神经网络基础
一、神经元模型 神经元是神经网络中最基本的机构，神经元的两种状态：兴奋和抑制。大多数时候是处于抑制状态下，当收到刺激，导致点位超过阔值，神经元会被激活，处于“兴奋”状态，进而向其他神经元传播化学物质（信息）
根据生物神经元构造了人工神经元（Artificial Neural Networks,简称
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.netCore 基础
一、入门1.开发前准备（1）VScode（2）.Net Core Sdk (windows 环境 需要安装.NetFramework 4.7)（3）需要在VsCode 中安装 C# 扩展
2..netCore 优点ASP.NET Core 具有如下优点：
生成 Web UI 和 Web API 的
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EntityFramework
1.Entity Framework 基础
DbContext:是EF中的一个类，可以理解为一个数据库对象的实例，是实体类与数据库之间的桥梁，在EF中，对数据库的操作都是通过DbContext来进行操作的。DbContext 主要负责以下：（1） EntitySet:DbConext 包含映射到数据
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js_juicer
1.简介Juicer 是一个高效、轻量的前端模版引擎，好处可以在前端页面使得视图模型与数据的分离。（可以运行在node.js ）
2.使用1.引用1).Install:：npm i juicer2).下载代码地址：Github Link项目中引用：<script type="text
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js_animate
1.介绍Animate.css 一个有封装好的动画效果集，跨浏览器css3动画库。效果预览即首页Github地址
2.使用1).笔记在Github里下载代码，找到Animate.css，引用到项目中；npm 安装命令 install animate.css --save```12**Basic Us
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decisionTree
一、引言k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。而决策树算法能够读取数据集合，构建决策树。决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，机器学习算法最终将使用
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K-近邻算法
1.概述
简单来书，K-近邻算法就是采用测量不同特征值之间距离的方法来分类的。
此笔记是根据《机器学习》书中介绍的KNN。在包含特征值的训练样本集中，输入没有特征的新数据后，将新数据每个特征与训练集对应特征进行比较，然后提取最相似数据的分类标签，一般来说只选择训练集中前k个最相似的数据，通常k不大
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