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一、方差与偏差文字与数学解释 （1）文字解释 偏差：预测值与真实值的差值 方差：预测值与训练数据集值的差值 （2）数学解释 对测试样本的预测值 $y-f(x;D)$ 泛化误差：$Err(x)=E[(y-f(x;D))^{2}]$ 测试样本的均值 $\bar{f}=E_{D}[f(x;D)]$ 真实值$y_{D}$，数据集上的标签值，y是理论上正确的值。 对泛化误差进行分解： $Err(x)$$=E[(y-f(x;D))^{2}]$ 　　　 $=E_{D}[f(x;D)-\bar{f}+\bar{f}-y_{D}]$ 　　　 $=E_{D}[(f(x;D)-\bar{f})^{2}] +E_{D}[(\bar{f}-y_{D})^{2}]+E_{D}[2(f(x;D)-\bar{f})(\bar{f}-y_{D})]$ 　　 $=E_{D}[(f(x;D)-\bar{f})^{2}]+E_{D}[(\bar{f}-y_{D})^{2}]$ 　　 $=E_{D}[(f(x;D)-\bar{f})^{2}]+E_{D}[(\bar{f}-y+y-y_{D})^{2}]$ 　　 $=E_{D}[(f(x;D)-\bar{f})^{2}]+E_{D}[(\bar{f}-y)^{2}]+E_{D}[(y-y_{D})^{2}]+2E_{D}[(\bar{f}-y)(y-y_{D})]$ 　　

pyecharts 画图归纳 将本地文件导入到Pyecharts： test = open(filename, 'r') data = test.readlines() test.close() 如果遇到无法导入包的情况： sudo pip install pyecharts == 0.1.9.4 再不行： sudo apt - get install python3 - tk pip3 install pyecharts mysql文件导入Pycharm的代码 import pymysql 一页多图 from pyecharts import Page 导入柱状图Bar from pyecharts import Bar 导入饼图Pie from pyecharts import Pie 导入折线图Line from pyecharts import Line 导入雷达图Radar from pyecharts import Radar 导入散点图Scatter from pyecharts import Scatter 导入词云图WordCloud from pyecharts import WordCloud 将mysql的数据导入pycharm db = pymysql.connect("要连接的主机地址localhost", "用于登录的数据库用户root",

您将如何向了解其闭包概念（例如函数，变量等）的人解释JavaScript闭包，但却不了解闭包本身？ 我已经在Wikipedia上看到 了Scheme示例 ，但是不幸的是它没有帮助。 #1楼 我知道已经有很多解决方案，但是我猜想这个小而简单的脚本可以用来说明这个概念： // makeSequencer will return a "sequencer" function var makeSequencer = function() { var _count = 0; // not accessible outside this function var sequencer = function () { return _count++; } return sequencer; } var fnext = makeSequencer(); var v0 = fnext(); // v0 = 0; var v1 = fnext(); // v1 = 1; var vz = fnext._count // vz = undefined #2楼 面向初学者的JavaScript关闭 莫里斯在2006年2月2日星期二提交。 从此开始由社区编辑。 关闭不是魔术 本页说明了闭包，以便程序员可以使用有效的JavaScript代码来理解闭包。 它不适用于专家或功能性程序员。 一旦核心概念浮出水面，关闭

1.继承的定义： 被继承的父类必须放在字类上面 python中一个子类可以继承多个父类 继承是创建类的一种方式，新建的类称为字类或派生类，继承的类称为父类或基类 继承的作用: 减少代码冗余 在继承背景下对象属性的查找顺序：对象的名称空间 ---子类的名称空间---父类的名称空间 2. 派生：指的是字类继承父类的方法和属性，并派生出自己独有的属性和方法 ， 若字类中存在与父类相同的方法，则该方法为重写 派生与重写 # 父类 class Foo: def f1(self): print('from Foo.f1...') def f2(self): # self ---> bar_obj print('from Foo.f2...') # bar_obj.f1() ---> 对象自己找 ---> Bar ---> Foo self.f1() # 子类 class Bar(Foo): # 重写 def f1(self): print('from Bar.f1..') def func(self): print('from Bar.func...') bar_obj = Bar() bar_obj.f2() ''' 结果1: from Foo.f2... from Bar.f1... ''' 来源： https://www.cnblogs.com/bigbox/p/11938825

python装饰器的作用就是在不想改变原函数代码的情况下,增加新的功能.主要应用了python闭包的概念,现在用1个小例子说明 import time def foo(): time.sleep(1) def bar(): time.sleep(2) def show_time(f): def inner(): start_time = time.time() f() end_time = time.time() print(end_time-start_time) return inner #show_time(f) is a decoration function foo = show_time(foo) bar = show_time(bar) foo() bar() 上面的代码定义了两个函数foo()和bar(). 通过装饰器函数show_time(f),在其内部定义了另一个闭包函数inner(),再通过foo=show_time(foo),bar=show_time(bar)语句将foo()和bar()函数同装饰器函数关联起来,从而实现了不改变foo()和bar()函数代码,增加打印程序执行时间的功能.程序的执行结果如下: 1.0011370182 2.00142788887 显然,程序在没有改变原函数的情况下,实现了调用原函数显示程序运行时间的功能. 来源： https

