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(王道408考研数据结构)第三章栈和队列-第三节2：栈的应用之递归
快乐江湖的博客
11-13 1248
栈和递归是息息相关的，所谓递归其核心思想就是将一个问题划分为子问题解决，然后再把子问题划分为更小的问题，划分到不能再划分位置，因此构成递归的条件有 可以把要解决的问题转化为一个新问题，而这个新的题的解决方法仍与原来的解决方法相同，只是所处理的对象有规律地递增或递减 必定要有一个明确的结束递归的条件 这一部分我们重点说明的是递归的思想，关于栈其实我们一直在使用，在进行函数调用、返回时利用的就是栈 文章目录（1）暴力递归（2）带有备忘录的递归解法（3）自底向上——dp数组解法（4）补充 递归是自上而下解决
【设计模式】第七章：代理模式详解及应用案例
Bummon的学习随笔
07-04 692
所谓的代理者是指一个类别可以作为其它东西的接口。代理者可以作任何东西的接口：网上连接、存储器中的大对象、文件或其它昂贵或无法复制的资源。
LR设置关联---部分内容摘自网络--望见谅
weixin_30642561的博客
11-03 144
模拟环境---LR机票定票系统设置：首页点击administration-勾选Set LOGIN form's action tag to an error page.选项，点击update。 现在许多应用程序都使用动态值，每次LR获取到的动态值都不一致。例如在有些服务器会分配一个唯一的会话，回放时应用程序新创建的Id值与录制时获取到的id值不一致，导致回放提示错误。LR中提供关联解决这个...
Oracle的初学者入门心得---------文章摘自“drate”的博客文章
光头迪迦
07-16 279
  这篇文章是我摘自博主‘drate’的文章，个人觉得他写的很好，希望对大家都有帮助   Oracle的初学者入门心得   Oracle的体系太庞大了，对于初学者来说，难免会有些无从下手的感觉，什么都想学，结果什么都学不好，所以把学习经验共享一下，希望让刚刚入门的人对Oracle有一个总体的认识，少走一些弯路。 　　一、定位 　　Oracle分两大块，一块是开发，一块是管理。开发主要是...
使用Keras训练神经网络备忘录
weixin_33953249的博客
06-04 270
小书匠深度学习文章太长,放个目录: 1.优化函数的选择 2.损失函数的选择 2.2常用的损失函数 2.2自定义函数 2.1实践 2.2将损失函数自定义为网络层 3.模型的保存 3.1同时保持结构和权重 3.2模型结构的保存 3.3模型权重的保存 3.5选择网络层载入 4.训练历史的保存 4.1检测运行过程的参数 4.2保持训练过程得到的所有数据 5.陷阱:valida...
大数据分析R Markdown备忘单的使用教程
yuuEva的博客
10-19 644
　　在此大数据分析R Markdown备忘单的使用教程文章中，我们将研究如何使用R Markdown。到最后，您将拥有从头开始使用R Mardown制作文档或演示文稿所需的技能! 　　我们将向您展示如何将默认的R Markdown文档转换为您自己的有用参考指南。 　　R Markdown是用于在R中生成可复制报告的开源工具。它使您可以将所有代码，结果，图解和编写都放在一个地方。当您为对分析结果感兴趣但对代码结果不感兴趣的受众生成文档时，R Markdown特别有用。 　　R Markdown之所以强大
Flask备忘录
weixin_51334923的博客
11-02 2011
此文仅仅作为学习本人Flask途中的学习笔记以及备忘录！！！！！ 代码格式粘贴复制可能格式出错emm，自己知道就好了！！ 无图，慢慢看！！挺枯燥的学习笔记，做个网络备份！！！ 目录 一.服务架构： 二.Flask是什么？ 01. 微框架 02. 特点 03. 组成 04.常用库： 三.Flask环境搭建： 01.Windows虚拟环境直接上： 02.Conda环境： 03.Linux环境： 四.Flask工程实践： 01.万物之源Hello World： 02.请求处理：
YoloV5、ShuffleNetV2、YoloV5-Lite网络概述
m0_64561077的博客
03-24 7208
本文主要讲解了yolov5、ShuffleNetV2以及yolov5-Lite的网络结构相关知识
linux最全网络监控命令梳理及评测
文思源想的技术空间
05-21 944
linux最全网络监控命令梳理及评测 文章目录linux最全网络监控命令梳理及评测1 iptraf2 nload3 iftop4 dstat5 nethogs6 bmon7 更多工具列表8 评测小结9 参考链接 1 iptraf 通过iptraf观察流量效果非常直观，如下所示是cenos安装的命令： yum install iptraf 安装成功后，可以通过如下命令查看帮助信息： 通常情况下我们抓指定网口的流量统计，可以使用-d选项，如下图所示是执行iptraf-ng -d eth0进入X视图模式后的统
CMS资料 （摘自百度百科 备忘）
*糖果屋*煋光游樂場
01-15 1165
 简介　　CMS是Content Management System的缩写，意为“内容管理系统”。　　CMS具有许多基于模板的优秀设计，可以加快网站开发的速度和减少开发的成本。　　CMS的功能并不只限于文本处理，它也可以处理图片、Flash动画、声像流、图像甚至电子邮件档案。　　CMS其实是一个很广泛的称呼，从一般的博客程序，新闻发布程序，到综合性的网站管理程序都可以被称为内容管理系统。
FFMPEG视音频编解码零基础学习方法【摘自雷博士文章】
面朝阳光，心向大海 的专栏
07-20 717
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 目录(?)[+] 在优快云上的这一段日子，接触到了很多同行业的人，尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人，有的已经是有多年经验的“大神”，有的是刚开始学习的初学者。在和大家探讨的过程中，我忽然发现了一个问题：在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟。“大神”们水平高超，探讨着深奥的问题；而初学者们
操作系统学习常见疑惑问与答[编码实践部分]—问题1：org指令深入理解
小有的专栏
04-13 4549
操作系统学习常见疑惑问与答[编码实践部分]—问题1：nasm:org指令深入理解作者：yxin1322 blog：http://blog.youkuaiyun.com/yxin1322  转载请注明出处         大三的时候已经学过了《操作系统原理》这门课，虽然学习过程中做过一些实验，但对操作系统的认识仍然停留在理论的层面上，对于如何才能编程实现一个真正的
[面试题]Netty
春暖花开的日子
06-24 1247
Netty 是一款提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具，用以快速开发高性能、高可靠性的网络服务器和客户端程序。也就是说，Netty 是一个基于 NIO 的客户、服务器端编程框架。使用 Netty 可以确保你快速和简单地开发出一个网络应用，例如实现了某种协议的客户，服务端应用。Netty 相当简化和流线化了网络应用的编程开发过程，例如，TCP 和 UDP 的 socket 服务开发。Netty 具有如下特性( 摘自《Netty in Action》 )Channel。
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
C#网络应用编程基础：探索文章浏览与搜索
【部分内容】摘自一本名为《C#网络应用编程基础》的教材，这本书涵盖了C#的基础知识，包括面向对象编程、Windows窗体应用、Web窗体应用、文件管理、Internet应用、SQL Server数据库操作、图形图像处理以及水晶报表。...
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