原创 《Java EE SSM框架》學習筆記（4）
項目路徑：https://share.weiyun.com/5oetQPG MyBatis配置項的順序不能顛倒，如果顛倒了它們的順序，則啓動階段就會發生異常，導致程序無法運行。 使用property子元素： 這樣定義一次就可以到處引
2020-06-30 08:28:27
原创 《C++Primer》學習筆記（13、拷貝控制）
拷貝構造函數： 如果一個構造函數的第一個參數是：自身類類型的引用，(且任何額外參數都有默認值)。 沒有拷貝構造函數，或者定義了其他構造函數，則編譯器，合成拷貝構造函數。 可使用合成拷貝構造函數，阻止拷貝某類類型的對象。 在合成拷貝構造函
2020-06-30 08:28:17
原创 《機器學習實戰》學習筆記（5、Logistic迴歸）
迴歸：若有一些數據點，用一條直線對這些點進行擬合的過程。 訓練分類器時的做法，尋找最佳擬合參數，使用最優化算法。 準備數據，要求數據類型爲數值型；訓練算法，尋找最佳的分類迴歸係數。使用算法，輸入數據，轉化爲結構化數值，基於迴歸係數，對這些
2020-06-30 08:28:16
原创 《Java EE SSM框架》學習筆記（5、映射器）
demo鏈接地址：https://share.weiyun.com/5iCY76r 密碼：hxf568 不使用註解的方式，實現映射器： 1、面對複雜性，SQL會顯得無力。 2、註解的可讀性較差。 3、註解丟失了XML上下文相互引用的功
2020-06-30 08:28:16
原创 《圖論及其應用》學習筆記（圖和簡單圖）
圖和簡單圖： 一個圖就是，由一個表示具體事物的點的集合，和表示事物之間聯繫的一些線的集合所構成。 平凡圖：只有一個點而無邊的圖。 空圖：邊集爲空的圖。 假設u和v是e的端點，稱u與e相關聯。 圖的同構： 且和的重數相同。 等價類：按照
2020-06-30 08:28:16
原创 《GitHub入門與實踐》學習筆記（二）
Git倉庫管理功能是，GitHub的核心。 版本管理就是管理更新的歷史記錄。如記錄添加或更改源代碼的過程，回滾到特定階段，恢復誤刪除的文件。 集中型： 以Subversion爲代表，將所有數據存放在服務器當中，有便於管理的優點。但開發者所
2020-06-30 08:28:06
原创 《C++Primer》學習筆記（14、重載運算與類型轉換）
不能被重載的運算符： ：： .* . ? : 重載&、|、和逗號運算符，無法保留運算對象求值順序規則，短路求值屬性。重載&&和||，無法保留內置運算符的。 重載取地址運算符和逗號運算符，會使得它們的行爲，異於常態。 賦值運算符和複合賦值運
2020-06-30 08:28:06
原创 二叉樹非遞歸遍歷
public class BiTreeTraversal { static class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode r
2019-08-28 16:58:23
原创 矩陣壓縮存儲
三對角矩陣： 非零元素，有|i-j|≤1，其餘位置均爲0 其中元素總數爲：2+3*(n-2)+2+1=3n-2+1 定義一個一維數組B[3n-2]，則ai,j在B中的位置爲k（注意k從0開始） 則在ai,j之前的元素個數爲 第1行：2
2019-08-28 16:58:23
原创 Java優先隊列
PriorityQueue基於優先級堆。 若沒有提供比較器，則使用Collection的自然順序來排序元素。 PriorityQueue的iterator()不保證，以任何特定順序，遍歷隊列元素。 contains() 線性時間 pee
2019-07-30 16:43:21
原创 最短路徑算法-java實現
弗洛伊德算法(Floyd)： 先初始化，兩個矩陣，一個是圖的鄰接矩陣D，一個是路徑矩陣P。 之後，沿着對角線，更新矩陣D和P： 例如：D[0][2]更新爲鎖定的行列下的，D[0][1]+D[1][2]=4 所以，P[0][2]，從0點
2019-07-30 16:43:21
原创 C++基礎芝士
基本類型的字節數： C標準中沒有規定，哪個基本類型應該是多少字節數。這個與機器、OS、編譯器有關。 比如，在32bits的操作系統系，VC++的編譯器下int類型爲佔4個字節；而在tuborC下則是2個字節。 int，long 的寬度都可
2019-07-13 16:11:57
原创 《機器學習實戰》學習筆記（4、樸素貝葉斯）
樸素：因爲整個形式化過程，只做最原始、最簡單的假設。 可利用Python的文本處理能力，將文檔切分成詞向量，然後利用詞向量對文檔進行分類。 優點：數據少有效，可處理多類別。 缺點：只適合，標稱型數據。 核心思想：選擇具有最高概率的決策。
2019-07-13 16:11:57
1
原创 《機器學習實戰》學習筆記（3、決策樹）
k-近鄰算法，可以完成很多分類任務。但最大的缺點就是，無法給出數據的內在含義。 決策樹的主要優勢在於，數據形式非常容易理解。 決策樹的一個重要任務，使用不熟悉的數據集合，並從中提取出一系列規則，在這些機器根據，數據集創建規則時，就是機器學
2019-07-13 16:11:57
1
原创 《機器學習實戰》學習筆記（2、k-近鄰算法）
該算法採用：測量不同特徵值之間的距離方法進行分類 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 缺點：計算複雜度和空間複雜度都高。 工作原理： 存在樣本訓練集和對應的標籤。輸入沒有標籤的新數據後，將新數據的每個特徵與，樣本數據的對應特徵
2019-07-05 16:45:54