一、什么是 MyBatis？MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持自定义 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 免除了几乎所有的 JDBC 代码以及设置参数和获取结果集的工作。MyBatis 可以通过简单的 XML 或注解来配置和映射原始类型、接口和 Java POJO（Plain Old Java Objects，普通老式 Java 对象）为数据库中的记录。二、入门案例（1）创建maven项目在此之前，需要提前配置好java环境变量和maven环境变量。..

请编写一个程序迭代求解sin(x),迭代公式为sin(x)=x/1-x^3!+x^5/5!-x^7/7!+...+(-1)^(2n-1)/(2n-1)!,当n项的值小于10^-5时结束，x为弧度。要求输入x的值，输出相应的结果。【注意】迭代公式中的^代表幂运算。并且输入和输出各占一行，输出结果保留4位小数；运行效果如下所示。【运行结果】输入（一行）：1.57输出（一行）：1.0000一、程序代码#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8..

花费600+小时，程序员福利网却上线了一个“不务正业”的功能，神马情况！一看便知

11.1 问题定义：帮助智能体完成冰湖挑战 代码：11.1 问题定义：帮助智能体完成冰湖挑战｜code_1.py 11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题 代码：11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题｜code_1.py 代码：11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题｜code_2.py 代码：11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题｜code_3.py 代码：11.4 用Q-Learning算法来解决冰湖挑战问题｜code_4.py

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8.1 K最近邻 代码：8.1 K最近邻｜code_1.py 代码：8.1 K最近邻｜code_2.py 代码：8.1 K最近邻｜code_3.py 代码：8.1 K最近邻｜code_4.py 8.2 支持向量机 代码：8.2 支持向量机｜code_1.py 代码：8.2 支持向量机｜code_2.py 8.3 朴素贝叶斯 代码：8.3 朴素贝叶斯｜code_1.py 8.4 决策树 代码：8.4 决策树｜code_1.py 8.5 随机森林 代码：8.5 随机森林｜code_1.py 8.6

9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_1.py 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_2.py 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_3.py 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_4.py 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_5.py 代码：9.2 Bagging算法——多个基模型的聚合｜code_6.py 代码：

10.1 无监督学习——聚类 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_1.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_2.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_3.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_4.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_5.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_6.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_7.py 代码：10.1 无监督学习——聚类｜code_8.py 代码：10.1 无监

7.3 原始文本如何转化成向量数据 代码：7.3 原始文本如何转化成向量数据｜code_1.py 7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本 代码：7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本｜code_1.py 代码：7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本｜code_2.py 代码：7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本｜code_3.py 代码：7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本｜code_4.py 代码：7.4 用SimpleRNN鉴定评论文本｜code_5.py 代码：7.4 用S

6.2 卷积网络的结构 代码：6.2 卷积网络的结构｜code_1.py 代码：6.2 卷积网络的结构｜code_2.py 代码：6.2 卷积网络的结构｜code_3.py 代码：6.2 卷积网络的结构｜code_4.py 6.3 卷积层的原理 代码：6.3 卷积层的原理｜code_1.py 代码：6.3 卷积层的原理｜code_2.py 6.4 池化层的功能 代码：6.4 池化层的功能｜code_1.py 6.5 用卷积网络给狗狗图像分类 代码：6.5 用卷积网络给狗狗图像分类｜code_1

4.2 从回归问题到分类问题 代码：4.2 从回归问题到分类问题｜code_1.py 4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_1.py 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_2.py 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_3.py 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_4.py 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_5.py 代码：4.3 通过逻辑回归解决二元分类问题｜code_

5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_1.py 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_2.py 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_3.py 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_4.py 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_5.py 代码：5.4 用Keras单隐层网络预测客户流失率｜code_6.py 代码：5.4 用Ke

3.2 数据的收集和预处理 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_1.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_2.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_3.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_4.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_5.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_6.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_7.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_8.py 代码：3.2 数据的收集和预处理｜co

2.1 函数描述了事物间的关系 代码：2.1 函数描述了事物间的关系｜code_1.py 2.4 机器学习的数据结构——张量 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_1.py 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_2.py 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_3.py 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_4.py 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_5.py 代码：2.4 机器学习的数据结构——张量｜code_6.py

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1.2 快捷的云实战学习模式 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_1.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_2.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_3.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_4.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_5.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_6.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_7.py 代码：1.2 快捷的云实战学习模式｜code_8.py 代码：1.2 快捷的

代码：尾声 如何实现机器学习中的知识迁移及持续性的学习｜code_0.py

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代码：第04课 逻辑回归——给病患和鸢尾花分类｜7.4.7 通过逻辑回归解决多元分类问题｜code_8.py