3719-陈同学-人工智能学科-计算机视觉方向 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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goto(x,y)

circle( r ) 

penup()

pendown()

foward(distance)

left(angle)

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ls

默认显示当前目录的文件

通配符

 

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每一个命令,有10几个选项,10几个参数

 

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文件以.开头的,相当于隐藏文件

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/windows有分盘

而linux没有分盘。在直接用

除了home文件夹,其它的都不用动

只有第一个/才能称之为根目录

 

 

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Linux内核有几千万行代码

Linux发行版本

Android 是Linux kernel外面封装一圈java程序

 

桌面环境,是win的天下

 

 

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操作系统,就是让多个程序一起执行

所谓的并发,莫过如此

Android的本质,就是linux

 

kernel是整个操作系统,最核以的东西

 

LINUX kernel 封装了java的东西,就是Android

 

Unix是整个OS的鼻祖

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用同一门语言,运行在联想的电脑上,与华硕的电脑上,运行的结果不一样。

叫做跨硬件平台性比较差。

 

BCPL的第二个字母作为这种语言的名字,这就是C语言

C语言的主体完成,Thompson和Ritchie迫不及待地开始用它完全重写现在大名鼎鼎的Unix

迭代:已有版本,开发一个新的版本,称之为迭低

 

开源与闭源

他以小型UNIX(mini-UNIX)之意,将它称为MINIX

mini-Unix 用来教学

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汽车导航:默认出厂的WIN CE

Android主要运行在移动端

win10 主要在PC上,个人电脑上

 

操作系统为自己控制硬件

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什么是操作系统

操作系统OS

软件,能够直接控制硬件,向上支持应用软件使用

没有操作系统的

应用层软件,

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开发环境:IDLE、pycharm……

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3575王兵 · 2022-12-16 · 自由式学习 0

官方:www.python.org

 

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3575王兵 · 2022-12-15 · 自由式学习 0

【深度学习框架】

- Scikit-learn:面向机器学习,不支持 GPU 加速

- Caffe:第一个面向深度学习的框架

- Keras

- Theano

- Torch

- Singa

- PyTorch

- TensorFlow

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- 线性回归需要标准化

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决策树的分类依据之一

信息增益

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【分类模型的评估标准】

【准确率】

estimator.score():一般最常见使用的是准确率,及预测结果正确的百分比

【混淆矩阵】

在分类任务下,预测结果和正确标记之间存在四种不同的组合,构成混淆矩阵(适用于多酚类)

【精确率】

预测结果为正例的样本中,真实为正例的比例(查得准)

【召回率】

真实为正例的样本中,预测结果为正例的比例(查的全,对正样本的区分能力)

【分类模型评估API】

sklearn.metrics.classification_report (y_true, y_predict,  target_names = None)

- y_true:真实目标值

- y_predict:估计器预测目标值

- target_names:目标类别名称

- return:每个类别精确率与召回率

 

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朴素贝叶斯案例流程

1. 加载新闻数据,并进行分割

2. 生成文章特征词

3. 朴素贝叶斯流程进行预估

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K近邻算法:相似的样本,特征之间的值应该都是相近的

k近邻算法:需要做标准化处理

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