- [R] First Section Revision
EricWang1358
Rr语言开发语言
Testwhetheryouhaveunderstoodallthecodesbelow:setwd()getwd()diabetes=c("Type1","Type2","Type1","Type2","Type2","Type2","Type1","Type1","Type2","Type1")install.packages(tydiverse)library(dplyr)detach("p
- 机器学习2--逻辑回归(案列)
pyniu
机器学习机器学习逻辑回归人工智能
糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes=load_diabetes()data=diabetes['data']target=diabetes['target']feature_names=diabete
- R机器学习mlr3:超参数调优
医学和生信笔记
很多人戏称调参的过程就像是"炼丹"!确实差不多,而且很多时候你调整后的结果可能还不如默认的结果好!这就好比打游戏,"一顿操作猛如虎,一看战绩0比5"!模型调优一定要基于对算法和数据的理解进行,不是随便调的。我们使用著名的糖尿病数据集进行演示,首先创建任务library(mlr3verse)##载入需要的程辑包:mlr3task(768x9)##*Target:diabetes##*Properti
- [Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之糖尿病(diabetes)数据集介绍,数据可视化和使用案例
老狼IT工作室
pythonpythonscikit-learn糖尿病数据集
糖尿病(diabetes)数据集介绍diabetes是一个关于糖尿病的数据集,该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。该数据集共442条信息,特征值总共10项,如下:age:年龄sex:性别bmi(bodymassindex):身体质量指数,是衡量是否肥胖和标准体重的重要指标,理想BMI(18.5~23.9)=体重(单位Kg)÷身高的平方(单位m)bp(bloodpressur
- 2020-11-09 Keras 深度学习,糖尿病数据
隔壁老王_89c2
importnumpyasnpfromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportDenseseed=7np.random.seed(seed)dataset=np.loadtxt("H:\BaiduNetdiskDownload\pima-indians-diabetes.csv",delimiter=",")#splitintoinput(X)ando
- matplotlib 虚战1
占疏
#探索性数据分析(EDA)人工智能
EDA入门visualization.pyimportmatplotlibmatplotlib.use("TkAgg")importpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')df=pd.read_csv("diabetes.csv")#lookatthefirst5
- Logistic Regression逻辑线性回归(基于diabetes数据集)
取名真难.
机器学习人工智能机器学习线性回归python
目录介绍:1、ConfusionMatrix:2、ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC(ReceiverOperatingCharacteristic)介绍:LogisticRegression(逻辑回归)是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它是线性回归的一种改进,主要用于处理二分类问题,也可以
- 数据科学导论——数据预处理
小施没烦恼
Educoder人工智能机器学习人工智能
第1关:引言-根深之树不怯风折,泉深之水不会涸竭第2关:数据清理-查漏补缺importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefstudent():train=pd.read_csv('Task1/diabetes_null.csv',na_values=['#NAME?'])train['Insulin']=train['In
- 【推荐算法】FM高阶分解模型 - 含特征交叉、POLY2模型
司六米希
python推荐算法
FM高阶分解模型1.模型性质解析1.1特征交叉1.2POLY2模型1.3FM模型2.代码实现思路2.1数据集2.2数据预处理2.3实现思路1.模型性质解析1.1特征交叉1.2POLY2模型1.3FM模型2.代码实现思路2.1数据集diabetes_train.txt为大小499*9的关于糖尿病患者的二分类训练数据集,最后一列为标签0/1。而diabetes_test.txt为大小267*9的二分类
- 线性回归糖尿病预测
在路上哟~
机器学习线性回归算法回归python
fromsklearnimportdatasets#此模块包含了很多用于机器学习的数据集。diabetes=datasets.load_diabetes()#使用load_diabetes函数加载糖尿病数据集。#该数据集包含442行数据和10个属性值,分别是年龄(Age)、性别(Sex)、体质指数(Bodymassindex)、平均血压(AverageBloodPressure)和一年后疾病级数指
- 【练一下1】糖尿病遗传风险检测挑战赛 【讯飞开放平台】
墨苏玩电脑
python大数据人工智能
文章目录完成coggle任务任务1:报名比赛步骤1:报名比赛http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-zmt05赛事提交说明步骤2:下载比赛数据(点击比赛页面的赛题数据)字段说明步骤3:解压比赛数据,并使用pandas进行读取;步骤4:查看训练集和测试集字段类型,并将数据读取代码写到博客;任务2:比赛数据分析步骤1:
- NHANES数据库 | logistic回归+cox回归+亚组分析=三区 IF=4.4
陈如程
回归数据挖掘人工智能机器学习算法
2023年7月,复旦大学的学者在《BMCPsychiatry》(三区,IF=4.4)发表题为:Prevalenceofdepressionandassociationwithall-causeandcardiovascularmortalityamongindividualswithtype2diabetes:acohortstudybasedonNHANES2005–2018data的研究论文。
