读写ini文件 java
1、设置变量 String configpath = "/mnt/sdcard/policenavi/Config1/Config1.ini"; FileInputStream fis = null; // 读 OutputStream fos ; Properties pp; 2、初始化并加载读取的文件 pp = new Properties(); fis = new FileInputS
strut-控制器ActionServlet类详解
大家都知道,Struts控制器组件负责接受用户请求,更通模型,以及返回给用户合适的视图组件. 控制器将模型层和视图层分开,这样分离,可以为同一个模型开发出不同的视图. 下面时Struts的三大主要组件 ActionServlet组件:充当Struts框架的中央控制器 RequestProcessor组件:充当每个子应用模块的请求处理器 Action组件:真正来处理一项具体的业务. 一. Struts的init()方法 Struts应用中只存在ActionSer
如何识别手机是否有灵动岛（dynamic island）
如何识别手机是否有灵动岛（dynamic island） 灵动岛是苹果2022年9月推出的iPhone 14 Pro、iPhone 14 Pro Max首次出现，操作系统最低是iOS16.0。带灵动岛的手机在竖屏时顶部工具栏大于等于51像素。
SVG text内容搜索高亮 （JS搜索功能替代ctrl+F）
问题：ctrl+F无法实现对svg里面的文本搜索并且高亮显示； 解决：最终通过JS实现了本搜索功能，发布源代码如下： 第一步，把代码保存为.html格式；第二步，使用chrom浏览器打开，在文本框输入待搜索字符，点击按钮搜索即可。 <html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=GBK"> <title>3692-
java ucs2转utf8_软件中的字符串编码, UCS2, UTF8哪个更优？
我觉得你对编码的了解，有些信息是不正确的。 既然是涉及到了编码问题，如果是保存文本，或者是资源文件，那么一定建议是UTF-8，不要用其他格式，省得将来麻烦，总体来说，UTF-8基本上已经占据了主流，没有特殊原因，至少不应该在文本文件当中使用其他编码。 你说的是界面库开发，字符串处理，这是指读入内存以后的处理了吧，这一块的编码，按理说，应该由不得你来控制，要看你用的什么系统，用的什么语言平台才是。 至于说utf8比usc2内存占用大，我不知道这一说法从何而来。正常情况下，程序读入文件，会通过编码把文件转化“内码”表示的字符串，这时候，
前端常用的获取参数的方法
BasePath String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()； 这其实就是 获得应用的根url，比如说你的应用的根路径是 http://localhost:8080，那么你列出的代码就是为basePath赋值为
Map根据key或value排序
Map根据key排序 1.第一种方法 首先定义好一个传key的比较器对象来构造TreeMap Map<String,Object> mapping
修复IE 7 internet选项，只有常规选项卡的问题
REGEDIT4 [HKEY_CURRENT_USER\Software\Policies\Microsoft\Internet Explorer\Control Panel] "GeneralTab"=dword:00000000 "ProgramsTab"=dword:00000000 "SecurityTab"=dword:00000000 "ContentTab"=dword:00000000 "PrivacyTab"=dword:00000000 "AdvancedTab"=dword:00000000 "ConnectionsTab"=dword:00000000 "HomePa
spring-boot入门无法启动或者启动报404
我的入门案例就出现了启动正常访问404的情况 我的目录结构
java list map 根据map的某个key值进行排序
list map (List<Map<String,Object>>)中,根据map的某个某个key值进行排序 示例：按年龄排序，升序。代码如下： import java.util.*
NOTES : A Model of Gas Exchange for Hyperpolarized Xe(129) Magnetic Resonance of the Lung
NOTES : A Model of Gas Exchange for Hyperpolarized Xe(129) Magnetic Resonance of the Lung 背景知识： Gas exchange is the essential function of the lung. In general, a lung can
opencv中的特征提取和匹配算法
运行opencv中的all code:https://www.cnblogs.com/excellentlhw/p/10778904.html 内容：https://www.geek-share.com/detail/2670090981.html 目标跟踪之光流法：https://blog.csdn.net/u014568921/article/details/46638557 特征点三角化：https://www.cnblogs.com/yepeichu/p/10792899.html 汇总：https://www.cnblo
怎么用命令行看有没有装php,怎么查看机器有没有装apache
怎么查看机器有没有装apache 1、Windows系统下查看方法： a. 首先按下微软标志+R；
SpringCloud问题解决：spring-cloud-eureka启动出错Cannot execute request on any known server
文章目录 场景：问题解决：
chrome 消息监听
listener 监听器在调用时 在回调函数执行完调用sendResponse() 若没被调用则响应undefined ； 若 return true 会异步调用sendResponse() chrome.runtime.onMessage.
