdURDfxegA-nMJg1Sw
Jenkins是目前大多数中小公司使用的CI、CD工具，其中Jenkins的任务又分普通任务和流水线任务，普通任务的构建和部署在我之前的一篇文章中写过使用教程#基于Docker安装Jenkins，并配置使用Jenkins打包Node前后端服务部署到远程服务器，但其中流水线任务可实现我们更复杂的需求也更自由，不过上手难度也稍微高点。一、安装Jenkins推荐使用Docker来安装Jenkins，更方便后期的迁移部署等，具体安装步骤可参考#基于Docker安装Jenkins，并配置使用Jenkins打包Node前后端服务部署到远程服务器二、普通流水线这里我将演示使用流水线来部署一个前端项目，其他项
3.SQL语言3.1关系型数据库的常见组件数据库：database表：table，行：row列：column索引：index视图：view存储过程：procedure存储函数：function触发器：trigger事件调度器：eventscheduler，任务计划用户：user权限：privilege3.2SQL语言的兴起与语法标准SQLStructuredQueryLanguage结构化查询语言是对IBM公司SanJose,California研究实验室的埃德加·科德的关系模型的第一个商业化语言实现，这一模型在其1970年的一篇具有影响力的论文《一个对于大型共享型数据库的关系模型》中被描述。
文章目录Haar特征和级联分类器目标检测介绍及应用1.Haar特征2.级联分类器3.实现步骤4.尝试训练自己的级联分类器4.应用示例Haar特征和级联分类器目标检测介绍及应用Haar特征和级联分类器是一种经典的目标检测算法，适用于检测物体在图像中的位置、大小和姿态等。本教程将详细介绍Haar特征和级联分类器的原理、实现和应用。1.Haar特征Haar特征是一种图像处理中的特征提取方法，用于描述图像中的纹理、边缘和线条等特征。基于Haar小波变换的思想，Haar特征将图像划分成不同大小、不同形状的小矩形区域，对每个区域内的像素进行加权求和得到一个特定的Haar特征值。这些Haar特征值可以作为分
计算机视觉是当前深度学习研究最广泛、落地最成熟的技术领域，在手机拍照、智能安防、自动驾驶等场景有广泛应用。从2012年AlexNet在ImageNet比赛夺冠以来，深度学习深刻推动了计算机视觉领域的发展，当前最先进的计算机视觉算法几乎都是深度学习相关的。深度神经网络可以逐层提取图像特征，并保持局部不变性，被广泛应用于分类、检测、分割、跟踪、检索、识别、提升、重建等视觉任务中。结合图像分类任务，了解MindSpore如何应用于计算机视觉场景，如何训练模型，得出一个性能较优的模型。 CIFAR-10是一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10个类别的RGB彩色图片
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出。最近抽出时间来亲身实践一下用PyTorch搭建一个简单的卷积神经网络进行图像分类。全流程主要分为数据读取与处理、网络设计、训练和测试四个部分。数据集处理数据集我采用的是UCMerced数据集，这是一个用于遥感图像分类的数据集，共21类，包含农场、飞机等，每类有100张图像，图像尺寸大小为256*256。我们按照训练集：测试集=3：1的比例对数据集进行分割，得到训练集图片1575张，测试集525张。然后分别对训练和测试数据的路径信息生成了txt文本。整理完后的数据集长