https://www.datalearner.com/blog/1051539312290417 在统计学中，普通最小二乘法（OLS）是一种用于在线性回归模型中估计未知参数的线性最小二乘法。 OLS通过最小二乘法原则选择一组解释变量的线性函数的参数：最小化给定数据集中观察到的因变量（被预测变量的值）与预测变量之间残差的平方和。这篇博客将简要描述其参数的求解过程（模型的表示参考： 最小二乘法简介 ）。 我们以一个二元数据为例，假设有一组数据 X=\{(x_1,y_1),\cdots,(x_m,y_m)\} X = { ( x ​ 1 ​ ​ , y ​ 1 ​ ​ ) , ⋯ , ( x ​ m ​ ​ , y ​ m ​ ​ ) } ，我们希望求出一条直线，来拟合这一组数据： y = x\beta + \beta_0 y = x β + β ​ 0 ​ ​ 残差平方和： S(\beta) = \sum_{i=0}^m (y_i - x_i\beta - \beta_0)^2 S ( β ) = ∑ ​ i = 0 ​ m ​ ​ ( y ​ i ​ ​ − x ​ i ​ ​ β − β ​ 0 ​ ​ ) ​ 2 ​ ​ 我们要求出 \beta β 和 \beta_0 β ​ 0 ​ ​ 使得上述目标函数取得最小值，显然，可以通过对 \beta β 和 \beta_0 β ​

路由渲染 res.render() 传参：优先级第一种比第二种高，但是第一种传参只针对当前页面，第二种可以把这个参数绑定在res上全局都可用 1.res.render('open-courses',{foo:'bar'}); 2.res.locals.foo='bar' 默认公共模版：layout.hbs 想要修改渲染的模版可以在render里指定layout:'layout2' res.render('open-courses',{layout:'layout2',foo:'bar'}); 来源： CSDN 作者： dasiy_j 链接： https://blog.csdn.net/dasiy_j/article/details/84137756

<pre><code>/** * @author wilber * @target 4.1 * @requirements:4.1平板隐藏系统栏 * @theme android4.1 平板隐藏System Bar * @remark 转载请注明出处http://my.oschina.net/wilber */</code></pre> <p></p> 有时开发视频或游戏程序，即使设置了getWindow().getDecorView().setSystemUiVisibility(View.SYSTEM_UI_FLAG_LOW_PROFILE)，一不小心触摸了底部区域的小黑点，看视频注意力会分散，游戏中断或注意力分散，颇感不爽。 <p></p> 网上搜罗了相应的资料，好像4.1有个SYSTEM_UI_FLAG_HIDE_NAVIGATION可以处理System Bar的隐藏，不管我在代码里面如何设置，就是不见效果，怀疑是手机上面的功能块吧，没得4.1的实体手机，就不具体深究。网上有些工具软件对其处理，有的需要Root权限，有的只是移动SystemUI软件包位置作消显，感觉不实用，查看View.java的源码，发现还有个标志位SYSTEM_UI_FLAG_SHOW_FULLSCREEN，实践了一会，预期的效果就出来了。 <p></p> 关键代码： <p></p> /** *

引入支持Touch ID的触控条 被微软提前卡位了一天，今天苹果反击了。新款Macbook Pro功能方面最抢眼的则毫无疑问是全新的Touchbar触控条。 据了解，新的MacBook Pro配备了触控条设计，它完全替代了传统的功能键。 苹果为这种全新的设计命名为Touch Bar，它不仅能够完全替代传统的功能按键，同时也能够依托于苹果的macOS系统实现不少应用的功能实现。 它的设计和材质采用了Retina触控显示屏，你可以在上面触控和拖拽，你甚至可以在上面控制视频剪辑软件的时间轴，拖拽观看视频的进程，快速翻看照片等等操作。 当然Touch Bar的功能按钮也可以进行自定义，用户可以在系统当中拖拽就可以把自己需要的常用功能放在Touch Bar当中，两块屏幕就好像联动一样无缝，图标从主屏幕来到Touch Bar，自定义就完成了。 除了常规的触控外，Touch Bar还整合了Touch ID功能，用户可以直接在Touch Bar触控条上进行支付等相关操作。 Macbook Pro的“减肥”日记 根据官方公布的信息，新款Macbook Pro采用全新的工业设计和铝制机身材质，分为13英寸和15英寸两个版本。 具体的机身尺寸上面，两款设备都属于同规格产品里面，最为轻薄的MBP产品。 据了解，13英寸Macbook Pro厚度为14.9毫米，比上一代产品薄了17%，小了约1/4，轻了0

前言 写了vue项目和小程序，发现二者有许多相同之处，在此想总结一下二者的共同点和区别。相比之下，小程序的钩子函数要简单得多。 写了vue项目和小程序，发现二者有许多相同之处，在此想总结一下二者的共同点和区别。 一、生命周期 先贴两张图： vue生命周期 小程序生命周期 相比之下，小程序的钩子函数要简单得多。 vue的钩子函数在跳转新页面时，钩子函数都会触发，但是小程序的钩子函数，页面不同的跳转方式，触发的钩子并不一样。 onLoad: 页面加载 一个页面只会调用一次，可以在 onLoad 中获取打开当前页面所调用的 query 参数。 onShow: 页面显示 每次打开页面都会调用一次。 onReady: 页面初次渲染完成 一个页面只会调用一次，代表页面已经准备妥当，可以和视图层进行交互。 对界面的设置如wx.setNavigationBarTitle请在onReady之后设置。详见生命周期 onHide: 页面隐藏 当navigateTo或底部tab切换时调用。 onUnload: 页面卸载 当redirectTo或navigateBack的时候调用。 数据请求 在页面加载请求数据时，两者钩子的使用有些类似，vue一般会在created或者mounted中请求数据，而在小程序，会在onLoad或者onShow中请求数据。 二、数据绑定 VUE