读书、读书、读书、还是要读书，努力学习科学文化知识，当年常挂在嘴边却没有放在心上的一句话，今天听来却诸多感慨
继续阅读“多读书增加知识，多实践增加阅历，为成为钱学森式的科学家努力奋斗！”第7章-U-D-G（无向图）+邻接链表（建立与校验无向图初始化操作）
无向图的操作比较有向图而言，可能比较复杂，但是算法的基本原理可以说是相通的，都是邻接表操作（上文的十字链表可以看作特殊的邻接表）
继续阅读“第7章-U-D-G（无向图）+邻接链表（建立与校验无向图初始化操作）”Qt的使用小结+回到过去+迈入未来
怎么你觉得Qt好用么？至少我的感觉是，在设计上面有点贴近于Project模式，相较于传统的M-F-C而言，但有意思的是，现在的很多硬件式辅助上位机居然是用M-F-C开发的，实际上我并不认为这有什么好奇怪的，虽然M-F-C我早就忘了😀
继续阅读“Qt的使用小结+回到过去+迈入未来”对上篇的追加
实物视频演示链接地址：https://www.bilibili.com/video/av88466313
再推荐一个好的屏幕录制软件：FastStone Capture
官网下载链接：https://faststone-capture.en.softonic.com/
回归式线性模型
Python集成库的线性模型形式，参数值与属性值对应，斜率值取Arr，偏移值取浮点数，建模参数输出值取coef_[m]，intercept_
y = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]*x[2] + ... w[p]*x[p] + bmglearn引发的感想
mglearn，一个机器学习的模块组件，本以为和其它的组件一样，pip安装一波就行了，实际上，行是行了，额，为啥用起来会有警告呢🐸，不明觉厉，但是确实在Jupyter里面不影响使用，暂且不管啥问题先用着
继续阅读“mglearn引发的感想”