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机器学习18个核心算法模型

news 2025/7/8 11:25:32

1. 线性回归（Linear Regression）

用于建立自变量（特征）和因变量（目标）之间的线性关系。

核心公式：

简单线性回归的公式为： y\widetilde{} = \beta + \alpha x\widetilde{} , 其中 y\widetilde{}是预测值，\beta 是截距， \alpha是斜率， x\widetilde{}是自变量。

代码案例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np# 创建一些随机数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])# 拟合模型
model = LinearRegression().fit(X, y)# 预测
y_pred = model.predict(X)print("预测值:", y_pred)

 

2. 逻辑回归（Logistic Regression）

用于处理分类问题，通过一个 S 形的函数将输入映射到 0 到 1 之间的概率。

核心公式：

逻辑回归的公式为：P (y = 1|x)= \frac{1}{1+e^{-|\beta +\alpha x|}} 其中P (y = 1|x)  是给定输入 x下预测 y = 1为 1 的概率，\beta是截距， \alpha是权重， e是自然常数。

代码案例：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np# 创建一些随机数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])# 拟合模型
model = LogisticRegression().fit(X, y)# 预测
y_pred = model.predict(X)print("预测值:", y_pred)

 

3. 决策树（Decision Tree）

通过一系列决策来学习数据的分类规则或者数值预测规则，可解释性强。

核心公式：

决策树的核心在于树的构建和节点分裂的规则，其本身没有明确的数学公式。

代码案例：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

4. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

用于分类和回归分析的监督学习模型，能够在高维空间中构造超平面或超平面集合，实现对数据的有效分类。

核心公式：

SVM 的目标是找到一个最优超平面，使得两个类别的间隔最大化。分类器的决策函数为：

f(x) = \sin (\sum_{i=1}^{N}\alpha_{i}y_{i} K(x_{i},x)+b)。 其中  N是要分类的样本，x_{i} 是支持向量，y_{i} 是对应支持向量的系数，\alpha _{i} 是支持向量的标签， K(x_{i},x)是核函数， b 是偏置。

代码案例：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

 

5. 朴素贝叶斯（Naive Bayes）

基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法，常用于文本分类和垃圾邮件过滤。

核心公式：

朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理计算后验概率，其公式为：P(y|x_{1},x_{2} , ...,x_{n}) = \frac{P(y)P(x_{1},x_{2} , ...,x_{n}|P(y))}{P(x_{1},x_{2} , ...,x_{n})}其中P(y|x_{1},x_{2} , ...,x_{n})是给定特征x_{1},x_{2} , ...,x_{n}下类别y的后验概率，P(y)是类别y的先验概率P(x_{i}|P(y))是在类别y下特征x_{i}的条件概率，P(x_{1},x_{2} , ...,x_{n})是特征x_{1},x_{2} , ...,x_{n} 的联合概率。

代码案例：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = GaussianNB()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

6. K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）

一种基本的分类和回归方法，它的基本假设是“相似的样本具有相似的输出”。

核心公式：

KNN 的核心思想是根据输入样本的特征，在训练集中找到与之最接近的  个样本，然后根据这  个样本的标签来预测输入样本的标签。没有明确的数学公式，其预测公式可以简单表示为投票机制。

代码案例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = KNeighborsClassifier()
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

 

7. 聚类算法（Clustering）

聚类是一种无监督学习方法，将数据集中的样本划分为若干组，使得同一组内的样本相似度较高，不同组之间的样本相似度较低。

核心公式：

常见的聚类算法包括 K 均值聚类和层次聚类等，它们的核心在于距离计算和簇的更新规则。

代码案例：

这里以 K 均值聚类为例。

from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一些随机数据
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)# 训练模型
model = KMeans(n_clusters=4)
model.fit(X)# 可视化聚类结果
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=model.labels_, s=50, cmap='viridis')
centers = model.cluster_centers_
plt.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=200, alpha=0.5)
plt.show()

8. 神经网络（Neural Networks）

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过调整神经元之间的连接权重来学习数据的复杂关系。

核心公式：

神经网络的核心在于前向传播和反向传播过程，其中涉及到激活函数、损失函数等。

代码案例：

这里以使用 TensorFlow 实现一个简单的全连接神经网络为例。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 创建一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建神经网络模型
model = Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),Dense(64, activation='relu'),Dense(1, activation='sigmoid')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)

