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本文此案例的完整流程和涉及知识 首先先看数据 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline data = pd.read_csv("creditcard.csv") data.head() data.shape 好的，它长这个样子。大致解释一下V1-V28都是一系列的指标(具体是什么不用知道)，Amount是交易金额，Class＝0表示是正常操作，而=1表示异常操作。 明确目标：检测是否异常，也就是说是一个二分类问题，接着想到用逻辑回归建模。 1.观察数据特

描述 系统“迷你博客” 需求 思考，设计一个类似迷你博客的系统，允许用户登录、发表文章、搜索文章以及评论文章。 -系统由2个组件组成：前端（Web应用程序/智能手机应用程序）和后端（API）。 -主要功能 -前端： - 登录/注销 -首页：列出10个最新帖子 -更新用户信息 -更改密码 - 按用户名/名字/姓氏搜索用户（全文搜索） - 按描述搜索帖子（全文搜索） -按照“最新在顶部”的顺序列出系统的所有帖子 -按“最新在顶部”的顺序列出某个用户的所有帖子（来自用户搜索结果） - 评论任何帖子并编辑/删除该评论 - 创建/编辑/删除后端帖子：执行前端功能的 API。 技术要求 -前端（Web 应用程序）：Bootstrap（应用响应式 Web 设计）+ Spring MVC 4.0。 - 编程语言：Java (JDK 1.7) -框架：Spring 3.0.6 + RESTE

硬件平台：STM32F413-DISCOVERY 操作系统：FreeRTOS UI方案：littlevgl 5.2 模拟时钟表盘展示： 基于LittlevGL设计的手表模拟时钟表盘 Applist效果展示（屏幕破裂，效果不太好，不好意思） 基于LittlevGL设计的手表applist效果展示 表盘绘制： // ## typedef struct { // # lv_obj_t *hour_body; lv_obj_t *minute_body; lv_obj_t *second_body; // ##

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kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台，在这上面有非常多的好项目、好资源可供机器学习、深度学习爱好者学习之用。 碰巧最近入门了一门非常的深度学习框架：pytorch，所以今天我和大家一起用pytorch实现一个图像识别领域的入门项目：猫狗图像识别。 深度学习的基础就是数据，咱们先从数据谈起。此次使用的猫狗分类图像一共25000张，猫狗分别有12500张，我们先来简单的瞅瞅都是一些什么图片。 我们从下载文件里可以看到有两个文件夹：train和test，分别用于训练和测试。以train为例，打开文件夹可以看到非常多的小猫图片，图片名字从0.jp

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