PyQt5学习笔记（七）
很久没发了。 ： 重新定义事件处理器： def keyPressEvent(self, QKeyEvent): if QKeyEvent.key() == Qt.Key_Escape: self.close() 按Esc键就会关闭窗口 self.close() 就是关闭窗口的命令
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机器学习之决策树（一）
我们经常使用决策树处理分类问题，近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。他十分的简单，甚至是你根本不需要了解机器学习的知识，就能搞明白决策树是如何工作的。 例如：一个假想的邮件分类系统 长方形代表判断模块，椭圆代表终止模块，表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分
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数据库—SQL创建数据库
首先你要有SQL Server 可自行去微软官方下载。 在Microsoft SQL Server Management Studio 上创建一个本地数据库。 1.使用SQL语句创建一个数据库： 看到提示命令已经完成，点击数据库右键刷新一下就可以看到你创建的数据库了。 打开文件夹： 注意：这个
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C语言使用多线程分析和例子
因为最近在进行操作系统实验，涉及到了C语言多线程的实现，因此就写一片博文来讲一下。同样这个对于C++也适用。 首先要引用pthread.h 头文件。 声明一个线程变量： 格式：pthread_t 线程名（ps：这里也可以是一个线程组） 建立一个线程： 格式：pthread_create（）
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Vim基本操作和基础配置
¶Vim介绍：
¶vim是从 vi 发展出来的一个文本编辑器。功能丰富，在程序员中被广泛使用，而且可以根据自己需要对其进行配置。
Vim编辑程序有三种操作模式，分别称为 编辑模式、插入模式 和 **命令模式，**当运行Vim时，首先进入编辑模式。 编辑模式： Vim编辑方式的主要用途是在被编辑的文
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k-邻近算法应用实例以及分析
这里的实例是手写数字识别系统。 步骤：
收集数据：提供文本文件。
准备数据：编写函数img2vector（），将图像格式转换为分类器使用的向量格式
分析数据：在python命令提示符中检查数据，确保它符合要求
训练算法：此步骤不适用于k-邻近算法
测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样
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k-邻近算法应用实例
这里使用k-邻近算法解决约会网站问题： 步骤：
收集数据：提供文本文件。
准备数据：使用python解析文本文件。
分析算法：使用Matplotlib画二维扩散图
训练算法：此步骤使用于k-邻近算法
测试算法：使用海伦提供的部分数据作为测试样本。测试样本和费测试样本的区别在于：测试样本是已经完成分
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