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微信公众号支付,JSAPI支付方法,ThinkPHP5+微信支付
api
微信
总结:开发微信公众号,接入微信支付功能,附上微信支付API接口的实现逻辑图以及相关代码。JSAPI支付:是指在微信内置浏览器内调用微信支付模块支付,比如可用于微信公众号内的微信商城之类的。 首先得在微
用户5745385
2020-05-09
2.5K
0
公众号开发配置踩过的坑
tcp/ip
微信
php
最近在做一个微信公众号的项目,势必需要接触到一些简单的微信公众号的东西。下面,就对微信公众号开发的一些必要配置做一些简单说明,避免大家在做公众号的时候踩同样的坑。
用户5745385
2020-04-23
1.3K
0
增加删除字段修改字段名,修改表结构,非常用SQL语句技巧总结
ide
go
Alter TABLE [dbo].[CustomerBackupConfig] Add [Stamp] [timestamp] NULLGO
用户5745385
2019-10-22
2.2K
0
SQL的各种连接Join详解
sql
SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来,基于这些表之间的共同字段。
用户5745385
2019-09-17
2.3K
0
数据库(PDO 对象常用方法)
php
数据库
云数据库 SQL Server
sql
网站
PDO 是一个“数据库访问抽象层”,作用是统一各种数据库(MySQL、MSSQL、Oracle、DB2、PostgreSQL……)的访问接口,能轻松的在不同的数据库之间完成切换,使得数据库间的移植容易实现。
用户5745385
2019-07-19
627
0
SVM中拉格朗日乘子法和KKT条件(醍醐灌顶)
编程算法
前言:在svm模型中,要用到拉格朗日乘子法,对偶条件和KKT条件,偶然看到相关的专业解释,忍不住想总结收藏起来,很透彻,醍醐灌顶。
用户5745385
2019-07-04
2.7K
0
回归模型评估二(MSE、RMSE、MAE、R-Squared)
线性回归
猛着看一下这个公式是不是觉得眼熟,这不就是线性回归的损失函数嘛!!! 对,在线性回归的时候我们的目的就是让这个损失函数最小。那么模型做出来了,我们把损失函数丢到测试集上去看看损失值不就好了嘛。简单直观暴力!
用户5745385
2019-07-04
6.1K
0
Numpy np.array 相关常用操作学习笔记
编程算法
标准Python的列表(list)中,元素本质是对象。如:L = [1, 2, 3],需要3个指针和三个整数对象,对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此,Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象:存储单一数据类型的多维数组。
用户5745385
2019-07-04
1.4K
0
【机器学习】多项式回归(总结很到位)
线性回归
注一般线性回归中,使用的假设函数是一元一次方程,也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况,这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中,加入了特征的更高次方(例如平方项或立方项),也相当于增加了模型的自由度,用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候,也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高,模型的容量以及拟合数据的能力增加,可以进一步降低训练误差,但导致过拟合的风险也随之增加。
用户5745385
2019-07-04
2.8K
0
reshape()中的“-1”总结
编程算法
numpy
也就是说,先前我们不知道z的shape属性是多少,但是想让z变成只有一列,行数不知道多少,通过`z.reshape(-1,1)`,Numpy自动计算出有12行,新的数组shape属性为(16, 1),与原来的(4, 4)配套。
用户5745385
2019-07-04
1.3K
0
归纳决策树ID3(信息熵的计算和计算原理写的很清楚)
编程算法
先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE,判断一下会不会去打球。
用户5745385
2019-07-04
2.3K
0
机器学习中为什么需要对数据进行归一化?
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
如下图所示,蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大,X1区间是[0,2000],X2区间是[1,5],其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时,很有可能走“之字型”路线(垂直等高线走),从而导致需要迭代很多次才能收敛;
用户5745385
2019-07-04
11.1K
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LabelEncoder(标签编码)与One—Hot(独热编码)
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
在做Kaggle项目的时候,碰到的问题,通常拿到一个比赛项目,将特征分为数字型特征和文字性特征,分别进行处理,而对于文字型特征如何处理,这时就需要用LabelEncoder(标签编码)和One—Hot(独热编码)将其转换为相应的数字型特征,再进行相应的处理。 首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征
用户5745385
2019-07-04
9.6K
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KNN(k-nearest neighbor的缩写)原理及使用
编程算法
如果一个实例在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最近邻)的实例中的大多数属于某一个类别,则该实例也属于这个类别。所选择的邻居都是已经正确分类的实例
用户5745385
2019-07-04
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0
python生成随机数方法小结
bash
bash 指令
random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0, 20, 2),相当于从[0,2,4,6,...,18]中随机取一个.例:
用户5745385
2019-07-04
1.4K
0
python线程及多线程(果断收藏)
web.py
之前做了一个有关数据处理的项目,一个源文件大概20G(超大文件),我的计算机内存只有8G,在第一步读取文件时内存直接就爆了,后来总结了俩种方法:
用户5745385
2019-07-04
1.1K
0
机器学习--Numpy基础(二)
numpy
Fancy index(1) (2) (3) (4) (5) 上文链接: 机器学习--Numpy基础(一)
用户5745385
2019-07-04
317
0
分类模型的评价指标(三)
编程算法
假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.
用户5745385
2019-07-04
872
2
模型评估1(误差、偏差、方差)
编程算法
1、方差:是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性。描述数据离散程度,数据波动性,会影响模型的预测结果。
用户5745385
2019-07-04
1.6K
0
python 对字典"排序"总结
python
对字典进行排序?这其实是一个伪命题,搞清楚python字典的定义---字典本身默认以key的字符顺序输出显示---就像我们用的真实的字典一样,按照abcd字母的顺序排列,并且本质上各自没有先后关系,是一个哈希表的结构:
用户5745385
2019-07-04
5.5K
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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