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Android 开发中四大组件、5大框架、6大存储以及Intent
不指定具体组件,而是通过 action(动作)、category(类别)和 data(数据)等属性来描述要执行的操作,系统会根据这些属性匹配合适的组件来处理 Intent,常用于调用系统应用或其他支持相应 Intent 的应用 ,比如发送邮件的隐式 Intent。:是 Android 的一个强大的列表视图组件,相比传统的 ListView,它更灵活,支持多种布局管理器(如线性布局、网格布局、瀑布流布局),具备更好的性能和复用机制,是展示大量数据列表的首选。每个 Activity 都需在。原创 2025-03-14 10:22:49 · 737 阅读 · 0 评论 -
什么是结构化数据?数学建模比赛中的结构化数据?
总的来说,结构化数据在现代数据分析和决策支持系统中扮演着核心角色。它们不仅提高了数据处理的效率,还增强了数据的安全性和可靠性。对于企业和研究者而言,有效管理和利用结构化数据,将是提升竞争力和创新能力的关键。,它通常以表格形式存储,其中每行代表一个实体或记录,而每列代表该实体的特定属性或字段。数学建模比赛中的结构化数据是指。原创 2024-11-12 08:09:10 · 1085 阅读 · 0 评论 -
baseline是什么
Baseline是算法竞赛和机器学习中不可或缺的一部分。它不仅帮助我们评估和优化算法,还促进了算法设计和实现的学习和交流。无论你是初学者还是资深参赛者,合理利用baseline都能使你在算法竞赛的道路上走得更远。原创 2023-08-03 13:53:31 · 266 阅读 · 0 评论 -
什么是POJO类?
定义:POJO类是一个没有依赖于特定框架或技术的Java类。它通常只包含一些私有字段(属性)、公共的getter和setter方法、构造函数以及其他普通的Java方法。特点简单性:POJO类的设计原则是简单、可读性强、易于理解和维护。独立性:它不依赖于特定的框架或技术,可以在不同的应用程序和层之间自由传递。灵活性:POJO类的设计不受框架的限制,可以根据业务需求自由调整和修改。POJO类的优势灵活性:由于POJO类不依赖于特定的框架,它们可以在不同的项目和环境中重用,提高了代码的灵活性。可维护性。原创 2024-10-29 11:24:50 · 1223 阅读 · 0 评论 -
【Hadoop】hadoop的路径分不清?HDFS路径与本地文件系统路径的区别
理解HDFS路径和本地文件系统路径的区别对于有效地使用Hadoop至关重要。通过清晰地区分这些路径,你可以更有效地管理你的数据和作业配置。记住,HDFS路径用于访问集群中存储的数据,而本地文件系统路径用于访问你的服务器或计算机上的文件。:Hadoop软件安装目录(本地文件系统)。:Linux系统中用户hadoop的家目录(本地文件系统)。:HDFS中为用户hadoop创建的目录(HDFS路径)。在操作Hadoop时,你需要根据上下文来区分这些路径。原创 2024-10-23 08:25:24 · 2766 阅读 · 0 评论 -
【已解决】【Linux】【Hadoop】cd 命令找不到文件夹的问题(2024新)
在Linux操作系统中,cd命令是用于改变当前工作目录的常用命令。然而,有时候我们在使用cd命令时会遇到找不到指定文件夹的问题。本文将详细探讨可能的原因以及相应的解决方法。例子:cd /usr/local。原创 2024-09-21 15:12:53 · 3877 阅读 · 1 评论 -
【关联规则】【Apriori算法】理解
关联规则学习是数据挖掘中的一种技术,用于发现大型数据库中变量间的有趣关系,特别是变量之间的有意义的关联、相关和依赖关系。这种类型的规则在零售业中特别有用,因为它可以帮助确定哪些商品经常一起购买。原创 2024-09-18 22:38:24 · 1001 阅读 · 0 评论 -
Linux与Ubuntu:内核与发行版的关系
在计算机科学的领域内,Linux和Ubuntu这两个术语频繁出现,但它们之间的确切联系往往不为大众所熟知。本文旨在深入探讨Linux内核与Ubuntu操作系统发行版之间的技术关系,并阐明它们各自的独特性质。原创 2024-09-14 18:09:52 · 996 阅读 · 0 评论 -
【JDBC】Java数据库连接的艺术
JDBC就是使用Java语言操作关系型数据库的一套API原创 2024-09-14 11:59:20 · 746 阅读 · 0 评论 -
集成学习 模型融合方法 投票法Voting 硬投票与软投票的区别
需要注意的是,软投票要求基本模型能够输出类别的概率或置信度估计,而硬投票只需要基本模型的类别预测结果。在软投票中,假设模型1对类别A的概率为0.8,模型2对类别A的概率为0.6,模型3对类别B的概率为0.9。因此,最终的预测结果是类别B。在硬投票中,每个基本模型都对样本进行预测,并投票选择出现次数最多的类别作为最终的预测结果。具体而言,对于二分类问题,硬投票会选择出现次数最多的类别,而软投票会选择平均概率最高的类别。在硬投票中,类别A出现的次数为2次,类别B出现的次数为1次,所以最终的预测结果是类别A。原创 2023-06-19 16:14:30 · 2094 阅读 · 0 评论