 

9. 集成方法（Ensemble Methods）

集成方法通过组合多个基分类器（或回归器）的预测结果来改善泛化能力和准确性。

核心公式：

集成方法的核心在于不同的组合方式，常见的包括 Bagging、Boosting 和随机森林等。

代码案例：

这里以随机森林为例。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

 

10. 降维算法（Dimensionality Reduction）

降维算法用于减少数据集的维度，保留数据集的重要特征，可以用于数据可视化和提高模型性能。

核心公式：

主成分分析（PCA）是一种常用的降维算法，其核心是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，选择新坐标系上方差最大的方向作为主要特征。

代码案例：

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data# 使用 PCA 进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)print("降维后的数据维度:", X_pca.shape)

11. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

主成分分析是一种常用的降维算法，用于发现数据中的主要特征。

核心公式：

PCA 的核心是特征值分解，将原始数据的协方差矩阵分解为特征向量和特征值，通过选取特征值较大的特征向量进行降维。

代码案例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 使用 PCA 进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)# 可视化降维结果
plt.figure(figsize=(8, 6))
for i in range(len(np.unique(y))):
plt.scatter(X_pca[y == i, 0], X_pca[y == i, 1], label=iris.target_names[i])
plt.xlabel('Principal Component 1')
plt.ylabel('Principal Component 2')
plt.title('PCA of IRIS dataset')
plt.legend()
plt.show()

 

12. 支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）

SVR 是一种使用支持向量机（SVM）进行回归分析的方法，能够有效处理线性和非线性回归问题。

核心公式：

SVR 的核心在于损失函数的定义和对偶问题的求解，其目标是最小化预测值与真实值之间的误差，同时保持预测值尽可能接近真实值。具体公式比较复杂，无法简单表示。

代码案例：

from sklearn.svm import SVR
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 创建一些随机数据
X = np.sort(5 * np.random.rand(100, 1), axis=0)
y = np.sin(X).ravel()# 添加噪声
y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(20))# 训练模型
model = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
model.fit(X, y)# 预测
X_test = np.linspace(0, 5, 100)[:, np.newaxis]
y_pred = model.predict(X_test)# 可视化结果
plt.scatter(X, y, color='darkorange', label='data')
plt.plot(X_test, y_pred, color='navy', lw=2, label='prediction')
plt.xlabel('data')
plt.ylabel('target')
plt.title('Support Vector Regression')
plt.legend()
plt.show()

 

13. 核方法（Kernel Methods）

核方法是一种通过在原始特征空间中应用核函数来学习非线性模型的方法，常用于支持向量机等算法。

核心公式：

核方法的核心在于核函数的选择和应用，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等，其具体形式取决于核函数的选择。

代码案例：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义一个高斯核支持向量机模型
model = SVC(kernel='rbf', gamma='scale', random_state=42)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 可视化决策边界
plt.figure(figsize=(8, 6))
h = .02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.title('SVM with RBF Kernel')
plt.show()

13. 核方法（Kernel Methods）

核方法是一种通过在原始特征空间中应用核函数来学习非线性模型的方法，常用于支持向量机等算法。

核心公式：

核方法的核心在于核函数的选择和应用，常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核等，其具体形式取决于核函数的选择。

代码案例：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 创建一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_informative=2, n_redundant=0, random_state=42)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义一个高斯核支持向量机模型
model = SVC(kernel='rbf', gamma='scale', random_state=42)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 可视化决策边界
plt.figure(figsize=(8, 6))
h = .02
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h))
Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.title('SVM with RBF Kernel')
plt.show()

 

15. 随机森林（Random Forest）

随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高分类性能，具有良好的抗过拟合能力和稳定性。

核心公式：

随机森林的核心在于决策树的集成方式和随机性的引入，具体公式比较复杂，涉及到决策树的建立和集成规则。

代码案例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 定义一个随机森林模型
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

 

