墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
700+累计阅读
754平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
【黑马点评】项目知识点及面经整理
【黑马点评】项目知识点及面经整理
学Java的第六天
如果对一个布尔类型的变量进行判断，不要用==号，直接把变量写在小括号即可。位置：不一定写在最下面，可以写在任意位置，只不过我们习惯写最下面。System.out.println(“小伙子，不错！大括号的开头可以另起一行书写，但是建议写在第一行的末尾。在语句体中，如果只有一句代码，大括号可以省略不写。case穿透：就是语句没有break导致的。}else if（关系表达式2）{举例：if （酒量 ＞2 ）{省略：可以省略，但不建议。if (关系表达式){if（关系表达式1）{if(关系表达式){
标准高斯过程回归（Gaussian Processes Regression, GPR）从零开始，公式推导
标准高斯过程回归从零开始公式推导
java 计算未来多少天,计算未来六天的日期和星期几
package com.cvte.walmon.wpublic.service;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Calendar;import java.util.Date;import java.util.GregorianCalendar;public class GetDateService {/*** 获取未来六天(年月...
07- Rossmann商店销售预测 (Xgboost集成算法) (项目七)
Rossmann在欧洲国家经营着3000多家日化用品超市。目前，Rossmann商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。 因此使用机器学习算法对销量进行预测，Rossmann要求预测德国1115家商店的6周日销售额。可靠的销售预测使商店经理能够制定有效的员工时间表，提高生产力和积极性。
基于 SpringAI 整合 DeepSeek 模型实现 AI 聊天对话
很多云平台都提供了一键部署大模型的功能，这里不再赘述（阿里云百炼平台、火山方舟-火山引擎等）Ollama。
Java第六天实训
今天是java第六天实训，昨天写了服务接口和服务接口的实现类与测试类。 今天编写视图gui 主界面
【Cadence】PSS+PSTB/PAC仿真在开关电源稳定性分析中的关键应用
本文深入探讨了Cadence仿真工具中PSS+PSTB/PAC方法在开关电源稳定性分析中的关键应用。针对开关电源作为时变非线性系统的特性，传统STB仿真方法会失效。文章详细阐述了如何通过PSS分析找到周期稳态，并在此基础上利用PSTB或PAC进行精确的环路增益和小信号频响分析，为电源设计提供可靠的稳定性评估与补偿网络设计依据。
学习java的前六天
System.out.println("最终成绩：" + score);// 正确输出100。System.out.println("最终成绩：" + score);System.out.println("坚持第" + day + "天，离目标又近一步！System.out.println("自动转换：" + b);System.out.println("强制转换：" + d);j++) { // 应为j<5。
linux操作系统使用以太网连接ubuntu，设置固定ipv4
首先，您需要确定要配置的网络接口。可以使用ifconfig -a或ip addr命令来列出当前系统上的所有网络接口及其相关信息。找到您要配置的网络接口名称，例如eth0、ens33或enp0s3；保存并关闭文件后，您需要重启网络服务以使更改生效。在linux操作系统中，要使用交换机连接以太网可以直接使用交互界面；如果你的操作系统没有交互界面，你可以使用命令方式配置；点击ipv4，方式为手动，可以设置ip和子网了；开头，后接网络接口名称。第三步：点击有线最右边圆形控件；第二步：点击有线设置；
散户渡劫指南：从炼气期到化神期的量化之路
经常有人问我普通人怎么学习量化交易，我就在想怎么学了量化就不是普通人了吗，可能他的意思是类比修仙，量化素人如何修炼进阶，今天就将量化学习每个阶段均对标修仙境界的核心能力与心法要诀一一介绍，助你从“交易凡人”蜕变为“量化金仙”。
杏仁海棠花饼的Java日记第六天
今天是第六天，美好的周三只有两节课，那剩下的时间就用来学习吧，加油。
超声波法检测局部放电的原理与实现
摘要：超声波法通过捕捉局部放电产生的声波信号进行检测，系统由超声波传感器、信号调理单元和数据采集系统组成。其核心应用是局放源定位，主要采用时差定位法和声-电联合定位法。该方法具有抗电磁干扰强、定位精确等优点，但也存在信号衰减大、传播路径复杂等缺点，典型应用于变压器、GIS等设备的在线监测与故障诊断。
