线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布 线性回归 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 添加交互项 12345678910111213# 加载库from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.preprocessing import Polynomial
k近邻算法（k-Nearest Neighbor，KNN）是一种基于特征空间相似度的分类算法，属于机器学习中最简单的算法之一。其核心思想是：若某样本在特征空间中的k个最邻近样本多数属于某个类别，则该样本也归为此类。 确定 K 的最佳值 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334# 加载库from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.preprocessing import Standa
关于传值调用和引用调用的理解传值调用实参—->形参（实参传数给形参，形参获得实参的数值），改变形参不改变原先的实参，因为两者在获得值之后没有任何关系。 引用调用实参—->形参（实参传地址给形参，形参获得实参的地址），改变形参会反映在存储单元中，实参会被改变。 只有实参传值或者地址给形参！没有形参穿值或者地址给实参的说法！ 形参没有确定的值，只能是变量。实参可以是常量、变量、表达式、函数。实参可以是表达式, 但不是“任意”，表达式计算结果的 类型 必须与 形参一致。当然数值不能超界溢出。 例： 已知函数f1()、f2()的定义如下，调用f1时为传值调用，调用f2时为引用调用。设有函数
随着容器技术的普及，越来越多的开发者开始关注如何更高效地构建、打包和部署应用。Moby Buildkit作为Docker项目的一部分，旨在提供一套灵活、可扩展的构建工具，以满足不同场景下的需求。在本文中，我们将深入解析Moby Buildkit的内部结构，特别是其独特的套娃设计，并分享一些实践经验。 失踪的frontends袁小白感觉自己状态不错，准备一鼓作气，走通frontends流程。还没等编缉器自动装好依赖，就迫不及待的出发了。 直接定位到build子命令，就发现这个子命令的入口函数就是buildAction: 123456789101112131415161718192021222
HTTP（超文本传输协议）是一个基于请求与响应模式的、无状态的应用层协议，它通过可靠的传输层协议（通常是TCP）进行通信。HTTP协议定义了客户端（用户代理，通常是Web浏览器）如何与服务器交互，这些交互是通过发送HTTP请求和接收HTTP响应完成的 现状 现在的 WEB 开发不理解 HTTP HTTP 相当的重要 提升自身价值
