芯が強い人になるESTJ-A - IT開発
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items: Markdown与思维导图
items: java需要背诵的概念
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items: 转载，Stanford_ECON295⧸CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI,_Eric_Schmidt
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Markdown与思维导图
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date: 2025-05-04T04:46:00+08:00
description: 在Markdown中，可以使用无序或有序列表来创建思维导图的基础结构。 - 中心主题 - 分支1 - 子分支1.1 - 子分支1.2 - 分支2 - 子分支2.1 - 分支3 无序列表- 无序列表项1 - 无序列表项2 - 子项1 - 子项2 有序列表1. 有序列表项1 2. 有序列表项2 1. 子项1 2. 子项2 引用 > 这是一个引用。 >> 这是一个嵌套的引用。 插入链接 [文本](URL) [百度](https://www.baidu.com) 粗体，斜体**这是粗体文本** *这是斜体文本* 创建任务 - [ ] 未完成任务一 - [x] 已完成任务二 - [ ] 未完成任务三

java需要背诵的概念
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date: 2024-09-19T06:09:00+08:00
description: /* * 1类=被class关键字修饰的就叫类=现实生活中的，图纸。 * 2成员变量，在类中定义的变量，叫类的成员变量。理解，描述当前类的属性和状态 * 3成员方法，在类中定义的方法，叫类的成员方法。方法表示，类的行为，或者类的动作，类的功能。当前类能干什么 *4,类的，一静态，一动态，2个属性 *4.构造方法，方法名和类名，同名。并且没有返回值也没有void关键字。 * 理解，可以根据类，创造出，生产出需要的对象; * 理解，类【图纸】-》构造方法【制造】-》对象【实体】 * 5.对象，现实生活中的，具体的实例，实体。对象靠new出来 * 6.一个标准的类的开发步骤 * step1；创建类 * step2；写成员变量 * step3；生成构造方法，无参，有参 * step4：生成getter，setter方法(获取，存储) * step5;生成toString方法（打印对象信息） * 7.创建对象 * 类名 变量名= new关键字 类的构造方法； * 8.static静态关键字(用来区分，类和对象用的，必须明白什么是类，什么是对象) * 被static修饰的成员，属于类，类成员。通过【类.成员】方式来调用 * 不被static修饰的成员，属于对象。通过【对象.成员】方式来调用 *静态成员可以被所有对象共享。 * * * */ // /* * 1Q:什么是抽象类，-》被abstract关键字修饰的类叫抽象类 * 理解，描述现实生活中抽象的图纸，或模版 *成员变量，成员方法，构造方法和具体类相同。 * 5.抽象方法:被abstract关键字修饰，并且没有方法体的方法，叫抽象方法。 *理解，只有方法的定义，没有方法的实现，目的是用来设计方法。 *6.抽象类中有构造方法，但是不能创建对象。因为抽象类，是描述抽象概念，因此不能实例化。 *7.继承：子类通过extends关键字继承父类，父类有的子类都有。 * 8，抽象类的目的是为了继承！！！！ *我们创建具体类的目的是为了，创建对象。 * 抽象类的目的是为了继承。是为了继承父类。（抽象类是父类，具体类是子类） * 9.包含抽象方法的类，一定是抽象类。 * 抽象类中，不一定包含抽象方法。 * 10.继承中，类型转换。子类-》转父类型可以。父类型-》子类型，需要强制转换。 * 11.方法的分类，需要背。 * 分类1--是否返回？--没有返回值方法，有返回值的方法 * 分类2--是否静态？？--静态方法，非静态方法 * 分类3--是否实现？？--实现方法，抽象方法 * 12.可见性修饰符，4个范围，3个关键字--》概念直接背 * private 私有的， 本类 * 默认的， 本类+本包 * protected 保护的， 本类+本包+外包子类 * public 公共的， 所有 * * 13.this ，super关键字 * * */

ML数据清洗
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date: 2024-08-23T13:08:00+08:00
description: #很容易数据维度报错 print(type(x),x.shape) print(type(y),y.shape) #由于数据不匹配，会导致报错 import numpy as np x = np.array(x) x = x.reshape(-1,1) print(type(x),x.shape) #load the data import numpy as pd import pandas as pd data = pd.read_csv("//Users/xuwen/downloads/imooc/Chapter3/examdata.csv") data.head() print(type(data),data.shape) #可视化versulize the data from matplotlib import pyplot as plt fig1 = plt.figure() plt.scatter(data.loc[:,'Exam1'],data.loc[:,'Exam2']) plt.title('Exam1--Exam2') plt.xlabel('Exam1') plt.ylabel('Exam2') plt.show() #add label mask mask = data.loc[:,'Pass']==1 print(mask) #取反 print(~mask) fig2 = plt.figure() passed = plt.scatter(data.loc[:,'Exam1'][mask],data.loc[:,'Exam2'][mask]) failed = plt.scatter(data.loc[:,'Exam1'][~mask],data.loc[:,'Exam2'][~mask]) plt.title('Exam1 -Exam2') plt.xlabel('Exam1') plt.ylabel('Exam2') plt.legend((passed,failed),('passed','failed')) plt.show()