- 机器学习 线性回归:正规方程与梯度下降
从白天到早上
线性回归算法回归机器学习
正规方程:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#划分数据集#sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn中的一个函数,#用于
- 【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一
小手の冰凉
【数据科学与大数据技术】回归线性回归算法
Ⅰ、项目任务要求任务描述:将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集,利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型,再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力。具体任务要求如下:搜集并加载“diabetes”患者糖尿病指数数据集。定义训练集和测试集(训练集和测试集比例分别为8:2;7:3;6:4)。建立线性回归模型。分别利用可视化方法和交叉验证法确定
- R语言中的数据框和列表
UlissesJr
手动创建一个数据框(数据框每一列的数据类型必须相同,列与列之间可以不同patientID<-c(1,2,3,4)age<-c(25,34,28,52)diabetes<-c("Type1","Type2","Type3","Type2")status<-c("poor","Improved","Excellent","poor")patientsData<-data.frame(patientID
- 《机器学习Python实践 》读书笔记-数据理解
橘猫吃不胖
1.导入数据加载数据集的方式有很多种,从数据库中加载,从文件中加载names=['preg','plas','pres','skin','test','mass','pedi','age','class']df=pd.read_csv('data/pima-indians-diabetes.csv',names=names)这里涉及函数:read_csv加载数据集的时候,我们需要知道,数据集的内容
- 科大讯飞活跃竞赛汇总!(12个)
Datawhale
大数据人工智能javapython编程语言
Datawhale整理赛事方向:推荐、NLP、CV1、糖尿病遗传风险检测挑战赛http://challenge.xfyun.cn/topic/info?type=diabetes&ch=ds22-dw-gzh01中国是世界上糖尿病患者最多的国家,病人达到1.1亿,每年有130万人死于糖尿病及其相关疾病。每年用于糖尿病的医疗费用占中国公共医疗卫生支出的比例超过13%,超过3000亿元。本次大赛旨在通
- 深度学习入门教程(1):用神经网络预测糖尿病病例Predict Diabetes Cases with Neural Networks
出门吃三碗饭
深度学习入门教程深度学习神经网络人工智能
本深度学习入门教程是在polyuHPCStudio启发以及资源支持下进行的,在此也感谢polyu以及提供支持的老师。大纲(whatwillyoulearnfromthisproject)1:Whatareneuralnetworks?2:Whyuseneuralnetworksinmachinelearning?3:Whatiskeras?4:Flowofbuildinganeuralnetwor
- PyTorch 深度学习处理多维特征的输入
June哈
深度学习pytorch人工智能
importnumpyasnpimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt#preparedatasetxy=np.loadtxt('diabetes.csv',delimiter=',',dtype=np.float32)x_data=torch.from_numpy(xy[:,:-1])#第一个‘:’是指读取所有行,第二个‘:’是指从第一列开始,最后一列不要p
- 机器学习实战:Python基于LASSO回归进行正则化(十二)
Bioinfo Guy
机器学习Python机器学习python回归
文章目录1前言1.1LASSO的介绍1.2LASSO的应用2.diabetes数据集实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3拟合模型(AIC/BIC)2.4AIC/BIC可视化2.5拟合交叉验证模型及可视化3.Hitters数据集实战演示3.1导入函数3.2导入数据3.3数据预处理3.4定义变量和缩放数据3.5拟合模型3.6拟合交叉验证模型4.讨论1前言1.1LASSO的介绍LASSO(Leas
- os.listdir
briskkkk
python
os.listdir可以用来读取文件夹下文件夹/文件名称file_path='/mnt/D/**/diabetes'files=os.listdir(file_path)print(files)结果如下:
- 数据预处理插补缺失值及比较不同方法的优劣
xy1111cq
机器学习pythonsklearn
因为datasets的数据一般都没有空值,所以这里我们人为删除一些数据(随机)第一步:加载数据并设置空值importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportfetch_california_housing#加州房价数据集fromsklearn.datasetsimportload_diabetes#糖尿病数据集rng=np.random.RandomState(42)
- 糖尿病病情预测_线性回归_最小平方回归
勇者1108
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importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimportdatasets,linear_modelfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score#diabetes是一个关于糖尿病的数据集,该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。#数据集中的特征值总共10项,
- 燕山大学机器学习实验一:线性回归1——糖尿病情预测
shallen.
