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!cv.wait_for(lock, std::chrono::seconds（71点数解答 | 2024-12-04 11:48:15）
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浏览器中弹出对话框： 你好 js~ 页面中打印输出： javascript 我来了! 页面控制台输出： 它~会魔法吧~（128点数解答 | 2024-12-04 11:26:01）
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javascript 书写方式，页面弹出： 努力，奋斗（112点数解答 | 2024-12-04 11:24:59）
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请用外部和内部两种 javascript 书写方式，页面弹出： 努力，奋斗（363点数解答 | 2024-12-04 11:23:21）
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使用java语言，定义一个类 a，类中有一个 private 的整型变量 data，一个 private 的字符串对象 str，类 中有两个构造方法，一个不含参数，初始化 data 和 str 为默认值；另一个有两个参数，分别用 来初始化 data 和 str。定义相应的setter和getter方法。（以实现良好的封装） 类中还定义了 3 个方法，方法头的定义及其功能分别为如下。 public a add(int k,string s);//该方法把 data 和 str 的值分别加上 k 和 s public a cleara();//该方法把 data 和 str 的值分别清除为其默认值 public string tostring();//该方法把 data 和 str 的值转变为字符串返回 编写应用程序测试类 testa，调用类 a 中的三个方法并将结果输出。（441点数解答 | 2024-12-04 10:35:13）
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windows c++ 查询系统运行状态（353点数解答 | 2024-12-04 10:09:01）
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c++ 实现软件看门狗（357点数解答 | 2024-12-04 10:05:07）
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使用vue实现一个省市二级联动特效（330点数解答 | 2024-12-04 08:56:14）
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根据归一化的定义和公式，完成下面的myminmaxscaler，获得与sklearn中的minmaxscaler相同的功能，再进行模型的训练和测试。观察是否能与minmaxscaler有相同的效果。注意：不要调用train_test_split重新划分训练和测试集，使用上面现成的。同样，不要再构造新的分类器对象，对上面的重新训练和测试即可。（279点数解答 | 2024-12-03 22:33:24）
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根据上述最小二乘法推出的w公式，编程实现直接求解w，无需迭代，再获得线性回归模型的输出值，叠绘在原始样本点分布图上观察效果。（313点数解答 | 2024-12-03 22:30:16）
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将上述的梯度下降函数改为批量梯度下降函数，即每次随机选取一定批量的样本(这里定为16个)而不是单个样本，完成梯度累计与参数更新（见前面关于批量梯度下降的公式），并实现训练，画出损失函数变化图以及最终的回归效果图，可以模仿上面的实例。注意下面代码里的todo，是需要自己完成填写上去的，不填写直接运行是不收敛的。（590点数解答 | 2024-12-03 22:26:29）
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mainwindow.py class mainwindow(qwidget): def __init__(self): super(mainwindow, self).__init__() self.setup_ui() def setup_ui(self): self.setwindowtitle("图书列表") self.resize(800, 600) # 创建表格控件 self.table_widget = qtwidgets.qtablewidget(self) self.table_widget.setgeometry(qtcore.qrect(0, 100, 800, 500)) # 设置列数和表头（90点数解答 | 2024-12-03 20:57:34）
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