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学习如何在VSCode中使用jQuery

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一、学习如何在VSCode中使用jQuery

在VSCode中使用jQuery的步骤

VSCode是一款强大的代码编辑器，不仅支持多种编程语言，还提供了丰富的扩展插件。对于前端开发者来说，使用jQuery是一种常见的选择，因为它可以简化JavaScript代码的编写和操作。在本文中，我们将介绍如何在VSCode中使用jQuery，让你的前端开发更加高效。

Step 1：安装VSCode

首先，你需要前往VSCode的官方网站（studio.com/）下载并安装最新版本的VSCode。安装过程相当简单，只需要按照提示点击几下即可完成。

Step 2：创建HTML文件

在VSCode中，你可以通过点击菜单栏的“文件”，然后选择“新建文件”来创建一个新的HTML文件。给文件起一个有意义的名字，并将其保存在合适的文件夹中。

Step 3：引入jQuery

在HTML文件中，你需要引入jQuery的CDN链接，以便在你的代码中使用jQuery的各种功能。在标签中添加如下代码： 

        
            <script src="jquery-3.6.0.min.js"></script>

Step 4：编写jQuery代码

现在你已经准备好使用jQuery了。在HTML文件的标签中，你可以编写自己的jQuery代码。以下是一个简单的例子，演示了如何隐藏一个元素： 

        
            <script>
            $(document).ready(function() {
                $("button").click(function(){
                    $("p").hide();
                });
            });
            </script>

Step 5：运行代码

在VSCode中，你可以通过点击菜单栏的“查看”，然后选择“终端”来打开终端窗口。在终端窗口中，你可以使用命令node yourFileName.html来运行你的HTML文件，并查看jQuery代码的效果。

小结

通过本文，你学会了在VSCode中使用jQuery的基本步骤。使用VSCode和jQuery可以让你的前端开发更加高效和便捷。希望这篇文章对你有所帮助！

感谢您阅读本文，希望通过本文让您了解如何在VSCode中使用jQuery，并且能够在您的前端开发工作中发挥作用。

二、机器学习包括？

机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

三、机器学习是从哪里学习？

机器学习是从数据中学习的。它利用算法和统计模型来分析数据，发现数据中的模式和规律，从而生成预测模型和决策模型。

机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等不同的学习方式，可以应用于各种不同的领域，如自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理和金融等。

机器学习的数据来源可以是结构化数据和非结构化数据，如图像、文本、音频和视频等。

四、什么是学习和机器学习？

机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。

学习，是指通过阅读、听讲、思考、研究、实践等途径获得知识和技能的过程。学习分为狭义与广义两种：狭义：通过阅读、听讲、研究、观察、理解、探索、实验、实践等手段获得知识或技能的过程，是一种使个体可以得到持续变化（知识和技能，方法与过程，情感与价值的改善和升华）的行为方式。例如:通过学校教育获得知识的过程。广义：是人在生活过程中，通过获得经验而产生的行为或行为潜能的相对持久的方式。次广义学习指人类的学习。

五、centos vscode

CentOS上使用VS Code进行开发的基本步骤

在软件开发领域，选择一款合适的集成开发环境（IDE）对于提高工作效率至关重要。VS Code作为一个轻量级、强大的开源代码编辑器，受到了广大开发者的欢迎。本文将介绍如何在CentOS上安装和配置VS Code，以便您能够更加高效地进行开发工作。

步骤一：安装VS Code

要在CentOS上安装VS Code，首先需要添加Microsoft的官方存储库。打开终端，并执行以下命令：

sudo rpm --import keys/microsoft.asc sudo sh -c 'echo -e "[code]\nname=Visual Studio Code\nbaseurl=yumrepos/vscode\nenabled=1\ngpgcheck=1\ngpgkey=keys/microsoft.asc" > /etc/yum.repos.d/vscode.repo'

