<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Nothenhe的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Nothenhe]]></copyright><item><title><![CDATA[类的继承]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116108833</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116108833</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sun, 25 Apr 2021 00:42:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[继承
案例一：
通过继承继承父类成员
package com.company.继承;

public class demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        teacher t1=new teacher();
        t1.method();

        Assintant assintant=new Assintant();
        assintant.method();
    }
}


package]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数组,math类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116095732</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116095732</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 24 Apr 2021 22:26:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[数组
案例一：

java.util.Arrays是一个数组相关的工具类，里面提供了大量静态方法,用来实现数组常见的操作
public static String tostring(数组)将参数转换为字符串，
publicstatic void sort(数组) 按照数组升序排序

备注

如果是数值，sort默认按照升序排序。
如果是字母，按照字母升序
如果是自定义类型，那么这个自定义类型需要有compareable或者comparator接口支持

package com.company.数组;

im]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[静态成员static关键字]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116089534</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116089534</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 24 Apr 2021 16:36:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[静态成员
案例一：创建学生对象自动每次创建对象时学生id加一
package com.company.静态成员;

public class demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        Student stu1=new Student();
        System.out.println(stu1.getAge());
        System.out.println(stu1.getId());
        Stu]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[字符串]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116084639</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116084639</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 24 Apr 2021 13:42:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[字符串
案例一：用构造器，数组，字节数组，和直接创建的方式创建字符串
package com.company.String类;

import java.sql.SQLOutput;

public class demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //使用空参构造
        String str1=new String();
        System.out.println("第一个字符串"+str1);

  ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Scanner,Random,匿名类，数组，集合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116049948</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/116049948</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Fri, 23 Apr 2021 18:00:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[jave基本类的使用
Sanner
案例一：用Scanner类输入整型和字符串
package com.company.Sanner类;

import java.util.Scanner;

public class demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        //读取键盘输入的数字和字符串
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        System.out.pr]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[collections 工具类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110314452</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110314452</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sun, 29 Nov 2020 16:04:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[常用方法

revaerse(list) 将list中的元素反转
shuffer（list）将list集合的元素随机排序
sort（list） 根据自然顺序将元素升序排序
swap（list，int，int）将list i和j 元素位置调换
max（collection）返回元素中最大的
max（collection,comparator）根据comparator返回最大的
min（collection）
min（collection，comparator）；
int frequency（list dest]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[map]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110312443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110312443</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sun, 29 Nov 2020 15:25:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[map实现类的结构
|-----map：双列数据，存储key-value对数据 类似于高中的函数
|----hashmap ：作为map的主要是实现类，线程不安全，效率高 存储null的key-value
|----linkedhashmap保证在遍历map时，可以按照添加的顺序排序
在原有的hashmap上添加了一对指针，指向前一个和后一个元素，对于平凡插入和删除，效率比hashmap高
|----treemap 保证按照添加的顺序进行排序
，线程安全效率低
|----hashtable 作为古老的实现类]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java 集合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110294397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/110294397</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sun, 29 Nov 2020 10:13:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[collection


collection 集合的创建
collection coll=new arraylist();


接口的常用方法



add() 添加元素
addall() 添加另外一个collection集合
isempty(); 判断集合是否为空
size() 获取集合长度
clear() 清除集合所有元素
contains() 是否包含某个元素
containsall() 判断一个集合是否包含另外一个集合元素
removeall()  清楚集合内和另外一个集合的共同元素
retain]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[java基础知识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/109634635</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/109634635</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Thu, 12 Nov 2020 00:21:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第十五届全国大学生智能汽车竞赛赛后总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/109580986</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/109580986</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Mon, 09 Nov 2020 17:51:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[第十五届智能机器人大赛赛后总结
比赛硬件：

小车底座
小车核心板一块，母版一块，核心板一块，其中核心板c型车采用k66核心芯片，F型车采用tc264核心处理器
小车编码器左右后轮各一个，驱动电机两个，c型车包含舵机一个
红外避障传感器，两个编码器，电磁传感器。

编译软件

c型车采用iar编译环境，注意文档提示使用8.2以上版本，否则会遇到程序无法下载的情况，iar自带jling驱动器，所以可以省略安装驱动部分，如果需要手动安装驱动器，注意安装过程中 要勾选将驱动器应用到 IAR 环境中
iar 使用介]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[全球物品编码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106761224</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106761224</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2020 22:51:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是一维码和二维码？一维条码是怎么样构成的？
一维条码由以下几个部分构成左右空白区、起始符、数据区、校验符、终止符、供人识读字符。
二维码是某种特定的几何图形，按照一定的规律在二维平面上分布的黑白形同的图形
条码的6种代码形式是什么？