OC语言——构造方法和分类的使用
一.构造方法 1调用+alloc分配存储空间 Person *p = [Person alloc] 2初始化 -init Person *p1 = [p init];
Mongodb数据库权限阶段性总结
启动mongo方式有两种 下面两种启动操作均先进入mongo安装目录的bin目录下： （1）命令行启动 ./mongod -dbpath /usr/local/mongodb/data【此处填写自己的data目录所在路径】 -logpath /usr/local/mongodb/log/mongo.log【此处填写自定义的日志文件所在目录】 -logappend -fork -port 27017 （2）配置文件启动 ./mongod --config
textView聊天输入框调整优化界面
JYJChat gitHub地址 https://github.com/jiangyongjian/JYJChat 模仿微信聊天，当然里面很多功能没有完善。小编今天要讲的也不是微信聊天，讲的是微信键盘处理，文本框输入 GIF
C语言基础之字符串
字符数组 char word[] = { 'H','e','l','l','o','!' }; word[0]Hword[1]eword[2]lwor
acdb问题
14 和15的问题
windows下android平台搭建
下面咱从 android 开发环境安装开始说吧。 1. eclipse 安装 下一个 eclipse-java-helios-SR1-win32.zip 解压即可，不过这个东西需要安装 jav
python在计算机视觉中常用的包
Python机器视觉编程常用数据结构与示例 本文总结了使用
synchronized(this)、synchronized(class)与synchronized(Object)的区别
在多线程开发中，我们经常看到synchronized(this)、synchronized(*.class)与synchronized(任意对象)这几种类型同步方法。但是是否知道这几种写法有什么区别了？下面根据代码来分析： synchronized代码块间的同步性
Map遍历根据key值排序
import java.util.Comparator; import java.util.Map; import java.util.TreeMap; public class SortMapByKey implements Comparator{ //按照key值升序排列 public int compare(String str1, String str2) { return str1.compareTo(str2); } public Map<String, Object>
碳排放预测模型 | Python实现基于机器学习回归分析的碳排放预测模型——随机森林、决策树、KNN 和多层感知器 (MLP) 预测分析
文章目录 效果一览 文章概述
机器学习——决策树原理及CART算法
问：CART决策树可以有多个分支结构。 答：错误。CART决策树每个内部节点只能有两个分支结构，这些分支分别对应于二进制判定的是或否。因此，CART决策树的每个节点将数据集分成两个较小的子集，其中一个子集满足某种特定条件，而另一个子集不满足该条件。 决策树 决策树是一种基本的分类与回归的算法，其模型呈
【1 - 决策树 - 原理部分】菜菜sklearn机器学习
课程地址：《菜菜的机器学习sklearn课堂》_哔哩哔哩_bilibili 第一期：sklearn入门 &
【IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建鸢尾花决策树分类预测模型】
决策树进行鸢尾花分类的案例 背景说明： 通过IDEA + Spark 3.4.1 + sbt 1.9.3 + Spark MLlib 构建鸢尾花决策树分类预测模型，这是一个分类模型案例，通过该案例，可以快速了解Spark MLlib分类预测模型的使用方法。 依赖 ThisBuild / version := "0.1.0-SNAPSHOT" ThisBuild / sc
Java项目:健身管理系统设计和实现(Java+ssm+springboot)
先上镇楼图：
HTML多人联机游戏,前端实现双人联机版俄罗斯方块小游戏2（实现双人联机)
基于websocket实现双人联机俄罗斯方块游戏，逻辑思路整理如下 思路整理 1.游戏开始，双方都收到start消息，同时调用start方法 2.start方法中，调用game.init方法，同时发送init消息给server,server收到后会转发给另一个游戏玩家 3.另一个游戏玩家在remote.js中接收init,会驱动对方去调用start方法(next消息同init消息) 整体代码 local.js remote.js wsServer.js
map根据key进行排序
【java】Comparator的用法 ：具体参考https://blog.csdn.net/u012250875/article/details/55126531/ 这两种其实都差不多，只是匿名内部类的不同写法而已。项目环境jdk7，故没用labmda表达式。 第一种：
sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树
sklearn机器学习库(一)sklearn中的决策树 sklearn中决策树的类都在”tree“这个模块之下。 tree.DecisionTreeClassifier分类树tree.DecisionTreeRegressor回归树tree.export_graphviz将生成的决策树导出为DOT格式，画图专用
【机器学习入门】决策树算法（三）：C5.0算法
简介： C5.0算法是昆兰在C4.5算法的基础上提出的商用改进版本，目的是对含有大量数据的数据集进行分析。 计算过程： C5.0算法的训练过程大致如下。 假设训练的样本集S共有n个样本，训练决策树模型的次数为T，用Ct表示t次训练产生的决策树模型，经过T次训练后最终构建的复合决策树模型表示为C*。 用
【机器学习】使用scikitLearn进行决策树分类与回归：DecisionTreeClassifier及DecisionTreeRegressor
集成学习导航：决策树与随机森林 【机器学习】集成学习：使用scikitLearn中的VotingClassifier综合多个不同模型进行软硬投票