添加存储库后，运行以下命令安装VS Code：

sudo dnf check-update
sudo dnf install code

安装完成后，可以在“应用程序”菜单中找到VS Code。

步骤二：安装常用插件

VS Code支持大量的插件，可以根据自己的需求选择适合自己的插件。以下是一些常用的插件推荐：

  • Chinese (Simplified) Language Pack：用于将编辑器界面语言设置为简体中文。
  • GitLens — Git supercharged：增强了对Git的支持，显示了每行代码的Git历史和注释。
  • ESLint：用于集成ESLint静态代码分析工具，帮助您保持代码的一致性和规范性。
  • Prettier - Code formatter：可统一代码格式，提高代码的可读性。
  • Debugger for Chrome：用于在VS Code中调试JavaScript代码。

要安装插件，打开VS Code并点击侧边栏中的“扩展”图标。在搜索框中输入插件名称，然后点击“安装”按钮即可。

步骤三：配置开发环境

为了提高开发效率，您还可以根据需要进行一些配置。以下是一些建议的配置项：

  • 设置自动保存：在设置中搜索“Files:autoSave”，将其设置为“afterDelay”可以在一定时间后自动保存文件。
  • 自定义快捷键：可以根据自己的习惯设置一些常用的快捷键，加快操作速度。
  • 集成终端：VS Code内置了终端，可以直接在编辑器中运行命令。
  • 代码片段：使用代码片段可以快速生成常用的代码块，提高编码效率。

步骤四：编写和调试代码

安装和配置完成后，您可以开始编写和调试代码了。VS Code提供了丰富的功能和工具，帮助您提高开发效率。

您可以通过菜单栏的“文件”选项来创建新文件或打开已有文件。在编辑器中编写代码、调试代码非常方便，可以在代码行中设置断点并逐步执行代码。

通过集成终端，您可以直接在VS Code中运行和调试命令。您甚至可以在VS Code中进行版本控制，如Git，以便更好地管理和协作代码。

步骤五：使用远程开发功能

如果您需要在远程服务器上进行开发，VS Code还提供了远程开发功能。您可以轻松地连接到远程服务器，并在本地使用VS Code的功能进行开发。

通过安装Remote - SSH插件，您可以使用SSH协议连接到远程服务器。只需在命令面板中搜索“Remote-SSH: Connect to Host”并提供远程服务器的连接信息即可。

总结

本文介绍了在CentOS上安装和配置VS Code的基本步骤。VS Code的强大功能和丰富的插件使得开发工作更加高效和愉快。希望本文能够帮助到您，使您在开发过程中能够更好地利用VS Code的优势。

六、机器自我学习原理？

机器学习是人工智能的一个子集。这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。

七、机器学习作者？

《机器学习》是清华大学出版社出版发行的书籍，作者是周志华。

八、机器学习就业待遇？

机器学习是一个热门领域，就业待遇相对较好。根据不同地区和公司的情况，机器学习岗位的平均薪资可能在每年5万-20万美元之间。大公司如谷歌、亚马逊、微软等，在机器学习领域有较高的薪资水平。

此外，机器学习专业人员往往具有广泛的职业发展机会，可以在各种领域应用机器学习技术，如金融、医疗、制造等。因此，机器学习就业待遇相对较好，但具体情况还取决于个人的技能、经验和地区。

九、机器学习的分类？

机器学习是一个比较大的范畴，机器学习包括很多东西，如决策树分析，主成分分析，回归分析，支持向量机，神经网络，深度学习等。你说的流量分类应该是说采用机器学习里面的一些分类算法，如朴素贝叶斯算法，K-means算法（也叫K均值算法），EM算法(也叫期望值最大化算法)等聚类算法。

十、什么是机器学习？

机器学习指的是计算机系统无需遵照显示的程序指令，而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。机器学习关注的是“如何构建能够根据经验自动改进的计算机程序”。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息数据库，系统就会学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习本质上是跨学科的，他采用了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。

中公教育和中科院的老师合作推出了一个机器人课程，可以关注一下

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