机器学习之线性回归算法
机器学习中的线性回归方程算法是一种基础的预测性建模技术，它研究的是因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间的关系。线性回归试图找到一条最佳的直线（在多维空间中可能是超平面），这条直线能够尽可能地拟合数据点，从而能够预测新的数据点的目标值。 一、线性回归模型的基本原理 线性回归是一种统计学和机器学习
Vue(3)
工程化开发和脚手架 使用步骤 全局安装 打开终端管理员，输入yarn global add @vue/cli（使用这个命令要先安装yarn，安装完之后需要在环境变量里添加yarn的安装路径）或者 npm i @vue/cli 查看vue版本 vue --version
Vue 3 深入学习笔记
1. Composition API 深入 1.1 setup 函数 特点: 是 Composition API 的核心，所有的逻辑都在这里定义。 示例: <template>
<div>{{ message }}</div>
</template>
<script>
export defau
Git
git命令 1. 初始化用户签名 打首字母+tab键可以自动补全代码。首次安装必须设置用户签名 git config --global user.name +名字 git config --globa user.email +邮箱 2.初始化本地仓库 git init 3.查看本地库 git sta
Vue3学习笔记（2）
ref&reactive ref 可以针对基本数据类型，也可以针对对象类型。 用ref针对对象时，本质是在value里面用reactive实现数据响应。 引入ref： import {ref} from 'vue' 函数里面调用被ref包裹的数据： 基本数据类型：数据名.value 对象类型：对象名
Vue3
Vue3核心语法 【OptionsAPI 与 CompositionAPI】 Vue2的API设计是Options（配置）风格的。 Vue3的API设计是Composition（组合）风格的。 Options API 的弊端 Options类型的 API，数据、方法、计算属性等，是分散在：data、
vue3（2）
pinia 语法： import { defineStore } from "pinia";
export const useCountStore = defineStore('count', {
state() {
return {
sum: 6