2020年，这个新的十年的第一年又过去了，这一年因为疫情大部分时间都在家，感觉每天的生活都很重复，似乎没什么特别特别的事，静下心来想其实有很多的收获成长和感悟。在前辈们的带领下入门学习了很多技术，通过做项目历练成长了很多，也经历了”摸着石头过河”的困惑迷茫，在某个阶段确实有很大的烦恼，觉得写代码怎么会这么痛苦，也觉得算法大概我这辈子都学不明白了吧。有一段时间很焦虑，啥都想了

k-means算法方法概述 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。 其处理过程如下： ①　随机选择k个点作为初始的聚类中心； ②　对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇 ③　对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心 ④　重复2、3直到聚类中心不再发生改变 实现过程 导入相关包numpy\matplotl\

进步的阶梯。

Pandas提供了一套I/O API的函数从外部读写数据，可以读写csv、txt、html、json等格式的数据，并且Pandas还提供了对接数据库的工具，完整文件读写工具： FormatType Data Description Reader Writer text CSV read_csv to_csv text JSON read_json to_json te

数据预处理One-Hot编码One-Hot编码既独热编码，又称一位有效编码，其方法是使用n位状态寄存器来对n位状态进行编码，每个状态有他独立的寄存器位，并在任意时候，其中只有一位有效（为1），其余全为0.可以这样理解，对于每一个特征呢，如果他有m个可能值，经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且这些特征互斥，每次只有一个激活，因此，数据会变成稀疏的。 可用于解决分类模型对离散型变量处理效果差的问

为什么学Python简单方便代码少. 不用太关注类型, 声明等琐事. 使用灵活, 第三方支持包也多. 在深度学习中，经常会看到很多demo是用Python来写的,深度学习框架一般都有一个Python版的接口，目前主流的深度学习框架都支持Python.记录一下Python基础语法好好练丹！！！ 为什么使用IPython/JupyterIPython Notebook号称 “编码器的实验

什么是WebSocket?定义  Websocket是一个持久化的网络通信协议，可以在单个 TCP 连接上进行全双工通讯，没有了Request和Response的概念，两者地位完全平等，连接一旦建立，客户端和服务端之间实时可以进行双向数据传输。 关联和区别HTTP HTTP是非持久的协议，客户端想知道服务端的处理进度只能通过不停地使用 Ajax进行轮询或者采用 long pol

  做一个小反思，emmm 其实很多时候我是个挺矛盾的人，想法很多，选择困难，还经常自己打脸，大多数时候我会觉得趁年轻就应该努力，但有时候又会觉得人生就这一次，当个咸鱼不好吗，为啥把自己搞那么累。每天都在各种情绪中来回跳，这种想法可能是和个人经历有关，而人是会变的。相对论告诉我们，没有绝对不变的事物。就像长大后发现自己不断踏入新环境，不断接触不同的事和人，在迷茫中前进成长，也想

1、Tomcat安装与JDK环境配置 官网下载地址：https://tomcat.apache.org/ windows64位，tomcat9下载安装。选择红色框中的tomcat9下载。 下载后解压到D:\Tomcat Tomcat配置环境变量 ​ 计算机–属性–高级系统设置–高级–系统变量 Tomcat启动和验证配置环境变量是否成

01 如果有一个10*10的正方形网格。在这个网格上画了一些图形，且我们不知道它具体是什么样的。但你可以通过一个函数f(x，y)来感知这个图形，其中(x，y)是坐标，输出是1(该点在图形内)或0(在图形外)。应如何算出图形面积? 答案很简单。用统计学的定律——大数定律就能搞定，即一个函数被随机抽样的次数越多，其近似值就越准确。那么，解法就是在10×10的网格中随机选择点，数一数有多少个点落在