目录0写在前面1为什么要降维？2主成分分析原理3PCA与SVD的联系4Python实现0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)1为什么要降维？首先考虑单个特征的情形，假设在样本xx
目录0写在前面1为什么要降维？2主成分分析原理3PCA与SVD的联系4Python实现0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)1为什么要降维？首先考虑单个特征的情形，假设在样本xx
文章目录一、我的微信小程序开发历程(1)我的代码经历(2)我的微信小程序项目二、微信小程序开发的学习路线三、认识小程序(1)小程序分类(2)小程序是啥？①小程序大概②uniapp和DCloud(3)小程序的方便之处四、小程序与普通网页开发的区别一、我的微信小程序开发历程(1)我的代码经历🎄随着社会的发展（四级经典开头😄Withthedevelopmentofsociety），越来越多的人开始使用微信小程序🎄虽然博主从事的是Java后台开发，但前端也是我的爱好之一，并且小程序如此好用、小程序如此流行、小程序越来越受到大家的喜爱，我怎能不投其所好？怎能不跟紧社会的步伐呢？📱🎄大概是2019年，博主
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系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列（一）:关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列（二）：简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列（三）：SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列（四）：从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列（五）：从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率，我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列（六）：从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率，记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列（七）：从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及
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写在前面🍁个人主页：微枫Micromaple在企业开发过程中，我们可能会使用到任务计划程序去执行一些特定的事务。例如：定时重启服务、定时备份数据库、更新软件包等。这些如果让我们人工去进行操作的话，是无法保证的。如果我们使用系统中的任务计划执行程序的话，可以自动化你的日常工作，避免手动重复执行相同的任务。本文详细的讲述了在Linux中如何使用任务计划执行程序-crontab。目录写在前面一、概述二、安装三、使用3.1、使用crontab-e3.2、编辑/etc/crontab3.3、两种方式的区别四、常用方式一、概述crontab是一个Linux/Unix操作系统中用于设置定时任务的命令，其名称
写在前面🍁个人主页：微枫Micromaple在企业开发过程中，我们可能会使用到任务计划程序去执行一些特定的事务。例如：定时重启服务、定时备份数据库、更新软件包等。这些如果让我们人工去进行操作的话，是无法保证的。如果我们使用系统中的任务计划执行程序的话，可以自动化你的日常工作，避免手动重复执行相同的任务。本文详细的讲述了在Linux中如何使用任务计划执行程序-crontab。目录写在前面一、概述二、安装三、使用3.1、使用crontab-e3.2、编辑/etc/crontab3.3、两种方式的区别四、常用方式一、概述crontab是一个Linux/Unix操作系统中用于设置定时任务的命令，其名称
目录0写在前面1核降维技术2核化主成分分析推导3Python实现3.1算法流程3.2核心代码3.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)1核降维技术在机器学习强基计划3-4：详解核方法——以核支持向量机KSVM为例中我们介绍了核方法，这是一类把低维空间的非
目录0写在前面1核降维技术2核化主成分分析推导3Python实现3.1算法流程3.2核心代码3.3可视化0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖，由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法，不依赖于现有库，可以大大加深对算法的理解。?详情：机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)1核降维技术在机器学习强基计划3-4：详解核方法——以核支持向量机KSVM为例中我们介绍了核方法，这是一类把低维空间的非