16. 梯度提升（Gradient Boosting）

梯度提升是一种集成学习方法，通过逐步训练新模型来改善已有模型的预测能力，通常使用决策树作为基础模型。

核心公式：

梯度提升的核心在于损失函数的优化和模型的更新规则，其核心思想是在每一步迭代中拟合一个新模型来拟合之前模型的残差，从而逐步减小残差。

代码案例：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

17. AdaBoost（Adaptive Boosting）

AdaBoost 是一种集成学习方法，通过串行训练多个弱分类器，并加大误分类样本的权重来提高分类性能。

核心公式：

AdaBoost 的核心在于样本权重的更新规则和基分类器的组合方式，具体公式涉及到样本权重的调整和分类器权重的更新。

代码案例：

from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 载入数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练模型
model = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred = model.predict(X_test)# 评估准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("准确率:", accuracy)

 

18. 深度学习（Deep Learning）

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层非线性变换来学习数据的表示。

核心公式：

深度学习涉及到多层神经网络的构建和优化，其中包括前向传播和反向传播等过程，具体公式和算法较为复杂。

代码案例：

这里以使用 TensorFlow 实现一个简单的深度神经网络（多层感知器）为例。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 创建一些随机数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 构建深度神经网络模型
model = Sequential([Dense(64, activation='relu', input_shape=(20,)),Dense(64, activation='relu'),Dense(1, activation='sigmoid')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("准确率:", accuracy)

 

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编程日记 2024/6/5 20:44:16

docker实现jenkins+git+naocas一体化自动部署

一、jenkins安装 1.1 docker 安装jenkins docker pull jenkins/jenkins 1.2 docker 启动jenkins docker run --name myjenkins -d -p 8081:8080 -p 8085:8085 jenkins/jenkins –name 指定容器名称为myjenkins -d 表示后台运行 -p 8081：8080 表示Docker Host(运行Do…...

编程日记 2024/6/5 20:43:14

Flutter 中的 PerformanceOverlay 小部件：全面指南

Flutter 中的 PerformanceOverlay 小部件：全面指南 Flutter 是一个由 Google 开发的跨平台 UI 框架，它允许开发者使用 Dart 语言构建高性能、美观的应用。在 Flutter 的开发过程中，性能监控是一个重要的方面。PerformanceOverlay 是 Flutter…...

编程日记 2024/6/5 20:42:13

es的总结

es的collapse es的collapse只能针对一个字段聚合（针对大数据量去重），如果以age为聚合字段，则会展示第一条数据，如果需要展示多个字段，需要创建新的字段，如下 POST testleh/_update_by_query {…...

编程日记 2024/6/5 20:41:12

React常见的一些坑

文章目录 两个基础知识1. react的更新问题, react更新会重新执行react函数组件方法本身,并且子组件也会一起更新2. useCallback和useMemo滥用useCallback和useMemo要解决什么3. react的state有个经典的闭包,导致拿不到最新数据的问题.常见于useEffect, useMemo, useCallback4. …...

编程日记 2024/6/5 20:40:06

Java基础29（编码算法 哈希算法 MD5 SHA—1 HMac 算法 堆成加密算法）

目录 一、编码算法 1. 常见编码 2. URL编码 3. Base64编码 4. 小结 二、哈希算法 1. 哈希碰撞 2. 常用哈希算法 MD5算法 SHA-1算法 自定义HashTools工具类 3. 哈希算法的用途 校验下载文件 存储用户密码 4. 小结 三、Hmac算法 小结： 四、对称加密…...

编程日记 2024/6/5 20:39:05

人脸识别——OpenCV

人脸识别 创建窗口创建按钮设置字体定义标签用于显示图片选择并显示图片检测图片中的人脸退出程序返回主界面 创建窗口 导入tkinter库，创建窗口，设置窗口标题和窗口大小。 import tkinter as tkwin tk.Tk() win.title("人脸识别") win.geom…...

编程日记 2024/6/5 20:37:03

深入探索容器：什么是容器及其在现代软件开发中的作用

深入探索容器：什么是容器及其在现代软件开发中的作用 引言 在今天的软件开发和运维领域，容器技术已经成为了一个不可或缺的工具。从初创企业到大型企业，从Web应用到微服务架构，容器都在发挥着其独特的作用。那么，什么…...