转载，Stanford_ECON295⧸CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI,_Eric_Schmidt
type: item
date: 2024-08-23T03:30:00+08:00
description: Stanford_ECON295⧸CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI,_Eric_Schmidt ------------------------------------------------------------------- today's guest really does need an introduction. I think I first met Eric about 25 years ago when he came to Stanford Business School as CEO of Novell.斯坦福_ECON295⧸CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI,_Eric_Schmidt ------------------------------------------------------------------- 今天的客人确实需要介绍一下。 我想我第一次见到 Eric 是在大约 25 年前，当时他来到斯坦福商学院，担任 Novell 的首席执行官。He's had done a few things since then at Google starting I think 2001 and Schmidt Futures starting in 2017 and done a whole bunch of other things you can read about, but he can only be here until 5/15, so I thought we'd dive right into some questions, and I know you guys have sent some as well.从那时起，他在 Google 做了一些事情，我想是从 2001 年开始，Schmidt Futures 从 2017 年开始，做了很多其他你可以读到的事情，但他只能在这里呆到 5 月 15 日，所以我想我们会直接讨论一些问题，我知道你们也发了一些问题。I have a bunch written here, but what we just talked about upstairs was even more interesting, so I'm just going to start with that, Eric, if that's okay, which is where do you see AI going in the short term, which I think you defined as the next year or two?我在这里写了一堆，但我们刚才在楼上讨论的更有趣，所以我就从这个开始，埃里克，如果可以的话，这就是你认为人工智能在短期内的发展方向，我想你定义的是未来一两年？Things have changed so fast, I feel like every six months I need to sort of give a new speech on what's going to happen.事情变化得太快了，我觉得每六个月我就需要就即将发生的事情发表一次新的演讲。Can anybody hear the computer, the budget computer science engineer, can anybody explain what a million-token context window is for the rest of the class? You're here. Say your name, tell us what it does.任何人都可以听到计算机的声音，预算计算机科学工程师，任何人都可以向班上的其他人解释百万令牌上下文窗口是什么吗？ 你在这里。 说出你的名字，告诉我们它的作用。Basically it allows you to prompt with like a million tokens or a million words or whatever. So you can ask a million-word question.基本上，它允许您使用一百万个令牌或一百万个单词或其他内容进行提示。 所以你可以问一个百万字的问题。Yes, I know this is a very large direction in January now. No, no, they're going to 10. Yes, a couple of them. Anthropic is at 200,000 going to a millio…

#印第安人糖尿病数据集合--Pima Indians Diabetes - KNN Visualization
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date: 2024-08-15T00:57:00+08:00
description: #目录，印第安人糖尿病数据集合 #机器学习，模型评估二 #数据来源Pima Indias Diabetes dataset #setp1，数据预处理 import pandas as pd path = '/Users/xuwen/Downloads/diabetes.csv' pima = pd.read_csv(path) pima.head() #step1 #X,y赋值 #大写X，小写y #我们需要的四个特征 feature_names = ['Pregnancies','Insulin','BMI','Age'] X = pima[feature_names] y = pima.Outcome #step2维度确认 print(X.shape) print(y.shape) #step3,数据分离 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state= 0) #step4,模型训练 #逻辑回归模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train,y_train) #测试数据集结果预测 y_pred = logreg.predict(X_test) #使用准确率进行评估 from sklearn import metrics print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) #确认正负样本数量 y_test.value_counts() # 1的比例 y_test.mean() #0的比例 1 - y_test.mean() #空准确率 max(y_test.mean(),1-y_test.mean()) #混淆矩阵，误差矩阵 print(metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred)) #实际结果与预测结果，25组 print("true:",y_test.values[0:25]) print("pred:",y_pred[0:25]) #四个因子赋值 confusion = metrics.confusion_matrix(y_test,y_pred) TN = confusion[0,0] FP = confusion[0,1] FN = confusion[1,0] TP = confusion[1,1] print(TN,FP,FN,TP) #准确率，Accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) accuracy = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) print(accuracy) print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) #错误率，Misclassification Rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) mis_rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN) print(mis_rate) print(1-metrics.accuracy_score(y_test,y_pred)) #召回率recall，Sensitivity = Recall = TP/(TP+FN) recall = TP/(TP+FN) print(recall)

2024--python 機器学習 iris
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date: 2024-08-13T23:00:00+08:00
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2024--Python fundamental
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date: 2024-08-12T07:06:00+08:00
description: import random letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'] numbers = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] symbols = ['!', '#', '$', '%', '&', '(', ')', '*', '+'] print("Welcome to the PyPassword Generator!") nr_letters = int(input("How many letters would you like in your password?\n")) nr_symbols = int(input(f"How many symbols would you like?\n")) nr_numbers = int(input(f"How many numbers would you like?\n")) #easy version1: adfa012#$ #随机数生成用random.choice这个方法 # password = "" # for char in range(0,nr_letters): # password += random.choice(letters) # # print("the password is-->" +password) # # for char in range(0,nr_symbols): # password += random.choice(symbols) # # print("the password is-->" +password) # #range控制取值范围！！！ # for char in range(0,nr_numbers): # password += random.choice(numbers) # print("the password is-->" +password) #hard version password_List = [] for char in range(0,nr_letters): password_List.append(random.choice(letters)) for char in range(0,nr_symbols): password_List.append(random.choice(symbols)) for char in range(0,nr_numbers): password_List.append(random.choice(numbers)) print(password_List) #random.shuffle功能 random.shuffle(password_List) print(password_List) password = "" for char in password_List: password += char print(f"your password is -->{password}")