机器学习实验线性回归python
实操项目1——糖尿病情预测实验要求一、加载糖尿病数据集diabetes,观察数据1.载入糖尿病情数据库diabetes,查看数据。2.切分数据,组合成DateFrame数据,并输出数据集前几行,观察数据。二、基于线性回归对数据集进行分析3.查看数据集信息,从数据集中抽取训练集和测试集。4.建立线性回归模型,训练数据,评估模型。三、考察每个特征值与结果之间的关联性,观察得出最相关的特征5.考察每个特
- 简易糖尿病胰岛素注射量推荐系统运行记录(github项目)
早知晓
Pythongithubmongodbcbr
前言在github上找案例推理相关实现代码,找到这个项目,记录一下运行过程。项目地址:https://github.com/jcf-junior/Diabetes-CBR运行记录运行项目的前提是已经装好的所有request的包,电脑里已经安装过mongodb数据库。原项目直接运行会报错,需要修改一下,我直接放上已经修改好的代码。(1)get_parameters.pyfromdb_connecti
- 七、加载数据集
beyond谚语
《PyTorch深度学习实践》python机器学习numpy
①准备数据集还是拿那个糖尿病数据集(diabetes.csv)为例,数据集免费下载,仅供学习使用。下载完解压,将解压后得到的压缩包放到指定的路径下,我这边放到了我的jupyter里面了数据集是一个以逗号分割的数据集,有九个特征,八个输入,一个输出八个维度的输入分别是不同的患者参数,输出表示一年后是否患糖尿病②加载数据集若数据集较小,可以直接全部读入内存中进行训练,但是像图片等数据集过于庞大,一次性
- 实验1 线性回归 实操项目1——糖尿病情预测
天亮^说晚安-
学校三级项目线性回归算法
线性回归实操项目1——糖尿病情预测线性回归实操项目1——糖尿病情预测实验要求:一、加载糖尿病数据集diabetes,观察数据二、基于线性回归对数据集进行分析三、考察每个特征值与结果之间的关联性,观察得出最相关的特征四、使用回归分析找出XX特征值与糖尿病的关联性,并预测出相关结果线性回归实操项目1——糖尿病情预测diabetes是一个关于糖尿病的数据集,该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的
- 【Scikit-Learn】k-近邻算法实例
o(* ̄︶ ̄*)o__小肉松
机器学习
现在我们有一个糖尿病数据集(数据集下载地址:www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database),共有768个样本、8个特征。其中最后列outcome为标记值(0表示没有糖尿病,1表示有糖尿病)。本文首先通过交叉验证来选择模型从3种模型中选择出最优模型KNN,然后绘画出KNN的学习曲线。由于该糖尿病数据集含有8个特征,并不能进行可视化。因此本文选
- 干细胞疗法,从根源上治疗糖尿病
上善若水_8eae
图片发自App糖尿病(别名:消渴症英文:Diabetes):是由于体内胰岛素缺乏或胰岛素在靶细胞不能发挥正常生理作用时而引起的糖、蛋白、及脂肪代谢紊乱的一种综合症。糖尿病的基本特征是长期高血糖,糖尿病可以损害全身多个系统,主要损害心血管系统。久病可导致眼、肾、神经、心脏、血管等组织的慢性进行性病变,引起功能缺陷及衰竭,糖尿病主要是由环境因素和遗传因素引起。糖尿病引起哪些并发症?1.心血管疾病研究显
- 【数学建模】常用算法-线性回归Python实现
一川风絮千片雪
数学建模python开发语言
1前言本文主要讲解基于线性回归的糖尿病预测的python实现,后续会进行进一步的更新2代码实现2.1数据准备导入相关的包importnumpyasnpimportpandasaspd加载数据集这个数据集是sklearn.datasets自带的糖尿病数据集(diabetes),关于该数据集的详情大家可以去官网自行查阅fromsklearn.datasetsimportload_diabetesdia
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f