决策树——ID3算法
一，什么是决策树 所谓决策树，顾名思义，是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的是某个可能的属性值，而每个叶子节点则对应根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同的输出。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习，通俗点就是决策树，是一种依托于分类、训练上的预测树，根据已知预测、归类未来。 二，ID3算
决策树算法-ID3、C4.5和CART
算法对比 线性模型与决策树模型的对比： 线性模型是将所有的特征转变为概率，并对所有的特征加权求和，从而对模型进行分类，只能找到线性分割，而决策树模型是一个一个特征的进行处理，对每一个特征进行划分，可以找到非线性分割； 决策树算法ID3 ID3算法是一种贪心算法，用来构建决策树，ID3起源于概念学习系统，以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准；即在每个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美分类训练样例。
决策树处理回归任务
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor import numpy as np
Windows 内核 进程 线程 初探~
对于WIndows的初学者的我来说，线程、进程是一个很抽象的概念，理解他们是比较困难的。接下来我就讲一下进程、线程的概念及关系。 查阅资料得出，在windows下这两个概念都和系统内核对象脱不开关系。 那么什么是系统内核对象呢？ 内核对象是系统内核分配的一个内存块，该内存块描述的是一个数据结构，其成员负责维护对象的各种信息。内核对象的数据只能由系统内核来哦访问，应用程序无法在内存中找到这些数据结构并直接改变他们的内容。 举个例子：内核对象就像是一个玻璃瓶，描述的是一个玻璃纤维结构，它的成员负责为何玻璃瓶的
算法设计与分析实验 循环赛日程表安排-分治法
#include<iostream> using namespace std
LeetCode 57 插入区间
给出一个无重叠的 ，按照区间起始端点排序的区间列表。 在列表中插入一个新的区间，你需要确保列表中的区间仍然有序且不重叠（如果有必要的话，可以合并区间）。 输入：intervals = [[1,3],[6,9]], newInterval = [2,5] 输出：[[1,5],[6,9]] python： class Solution: def insert(self, intervals: List[List[int]
机器学习常识 7: 决策树
摘要: 决策树是一种与人类思维一致, 可解释的模型. 1. 决策树的结构 人类的很多知识以决策规则的形式存储: 如果今天是阴天 (outlook = overcast), 就去打球.如果今天出太阳 (outlook = sunny) 而且湿度不高于 70% (humidity ≤ \le
决策树(ID3、C4.5、CART)
ID3决策树 ID3决策树分类的根据是样本集分类前后的信息增益。 假设我们有一个样本集，里面每个样本都有自己的分类结果。 而信息熵可以理解为：“样本集中分类结果的平均不确定性”，俗称信息的纯度。 即熵值越大，不确定性也越大。 不确定性计算公式 假设样本集中有多种分类结果，里面某一种结果的“不确定性”计算公式如下
决策树—非度量方法
文章目录 一 前言二 决策树学习生成算法
利用sklearn库决策树模型对iris数据多分类并进行评估
1.导入所需要的库 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris 2.加载iris数据 iris = load_iris() x, y = iris.data, iris.target 在这里我们输出前十行的ir
什么是决策树算法？如何构建和使用决策树模型？
决策树算法是一种常见的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。它通过构建一个树状结构来进行决策和预测，每个内部节点表示一个特征或属性，每个叶节点表示一个类别或输出值。 以下是构建和使用决策树模型的一般步骤： 数据收集：收集带有标签的训练数据，包括输入特征和对应的类别标签。 特征选择：根据特征的重要性选择最佳的特征作为决策树的根节点。常用的特征选择指标包括信息增益（Information Gain）、基尼不纯度（Gini Impurity）等。 决策树构建：从根节点开始，递归地
决策树分类算法（一）（信息熵，信息增益，基尼指数计算）
目录 一、信息量二、信息熵
机器学习（三）——决策树
文章目录 1. 基本流程2. 划分选择
Java8 Map根据key排序和根据value排序
1、根据key排序 public static void main(String
决策树之ID3、C4.5、CART算法原理详解
学习资料： https://blog.csdn.net/choven_meng/article/details/82878018?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159566999819195264530507%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159566999819195264530507&biz_id=0&utm_
如何使用决策树进行文本分类
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着互联网、信息化的发展，基于海量数据的大数据分析成为了当下最热门的话题之一。如何有效地从海量数据中找出有意义的信息并提取其中的模式是数据的分析和挖掘的关键环节。而文本数据就属于无结构化、半结构化的数据类型。对于文本数据来说，分类是其重要且基础性的任务。 文本分类一般可分为两大类：基于规则的分类方法和基于机器学习的分类方法。基于规则的分类方法简单易懂，但是往往由于规则的缺乏或限制，难以处理一些复杂场景下的文本分类问题；基于机器学习的方法能够更好地适应新的业务场景、自动化分类模型的训练过程，取得很高的准确率和鲁棒性。