【MySQL系列】MySQL 字符集的演变与选择
博客目录 1.引言2.MySQL 5.7 中的字符集使用3.MySQL 8.0 中的字符集使用4.字符集选择的重要性5.字符集转换与兼容性6.实际应用案例分析7.结论8.建议 1.引言 MySQL 是一个广泛使用的开源关系数据库管理系统，它支持多种字符集和校对规则，以适应不同语言和地区的字符编码需求。随着互联网全球化的发展，字符集的选择对于数据库的性能和兼容性有着重要影响。本文将探讨 MySQL 5...
微信小程序-伪类选择器
一.伪类选择器 结构伪类常见书写方式： 第一类：找第几个孩子 1. :first-child 找第一个孩子 2. :last-child 找最后一个孩子 3. :nth-child()，正着找 数字：写数字几就是找第几个孩子， 2n或者even:找偶数 2n+1或者odd:找奇数 4. :nth-last-child(),倒着找 数字：写数字几就是找倒数第几个孩子。 第二类： 从限定的类型中找第几个...
WPF/C#：在DataGrid中显示选择框
前言在使用WPF的过程中可能会经常遇到在DataGrid的最前或者最后添加一列选择框的需求，今天跟大家分享一下，在自己的项目中是如何实现的。整体实现效果如下： 如果对此感兴趣，可以接下来看具体实现部分。实践假设数据库中的模型如下： public class Person { public int Id { get; set; } public string? Name { get; set; ...
Web前端三大主流框架：React、Angular和Vue的比较与选择
Web前端三大主流框架：React、Angular和Vue的比较与选择 Web前端技术的快速发展为开发者提供了丰富的工具和框架，其中React、Angular和Vue是当前最受欢迎的三大框架。这三个框架各有特点，适用于不同的项目需求和开发团队。本文将对React、Angular和Vue进行深入比较，包括它们的特点、优势和不足，以及在实际应用中的选择建议，帮助读者更好地理解和选择适合自己项目的框架。 一...
姜萍父亲听别人说才知女儿获好成绩 考上高中但选择了中专！
姜萍父亲听别人说才知女儿获好成绩【#姜萍父亲听别人说才知女儿获好成绩#】姜萍父亲告诉记者，他常年在外打工，到了开学时间就给她交学费。家里，姜萍姐妹俩互相照顾，两人都非常懂事。女儿中考多少分，填报什么志愿，姐妹俩商量的比较多，女儿这次获得好成绩，他也是听别人说的。姐姐在参加完今年的对口单招考试后，前往连云港打工，她希望自己能考上大学，想在成绩出来前，赚一点钱。近日，中专生、天才少女、数学竞赛全球12名、...
【数据挖掘】使用RFE进行特征选择
写在前面： 首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 使用递归特征消除（RFE）进行特征选择是一个有效的方法，可以帮助你确定数据集中哪些特征对模型预测最为重要。以下是一个使用RFE进行特征选择的步骤指南： 1、介绍 数据准备： 首先，你需要有一个数据集，它通常包括多个特征（自变量）和一个目标变量（因变量）。确...
为什么选择Python作为AI开发语言
为什么Python适合AI 在当前的科技浪潮中，人工智能（AI）无疑是最热门的话题之一。无论是自动驾驶、智能推荐还是自然语言处理，AI都在不断改变我们的生活。而在这场技术革命中，Python作为主要的编程语言之一，扮演了举足轻重的角色。那么，为什么Python如此适合AI开发呢？本文将从几个方面来探讨这个问题。 简洁易读的语法 Python以其简洁和易读的语法闻名于世。对于AI开发者来说，代码的可读...
Android 应用开发语言选择对比
言有多种，但是每种语言的各有不同的适用场景，对比介绍如下： 一.首选：原生应用Java，Kotlin 1.截至目前，大约有70%的Android开发者仍然使用Java语言进行开发，而30%的开发者则选择使用Kotin语言进行开发。虽然Java仍然是Androio开 发的主要语言，但Kotlin的使用率正在逐渐增长。 2017年：Kotlin在移动应用开发中占比约为1.5%。 2018年：Kotlin...
如何选择一个最强大模型-看最硬核排名了！
了一个针对大语言模型的基准平台 Chatbot Arena。该平台采用匿名、随机的方式让不同的大模型产品进行对抗评测，基于国际象棋等竞技游戏中广泛使用的埃洛等级分系统，通过用户投票产生，系统每次会随机选择两个不同的大模型机器人和用户聊天，并让用户在匿名的情况下选择哪款大模型产品的表现更好一些。最后系统根据用户的选择判定大模型产品的积分，以排行榜的形式出现在首页中。 现已有1170955匿名投票，99个...
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明
Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 目录 Python 机器学习 基础 之 数据表示与特征工程 【单变量非线性变换 / 自动化特征选择/利用专家知识】的简单说明 一、简单介绍 二、单变量非线性变换 三、自动化特征选择 1、单变量统计 2、基于模型的特征选择 3、迭代特征选择 四、利用专家知识 附录 一、参考文献 一、简...