锻炼 精读笔记 02 元数据 [!abstract] 锻炼 书名: 锻炼 作者: 丹尼尔·利伯曼 简介: 我们是为休息而生,还是为跑而生?跑步会毁了你的膝盖吗?哪种运动项目蕞适合我?懒惰是不正常的行为吗?每晚都需要睡够 8 个小时吗?我们可以跑得又快又远吗?体育等于锻炼吗?在不算太遥远的过去,我们那些狩猎采集者、农耕者祖先,为了获得足够的食物,每天需要进行数小时的身体活动,偶尔也会为了娱乐或者社交而做游戏或者跳 2024-07-23 读书笔记 #读书笔记 #锻炼
obsidian projects 插件 实现项目管理 前言今天推荐 obsidian 的项目管理插件 projects ,用免费工具实现本地化项目管理。该工具项目管理思路非常类似 trello,简单易上手,而且和个人笔记强关联,非常适合喜欢折腾和 all in one 的玩家。 插件主要特点 包含 Table、Board、Calendar、Gallery 4 个视图。 Table 表格。清晰展示各个项目的属性,可以配置属性显示内容。 Board 看 2024-07-22 经验分享 #obsidian #项目管理
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python 项目框架管理 如何管理组织一个 python 项目是很重要且比较难的事情,而且并没有标准化。我最近看了一些资料并结合自己的工作经验,把我的项目框架管理记录下来,希望对大家有用,后续也会不断优化我的项目管理。 新建项目 注意事项: 项目名称遵循驼峰原则 解释器选择项目 venv 新版 pycharm 默认为. Venv 文件夹。更好一点。 安装及更新依赖为了保证项目简洁,建议在本地项目下新建requi 2024-07-16 学习记录 #python
python 类的使用 类的学习在Python中,类是面向对象编程(OOP)的核心概念之一,它提供了一种封装数据和相关方法的方式。类定义了一个对象的蓝图,描述了对象应该具有的属性(变量)和方法(函数)。 定义一个类在Python中,定义一个类使用class关键字。类定义通常包含类名、属性和方法。这里是一个简单的类定义示例: 12345678910111213class Dog: # 类属性 species = 2024-07-15 学习记录 #python
python 迭代器介绍 迭代器(Iterator)在Python中是一种可以记住遍历位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完为止。迭代器只能往前不会后退,也就是只能前进遍历,不能反向遍历或跳过元素。迭代器在Python中扮演着重要角色,因为它们是序列类型以及任何实现了迭代协议的对象的基础。 迭代器的应用场景: 节省内存: 当处理大数据集时,迭代器不需要一次性加载所有数据到内存中,而是按需生 2024-07-15 学习记录 #python
edge 学习工具包推荐 简介推荐微软推出的学习工具包两项工具:数学求解器和 pdf 阅读器。打开 edge 学习工具包的方法 :右上角三点-更多工具-学习工具包。 math solver 除了基础的计算求解外,还用图标展示公式,清晰直观。地址:求解 | Microsoft Math Solver示例 1示例 2 pdf 阅读器除了数学求解,edge 推出的学习工具包中的 pdf 查看器也非常有用。这个作为轻量 2024-07-11 工具推荐 #经验分享 #工具推荐
Streamlit 多页面应用设计指南:构建模块化数据分析平台 引言在开发数据分析网页应用时,我们常常面临一个难题:如何在一个项目中优雅地管理多个子应用,同时保证代码的可读性与维护性。单一的长文件不仅难以管理,而且在IDE中操作时容易出现性能问题。通过Streamlit库,能够实现快速搭建模块化的数据分析应用,以应对复杂的数据分析需求。 困扰与需求在制作数据分析网页的过程中,我曾遇到以下困扰: 页面限制与逻辑关联:为了提高用户体验,我们需要将功能相关的部 2024-07-10 生态环境 #python #生态环境 #数据分析 #streamlit #数据可视化 #工作总结
Streamlit 多页面应用设计指南:构建模块化数据分析平台 引言在开发数据分析网页应用时,我们常常面临一个难题:如何在一个项目中优雅地管理多个子应用,同时保证代码的可读性与维护性。单一的长文件不仅难以管理,而且在IDE中操作时容易出现性能问题。通过Streamlit库,能够实现快速搭建模块化的数据分析应用,以应对复杂的数据分析需求。 困扰与需求在制作数据分析网页的过程中,我曾遇到以下困扰: 页面限制与逻辑关联:为了提高用户体验,我们需要将功能相关的部 2024-07-10 生态环境 #python #生态环境 #数据分析 #streamlit #数据可视化 #工作总结
LSTM水质预测模型实践 0 引言随着水质自动站的普及,监测频次越来越高,自动监测越来越准确。水质站点增多,连续的水质监测数据,给水质预测提供更多的训练基础。长短时记忆网络(LSTM)适用于多变量、连续、自相关的数据预测。人工神经网络模型特点为的非线性映射,是广泛应用的水质预测方法。 1.长短时记忆网络(LSTM)介绍1.1起源1997年,Hochreiter等提出了长短时记忆网络(LSTM),作为深度学习的一种, 2024-07-03 时间序列 #用心长文 #时间序列模型 #生态环境 #BP神经网络 #水质模型