系列货运包装箱代码
全球位置标识代码
全球贸易项目代码
全球可回收资产标识代码
全球单个资产标识代码
全球服务标识代码

简述GTIN码和SSCC码的位分配方法
书本49
简述EPC码的编码原则

编码唯一性
足够的编码容量
组织保证
编码的永久性
编码的简单性
编码的可]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[物联网体系架构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106731469</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106731469</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Mon, 15 Jun 2020 13:55:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[物联网从下到上可以分为那三层？

感知层 是物联网的感觉器官，是用来识别物体，采集信息的
网络层 是物联网的神经网络，负责将感知层获取的信息进行处理和传输
应用层 是将感知层传输来的数据进行采集和处理，实现正确的控制和决策

物联网的标识符应该具有哪些特点？

有足够大的地址空间
唯一性
永久性
简单性
可扩展和兼容性
简洁性

感知层的功能是什么？
感知层主要解决人类社会，和物理世界数据获取和数据收集的问题，用于完成信息的采集，转换和整理。
数据采集主要有哪两种方式，分别解释这两种方式

自动采集技术。自]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[物联网绪论]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106731399</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/106731399</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 13 Jun 2020 13:52:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[绪论
什么是物联网？阐述物联网的告概念
物联网就是通过射频识别，红外感应器，全球定位系统等，激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，从而实现智能化识别，定位，跟踪监控，管理 的一种网络。
物联网的三个技术特征

全面感知
互通互联
智慧运行

物联网是怎样诞生的
1.物联网的概念是在1999年美国麻省理工学院Sanjey Sarma,和David Brock教授提出
2. 物联网重新受到广泛关注是国际电信联盟重新定义了物联网的概念，
物联网的内涵是什么？物联]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[训练数据的保存和加载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104712287</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104712287</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 07 Mar 2020 11:58:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[代码
from sklearn.datasets import load_boston # 波士顿房价数据集使用API
from sklearn.linear_model import LogisticRegression ##回归预测时使用的API  Ridge岭回归  LogisticRegression逻辑回归
from sklearn.model_selection import trai...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[逻辑回归预测癌症案例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104706670</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104706670</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Sat, 07 Mar 2020 00:59:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[逻辑回归API

sklearn.Linear_model.logisticRegression
sklearn.Linear_model.logisticRegression（penalty=‘12’,c=1.0）


logistic回归分类器
coef_:回归系数

应用场景

广告点击率
是否为垃圾邮件
是否患病
金融诈骗
虚假账号

癌症分类流程

网上获取数据（工具pandas）
数据...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分类算法：逻辑回归]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104702743</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104702743</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Fri, 06 Mar 2020 22:55:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[逻辑回归是解决二分类问题利器
逻辑回归公式

输出：【0，1】区间的概率值，默认0.5是阈值
注意;g(x)为sigmoid函数
逻辑回归损失函数、优化（了解）
与线性回归原理相同，但由于是分类问题，损失函数不一样，智能通过梯度下降求解


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104682536</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104682536</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2020 19:52:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[思维导图提取地址;
链接：https://pan.baidu.com/s/1v3U4WWoxfwM1-PmJK71JFQ
提取码：kq9k




]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[过拟合和欠拟合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104677639</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104677639</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2020 19:19:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[过拟合
一个假设在训练数据上，能够获得比其他假设更好的拟合，但是在训练数据外的数据集上却不能很好的拟合数据，此事认为这个模型出现了过拟合现象（模型过于复杂）
原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征，模型过于复杂是因为模型尝试去兼顾各个测试数据点
解决办法：

进行特征 选择，消除关联性大的特征（很难做）
交叉验证（让所有数据都有过训练）
正则化

欠拟合
一个假设在训练集上不能获得更好的拟合，但是在...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性回归两种求解方式总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104672605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104672605</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2020 12:52:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性回归两种求解方式总结
使用梯度下降进行预测
from sklearn.datasets import load_boston # 波士顿房价数据集使用API
from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor ##回归预测时使用的API
from sklearn.model_selection import train_...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性回归策略，优化，案例（正规方程代码）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104661984</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Nothenhe/article/details/104661984</guid><author>Nothenhe</author><pubDate>Thu, 05 Mar 2020 12:10:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[损失函数（误差大小）

如何去求模型当中最合适的w使得误差最小？

最小二乘法只正规方程（不做要求）



最小二乘法只梯度下降（理解过程）


sklearn线性回归正规方程，梯度下降API

正规方程


sklearn.linear_model.linearRegression


梯度下降


sklearn.linear_model.SGDRegressor

波士顿房价数据集分析流程
...]]></description><category></category></item></channel></rss>