编程日记 2024/6/5 20:35:57

STM32-- GPIO-＞EXTI-＞NVIC中断

一、NVIC简介 什么是 NVIC ？ NVIC 即嵌套向量中断控制器，全称 Nested vectored interrupt controller 。它 是内核的器件，所以它的更多描述可以看内核有关的资料。M3/M4/M7 内核都是支持 256 个中断，其中包含了 16 个系统中…...

编程日记 2024/6/5 20:34:56

【介绍下WebStorm开发插件】

🎥博主：程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出…...

编程日记 2024/6/5 20:33:55

【人工智能】神经网络的优化器optimizer（二）：Adagrad自适应学习率优化器

一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad（Adaptive Gradient Algorithm）是一种自适应学习率的优化算法，由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率，适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...

编程新知 2025/7/5 13:53:37

使用van-uploader 的UI组件，结合vue2如何实现图片上传组件的封装

以下是基于 vant-ui&#xff08;适配 Vue2 版本 &#xff09;实现截图中照片上传预览、删除功能&#xff0c;并封装成可复用组件的完整代码&#xff0c;包含样式和逻辑实现&#xff0c;可直接在 Vue2 项目中使用&#xff1a; 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...

编程新知 2025/6/17 5:20:48

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

编程新知 2025/6/21 16:56:20

2025季度云服务器排行榜

在全球云服务器市场&#xff0c;各厂商的排名和地位并非一成不变&#xff0c;而是由其独特的优势、战略布局和市场适应性共同决定的。以下是根据2025年市场趋势&#xff0c;对主要云服务器厂商在排行榜中占据重要位置的原因和优势进行深度分析&#xff1a; 一、全球“三巨头”…...

编程新知 2025/7/5 17:16:12

代码规范和架构【立芯理论一】（2025.06.08）

1、代码规范的目标 代码简洁精炼、美观&#xff0c;可持续性好高效率高复用&#xff0c;可移植性好高内聚&#xff0c;低耦合没有冗余规范性&#xff0c;代码有规可循&#xff0c;可以看出自己当时的思考过程特殊排版&#xff0c;特殊语法&#xff0c;特殊指令&#xff0c;必须…...

编程新知 2025/7/7 8:16:38

Vue 模板语句的数据来源

&#x1f9e9; Vue 模板语句的数据来源&#xff1a;全方位解析 Vue 模板&#xff08;<template> 部分&#xff09;中的表达式、指令绑定&#xff08;如 v-bind, v-on&#xff09;和插值&#xff08;{{ }}&#xff09;都在一个特定的作用域内求值。这个作用域由当前 组件…...

编程新知 2025/6/16 3:14:00

Kubernetes 节点自动伸缩（Cluster Autoscaler）原理与实践

在 Kubernetes 集群中&#xff0c;如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源&#xff0c;一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及&#xff0c;集群内各个服务的负载波动日趋明显&#xff0c;传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...

编程新知 2025/7/7 23:58:18

基于江科大stm32屏幕驱动，实现OLED多级菜单（动画效果），结构体链表实现(独创源码)

引言 在嵌入式系统中&#xff0c;用户界面的设计往往直接影响到用户体验。本文将以STM32微控制器和OLED显示屏为例&#xff0c;介绍如何实现一个多级菜单系统。该系统支持用户通过按键导航菜单&#xff0c;执行相应操作&#xff0c;并提供平滑的滚动动画效果。 本文设计了一个…...

编程新知 2025/7/5 7:16:08

Cursor AI 账号纯净度维护与高效注册指南

Cursor AI 账号纯净度维护与高效注册指南&#xff1a;解决限制问题的实战方案 风车无限免费邮箱系统网页端使用说明|快速获取邮箱|cursor|windsurf|augment 问题背景 在成功解决 Cursor 环境配置问题后&#xff0c;许多开发者仍面临账号纯净度不足导致的限制问题。无论使用 16…...

编程新知 2025/7/6 3:34:56

STL 2迭代器

文章目录 1.迭代器2.输入迭代器3.输出迭代器1.插入迭代器 4.前向迭代器5.双向迭代器6.随机访问迭代器7.不同容器返回的迭代器类型1.输入 / 输出迭代器2.前向迭代器3.双向迭代器4.随机访问迭代器5.特殊迭代器适配器6.为什么 unordered_set 只提供前向迭代器&#xff1f; 1.迭代器…...

编程新知 2025/7/7 18:08:56