python绘制拟合曲线并加指定点标识importosimportnumpyasnpfromscipyimportlogfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathfromsklearn.metricsimportr2_score#字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#拟合函数deffunc(x,a,b):#
系统 2019-09-27 17:56:10 2519
word2vec介绍word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。词向量：用DistributedRepres
系统 2019-09-27 17:48:08 2519
转自网易：http://news.163.com/2004w12/12761/2004w12_1102556240778_3.html作者:刘鉴强12月1日，国家农业部的一个会议静悄悄地结束。官方没有公布会议内容，与会者也三缄其口。但股民作出了强烈的反应。第二天，一支名为“丰乐种业”的股票涨停。“有人要发财了。”一位业内人士说。刺激股民的，是这样一个强烈的信息：“中国将成为世界上第一个商业化种植转基因水稻的国家。”而“丰乐种业”，被有些股民称为“中国转基因
系统 2019-08-29 23:04:49 2519
不巧同事问到这个中文显示的问题，结果就无意搜索到了PieTTY是由林弘德（Hung-TeLin,piaip）以PuTTY源代码为基础，在Windows上发展的Telnet/SSH安全远端连线程式，修正与完整支援亚洲语系字符，可切换多种Unicode字符显示方式，提供简易scp上传界面，并增加透明视窗、无边框模式等视觉效果。PieTTY与PuTTY同样采用MITLicense，但PieTTY目前并没有释出源代码，如果您有非常高度的安全需求，请自行斟酌是否使用
系统 2019-08-29 23:04:05 2519
用Session保存表单提交的内容,基本原理是用Session下的setAttribute()与getAttribute()方法来保存与获取一个参数．1．在MYECLIPSE下创建一个WEBPROJECT,在默认路径下建立两个Session的JSP文件,其中Session.JSP用来提交表单内容,Session1.JSP用来获取由Session保存的参数内容.2.创建一个servlet文件，用以处理由Session．JSP提交的表单内容,并将其放入requ
系统 2019-08-29 22:57:04 2519
问题描述：本来是想用dictionary来绑定combox的，结果给报了这么一个错。解决方法：在网上查了一下，CodecomboBoxPlanResult.DataSource=newBindingSource(o,null);comboBoxPlanResult.DisplayMember="Key";comboBoxPlanResult.ValueMember="Value";即可解决该问题。参考：http://www.cnblogs.com/winz
系统 2019-08-12 09:27:04 2519
使用GROUPBY子句时，一定要记住下面的规则：不能GROUPBYtext、image或bit数据类型的列SELECT列表中指定的每一列也必须出现在GROUPBY子句中，除非这列是用于聚合函数。不能GROUPBY列的别名。这是说GROUPBY字段列表中的所有字段必须是实际存在于FROM子句中指定的表中的列。进行分组前可以使用WHERE子句消除不满足条件的行。使用GROUPBY子句返回的组没有特定的顺序。可以使用ORDERBY子句指定想要的排序次序。使用GR
系统 2019-08-12 01:51:54 2519
Welcometothehomepageforthe97ThingsEveryProgrammerShouldKnowproject,pearlsofwisdomforprogrammerscollectedfromleadingpractitioners.YoucanreadthroughtheEditedContributions,browseContributionsinProgress,viewthelistofcurrentContributor
系统 2019-08-12 01:51:45 2519
【背景知识】【贪心算法】顾名思义，贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然，希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解，但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题，最小生成树问题等。在一些情况下，即使贪心算法不能得到整体最优解，其最终结果却是最优解的很好近似。【贪心算法的基本要素】对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法
系统 2019-08-12 01:33:35 2519
1.由名字查找某个熟知的端口structservent{char*s_name;/*officialservicename*/char**s_aliases;/*otheraliases*/chars_port;/*protofrthisservice*/char*s_proto;/*protocoltouse*/};structservent*sptr;sptr=getservbyname("smtp","tcp"));2.由名字查找协议structpr
系统 2019-08-12 01:32:22 2519
