一、实验介绍
1.1 实验内容
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
1.2 实验知识点
NumPy 安装
NumPy 数值类型介绍
1.3 实验环境
Python3
Jupyter Notebook
1.4 适合人群
本课程难度为一般，属于初级级别课程，适合具有 Python 基础，并对使用 NumPy 进行科学计算感兴趣的用户。
二、数学函数
使用 python 自带的运
2022-06-09 17:13:29
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有时候需要访问服务器上的一些静态资源，比如挂载其他设备上的图片到本地的目录，而本地的目录不在nginx根目录下，这个时候就需要简单的做一下目录映射来解决，比如想通过浏览器http://huoche.7234.cn/images/jb51/4n5r2x2bwa2.jpg访问到系统目录/image_data/2016/04/29/10/abc.jpg需要在nginx.conf中对应的server {}下添加location规则，配置如下：
location /image/ {
root /;
rewrite ^/image/(.*)$ /image_data/$1 bre
2022-06-09 10:49:58
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code for Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction iccv2011
2022-06-08 18:29:33
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利用 Core Text 实现代码根据语法高亮显示效果ios源代码设计资料
2022-06-08 15:01:01
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SVM（support vector machine）支持向量机：
注意：本文不准备提到数学证明的过程，一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） ，另一方面是因为我只是个程序员，不是搞数学的（主要是因为数学不好。），主要目的是将SVM以最通俗易懂，简单粗暴的方式解释清楚。
线性分类：
先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：
这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如
2022-06-06 18:23:49
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2022-06-05 09:05:55
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