Kubernetes(k8s)の機能やメリットをわかやすく紹介（转载）ymal
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date: 2024-03-18T03:01:00+08:00
description: コンテナ仮想化ツールとしては「Docker」が有名ですが、実際の運用管理にあたっては、「Kubernetes」というツールも併せて使用するのが一般的です。本記事では、このKubernetesとはどのようなツールなのか、コンテナ技術やDockerとの関係も併せて基礎からわかりやすく解説します。Kubernetesとは？まずはKubernetesの概要や特徴、基本的な仕組みなどについて、コンテナ技術と関連づけながら簡単に解説します。Kubernetesとは、Googleによって開発されたコンテナ運用管理を支援するオープンソースのソフトウェアです。Kubernetesの読み方は主に「クバーネティス」もしくは「クーベルネティス」といい、「k8s（ケーエイツ）」や「クーベ」と略して呼ばれることもあります。Kubernetesの機能を理解するにあたっては、以下の関連用語も理解しておくと便利です。Pod：Kubernetesの実行するアプリケーションの最小単位。ひとつ、または複数のコンテナによって構成されている。ワーカーノード：Podをホストするサーバー。APIサーバーでPodの作業割り当てをチェック・実行する。マスターノード：クラスタ内のPodとワーカーノードを管理する機能。Kubernetes のコントロールパネルを構成する。クラスタ：ノードおよびノードに含まれるPodの集合体。基本的な構造としては、Podをまとめるものとしてノードがあり、このノードの束としてクラスタがあるという形です。Kubernetesがコンテナの操作を実行する際には、クラスタを通して全体へ命令することになります。Kubernetesの特徴と仕組みKubernetesの特徴を理解するには、そもそもKubernetesが管理するコンテナとは何なのかをまず考える必要があります。コンテナとは、ごく簡単にいうと、アプリケーションの実行環境を提供する非常に軽量な仮想化環境のことです。このコンテナを作成し、その中にアプリケーションを格納することを「コンテナ化」といいます。コンテナが登場する前は、複数のアプリケーションを同じ仮想マシンにデプロイした場合、共有依存関係に変更を加えると不具合が起きる可能性があったため、それを避けるには仮想マシンごとにひとつのアプリケーションを割り当てる必要がありました。しかし、そうなるとCPUとメモリを多大に消費し、アプリケーションの実行にも支障が出てしまいます。そこで登場したのがコンテナです。コンテナは、OSから分離してカーネルを共有することで、仮想マシンに比べてリソースの消費を非常に小さくすることが可能です。そのうえで、同じマシンで実行されているほかのコンテナからアプリケーションの依存関係を分離するので、仮想マシンが抱えていた問題を解決できます。ただし、コンテナは多くの複雑なアプリケーション・クラスタを実行するため、その管理運用には煩雑な手間が必要になるのが難点です。そもそもコンテナは、アプリケーションを自分の中に隔離するのが仕事であって、自分を管理したり、ネットワークやストレージと連携したりするような機能を持っていません。コンテナのこの難点を克服することが、Kubernetesの役割です。Kubernetesを使えば、複数のコンテナを一括管理し、コンテナの強制終了や再起動、スケーリング、ネットワークやストレージとの連携などの作業を効率化できます。たとえば、あるコンテナに障害が発生した場合、別のコンテナにその場所を引き継がせる、といったコンテナ間の連携も可能です。このように複数のコンテナを管理運用することを「オーケストレーション」と呼び、それゆえKubernetesは「コンテナオーケストレーションツール」などと端的に表現されることもあります。コンテナ技術は現在のアプリケーション開発において非常に重要な技術となってきているため、そのスムーズな管理運用を可能にするKubernetesもまた広く活用されています。KubernetesとDockerの違いコンテナ技術関連のツールとしては、「Docker」もまた非常に重要です。そこで続いては、Dockerの基本的な特徴と、Kubernetesとの違いについて解説します。Dockerとは？Docker（ドッカー）とは端的にいうと、コンテナを作成して実行するためのツールです。Kubernetesと同様に、オープンソースのソフトウェアとして提供されています。Dockerを使用することで、同じマシン上にいくつものコンテナを簡単に作り、各アプリケーションを独立した環境で実行できます。KubernetesとDockerの違いKubernetesとDockerは、どちらもコンテナの利用を支援するツールですが、その役割には…

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date: 2024-02-18T11:11:28+08:00

2024docker+minikube
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date: 2024-01-30T23:47:00+08:00