第六天学习
//与（and） 或（or） 非（取反）//逻辑与运算：两个变量都为真，结果才为true//逻辑或运算：两个变量有一个为真，则结果才为treu(a&&b));//如果是真，则变为假，如果是假则变为真//短路运算int c = 5;短路运算：前面不通过后面不运行/*A & B = 0000 1100 //上下两个都是1则为1，反之为0A / B = 0011 1101 //上下有一个1则为1，反之为0。
大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
Java学习第六天——基础总结
基础总结
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
18.我在乐字节学习的第六天（Java)
今天是我在乐字节学习的第六天，俗话说得好：Java学的好，就业加薪来的早，哈哈，这也就是我个人经过这几天学习之后才发现，其实学习编程关键是要找到一种合适的语言，我也是刚刚入门，跟吴岳老师学习这几天下来效果还贼奈斯，老师说如果你将写代码作为自己的职业，哪就要珍惜自己的时间。我感觉自学效率和跟着老师学习果然很低。有吴岳老师的帮助太多效率高了，一起努力吧！兄弟萌！ 今天老师讲的是map集合，map集合遍历，断点调试 一、MAP集合 1、现实生活中，我们常会看到这样的一种集合：IP地址与主机名，身份证号与个人，系统
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
java小白第六天
多态，重写，向上转型，向下转型以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考`
Java学习第六天
Java学习第六天知识盲点 2021/7/13第六天 1、switch case 错误提示 1、default: System.out.println(“输入错误！”);break; 2、do while /while死循环条件写个true就可以 3、继承： a、父类（基类）可以有方法和变量 b、子类(拓展类、衍生类)除了继承自父类的变量和方法，还也可以拥有属于自己的变量和方法 c、默认调用父类无参构造方法，所以一定要写 d、父子类中拥有相同成员变量名，值给的是子类的 e、先有父类，再有子类 f、内存图中父
自学java第六天
比较繁琐 但是还是比较容易想到 就是 每一步计算的时候 都要把前一步的结果加上 导致需要其他的变量来接收保存 但是只用到了一个for。是指一个 3 位数，它的每个数位上的数字的 3次幂之和等于它本身。例如：1*1*1 + 5*5*5+ 3*3*3 = 153。4、练习 1+（1+2）+（1+2+3）……3、计算1-1/2+1/3...............-1/100。再对这个三位数除以10 得到的商就是十位 得到的余数就是个位。分别保存1 1+2 1+2+3......最终将其相加。
使用IDEA学JAVA第六天
集合框架
计算未来六天的日期和星期几
package com.cvte.walmon.wpublic.service; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.GregorianCalendar; public class GetDateService { /
java游戏第六天——总结
我们先在这里创建五个java文件，后面创建一个文件夹存储图片，我就按照这几个文件作用展开描述。
后端Java开发：第六天
插件是扩展 IntelliJ IDEA 功能的模块。它们为 IDE 提供了额外的特性和功能，帮助开发者实现更多的自定义和自动化工作流程。
小白学习java的第六天：方法
原来在方法时候总是就是哈哈哈就知道这个名字字面意思，但是前面什么public、static、void什么意思我都不太了解，public后面会进行展示，其实就是确定他的权限范围，static就是静态，void这个方法有没有返回值！，下面这个方法就缺少static，因为你的main方法里面是静态的，所以下面也需要静态方法！！！
日撸java三百行第六天
个人学习记录贴
小白学习Java第六天
如果常量池里面没有这个字符串对象,java就帮你在常是池里面new一个"abc"的符串对象如果常量池里面有这个字符串，就把这个字符串的地址赋给这个变量。然后new一个字符串，会在堆里生成一个新的内存空间存储所写字符串，如果用 == 比较，他们会比较地址，而不是比较内容，因此字符串的比较用equals，他们比较的是内容1.1. 说一下和equals方法究竟有什么区别？==用来判断两个变量之间的的值是否相等。变量就可以分为: 基本数据类型变量，引用类型。1、基本数据类型的变量直接比较值。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
6604
扫一扫
