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HTML & CSS 知识点梳理(内涵大量Demo噢~)

参考文献《JavaWeb 从入门到精通》 另推相关博文一则 JavaScript_知识点梳理note1,同样是有一定量的Demo哈。 1.HTML的文档结构 1.<html>标记 <html>标记是HTML文件的开头。所有HTML文件都是以<html>标记开头,以</html>标记结束,HTML页面的所有标记都要放置在<html>与</html>标记中,<html>标记并没有实质性的功能,但却是HTML文件不可缺少的内容。 另外,HTML标记是不区分大小写的。 2.<head>标记 文件的头标记,放置HTML文件的信息, 如: - <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"/> - <title></title> - <script> 3.<title>标记 定义网页页面的标题。 4.<body>标记 HTML页面的主题标记。 2....

线性回归与梯度下降法-原理与Python实现【重要】

本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路,随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和批量梯度下降(Batch gradient descent)。以及他们在python中的实现。 梯度下降法 梯度下降是一个最优化算法,通俗的来讲也就是沿着梯度下降的方向来求出一个函数的极小值。那么我们在高等数学中学过,对于一些我们了解的函数方程,我们可以对其求一阶导和二阶导,比如说二次函数。可是我们在处理问题的时候遇到的并不都是我们熟悉的函数,并且既然是机器学习就应该让机器自己去学习如何对其进行求解,显然我们需要换一个思路。因此我们采用梯度下降,不断迭代,沿着梯度下降的方向来移动,求出极小值。 此处我们还是用coursea的机器学习课中的案例,假设我们从中介那里拿到了一个地区的房屋售价表,那么在已知房子面积的情况下,如何得知房子的销售价格。显然,这是一个线性模型,房子面积是自变量x,销售价格是因变量y。我们可以用给出的数据画一张图。然后,给出房子的面积,就可以从图中得知房子的售价了。 现在我们的问题就是,针对给出的数据,如何得到一条最拟合的直线。 对于线性模型,如下。 h(x)...

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