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细胞自动机和数据与表现分离
细胞自动机 ~死亡:如果活着的邻居的数量<2或>3,则死亡 ~如果正好有3个邻居活着,则新生 ~其他情况则保存原状 数据与表现分离 ~程序的业务逻辑与表现有关 ~表现可以是图形的也可以是文本的 ~表现可以是当地的也可以是数据表现分离和接口
为了更好的减小代码的复杂程度，降低系统的耦合， 数据的管理和可视化的表现，在代码设计要求中很重要， 以便在未来让代码有更好的可扩展性，并且能够更好的去维护代码， 需要去不断地规范在开始编程之前去设计好框架和接口 责任驱动的设计 将程序要实现的功能分配到合适的类、对象中去是设计机器学习模型的超参数优化
引言 模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数。超参数与一般模型参数不同，超参数是在训练前提前设置的。举例来说，随机森林算基于GIS的开源社区（村）网格化数据管理平台
通过“社会网格化、管理信息化”的手段，实现网格内“人、房、组织、部件”等全要素信息的常态化管理，整合各方资源，激化基层活力，提升基层治理能力建设，实现治理能力现代化。 一、平台介绍 近年来，社区、村基础数据采集显得尤为重要，结合十九届四中全会精神关于推进国家治理体系和治Google Earth Engine ——MCD19A2 V6数据产品是MODIS Terra和Aqua结合的大气校正多角度实施（MAIAC）陆地气溶胶光学深度（AOD）网格化2级产品，1公里分辨率
The MCD19A2 V6 data product is a MODIS Terra and Aqua combined Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) Land Aerosol Optical Depth (AOD) gridded Level 2 product produced daily at 1 km resolution. For more information see the MAIAC userJava微服务架构，服务网格化Service Mesh入门到精通
——/服务网格化Service Mesh/ ├──视频 | ├──day01 | | ├──1-架构的发展历史-单机小型机时代.mp4 17.69M | | ├──10-架构的发展历史-服务网格新时期-istio.mp4 28.98M | | ├──11-架构的发展历史-服务网格新时期-什么是服务网格.mp4 15.55M | | ├──12-架构的发word-排版实战
制作简历 什么是好简历 简历四要素 个人基本信息求职意向教育背景（最高学历和相应的资格证书）工作经历&专业技能 背景 设置背景颜色插入不同颜色矩形色块 对齐及网格化 表格 可视化信息 插入图表绘制图形及组合插入Wingdings符号插入PNG小图标插入项目符号及自定义 制作海摆脱 scipy 的坑中：用 numpy 保持散列统计数据网格化管理
手头上有中国地区900百帕高宽比上的某時刻溫度uci数据集，这一uci数据集包含3个数组：经度数组、纬度数组、溫度数组。各数组值域范畴给出：东经28.644232° ~ 177.3808°，北纬度3.2973719° ~ 59.27192°，溫度205.01515°K ~ 366.69788°K，总共18952个统计数据点，散列在1个倒三角地点云网格化算法---MPA
MAP网格化算法思路 第一步：初始化一个种子三角面。（随机选点，基于该点进行临近搜索到第二点；在基于该线段中点临近搜索到第三点） 图1 第二步：在种子三角面的基础上，进行面片的扩充，利用边的中点进行临近搜索，碰到合Python通过离散的点的数据由TIN构造等高线
写在前面（重要） 这学期有一门课有关于lisp对CAD二次开发的，老师上课时候放话谁编出了等高线自动绘制程序期末成绩可以提档，当时我下课就去问老师“什么语言编都行吗？”老师很肯定的说：随便！。我一听乐了，这python调个matplotlib库中的函数画个等高线图这不是十分到手了吗？当老师把测