引言
在给同事写一个处理excel表格脚本的过程中,发现在某些情况下,vscode终端会给拖入进去的表格文件路径前添加一个"& ",导致Python的openpyxl模块读取excel表格失败;网上关于这个问题讨论基本没有,所以记录下来。
Pythonimport openpyxl
file = input("请输入文件路径:")
with openpyxl.load_workbook(file) as workbook:
# 选择要操作的工作表
worksheet = workbook["Sheet1"]
# 读取第一行数据
first_row = worksheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)
# 遍历第一行数据
for cell in first_row:
print(cell)
如果用现实生活中容易理解的概念介绍机器学习,那么所谓机器学习的过程,和训练动物的过程很相似。
例如教会狗狗握手,只需要伸手的时候,在某次狗狗无意中做出了握手的动作,那么就给他一块零食吃,久而久之,狗狗也能知道握手就能吃到零食,这个握手的训练就算完成。
简化下来也就这三个流程,预设动作→训练→反馈,对应到机器学习中,也是机器学习最重要的三个概念,即数据集→假设函数→损失函数
人工智能的概念和基本原理诞生于1950年代的美国高校,但是那年代机器性能孱弱,基本不可能实现任何真正的人工智能,人工智能更多是以一种理论的方式存在。
早期人工智能的主流方法为「符号主义」,该方法认为只要程序员能编写足够多的规则,那么就能实现和人类水平相当的人工智能,典型如80年代左右的国际象棋程序就是用该方法实现的。
「符号主义」虽好,但是它只能解决有明确规则的问题,有些问题看起来规则很模糊例如语音识别、图像识别,符号主义就很难胜任了,于是一种新的方法出现了——机器学习。
直接说结论:有
量表版权主要包含量表问题、诊断手册、常模数据等。
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前言
对于一个常年需要使用电脑的社畜来说,Windows毫无疑问才是真正的生产力工具,换电脑、换工作都有可能丢失之前的工作环境——包括但不限于软件、习惯的设置等,本篇就是想要一劳永逸的将工作中常用到的真正生产力记录下来,方便下次迁移。