在Android开发中,BottomNavigationView是一个非常常用的组件,用于在底部显示导航菜单。然而,默认情况下,这个组件带有一个背景色,可能是紫色或者其他颜色,这有时并不符合我们的设计需求。今天,我们将探讨如何将BottomNavigationView的背景设置为透明,并结合实际例子进行说明。背景介绍首先,让我们看一下当前的BottomNavigationView设置:
【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
VSCode科技风主题设计详细指南
北斗云
vscode科技ide
1.科技风设计的核心特点科技风设计是一种强调未来感、现代感和高科技感的设计风格,在VSCode主题设计中,可以通过以下几个核心特点来体现:1.1色彩特点冷色调为主:蓝色、紫色、青色等冷色调是科技风设计的主要色彩高对比度:深色背景配合明亮的霓虹色,形成强烈的视觉对比有限的色彩:通常使用2-3种主要颜色,避免过多色彩造成视觉混乱渐变效果:色彩之间的平滑过渡,增强科技感和未来感1.2视觉元素几何形状:使
机器学习专栏(36):逻辑回归与Softmax回归全解析(附完整代码与可视化)
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习逻辑回归回归
目录一、逻辑回归:概率世界的"温度计"1.1核心原理:从线性到概率的魔法转换1.2Sigmoid函数:概率转换的核心引擎1.3实战案例:鸢尾花二分类二、模型训练:损失函数的艺术2.1对数损失函数解析2.2正则化实战技巧三、Softmax回归:多分类的终极武器3.1数学原理深度解析3.2多分类实战技巧四、工业级应用指南4.1特征工程黄金法则4.2模型评估矩阵4.3超参数调优模板五、避坑指南:常见误区
Python 训练营打卡 Day 34
2401_86382089
Python打卡python
GPU训练及类的call方法一、GPU训练与day33采用的CPU训练不同,今天试着让模型在GPU上训练,引入importtime比较两者在运行时间上的差异importtorch#设置GPU设备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(f"使用设备:{device}")#仍然用4特征,3分类的鸢尾花
sns.load_dataset(“iris“)无法导入,无需下载seaborn到本地的解决方案
九龙湖野生炼丹民工
python机器学习sklearn
最近发现很多机器学习入门教程选择从seaborn中加载鸢尾花(iris)数据集,然而直接运行因为连接问题或本地无对应数据库会带来很多问题,常规的解决方法为从github下载seaborn-data保存到本地,但是操作仍然比较繁琐,且小白可能对于git下载和本地的数据存放形式也不熟悉,这里提供一种替换方法,改为从机器学习库scikitlearn中导入iris数据集,并转换为教程中的dataframe
python代码实现KNN对鸢尾花的分类
邀_灼灼其华
机器学习及概率统计python分类开发语言机器学习scikit-learn聚类
一、KNN模型-KNeighborsClassifier()1.1导入sklearn第三方库fromsklearnimportdatasets#sklearn的数据集fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier#sklearn模块的KNN类我们使用一个叫作鸢尾花数据集的数据,这个数据集里面有150条数据,共有3个类别,即Setosa鸢尾花、Vers
DAY35作业
weixin_71046789
Python打卡训练营内容算法深度学习人工智能
知识点回顾:三种不同的模型可视化方法:推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化进度条功能:手动和自动写法,让打印结果更加美观推理的写法:评估模式作业:调整模型定义时的超参数,对比下效果。1.鸢尾花数据集(Irisdataset)是机器学习和统计学中常用的经典数据集:基本信息样本数量:共150个样本。特征数量:每个样本有4个特征,分别为萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度,单位均为
day33 python深度学习入门
xiaohanbao09
pynotepython深度学习机器学习pandas人工智能学习
目录深度学习入门:PyTorch实现鸢尾花分类一、环境搭建1.创建Python环境2.安装必要的库3.检查CUDA环境二、数据准备1.加载数据集2.数据预处理3.转换为PyTorch张量三、模型构建1.定义模型结构2.定义损失函数和优化器四、模型训练1.训练过程2.训练结果五、结果可视化六、总结在深度学习的旅程中,神经网络是不可或缺的核心工具之一。今天,我将通过一个简单的项目,使用PyTorch框
python输出格式控制_python格式化输出控制
weixin_39524984
python输出格式控制
一:颜色控制:摘自:http://blog.chinaunix.net/uid-27714502-id-4110758.html\33[0m关闭所有属性\33[1m设置高亮度\33[4m下划线\33[5m闪烁\33[7m反显\33[8m消隐\33[30m--\33[37m设置前景色字颜色:30-----------3730:黑31:红32:绿33:黄34:蓝色35:紫色36:深绿37:白色\33[
SOM是什么?SOM聚类讲解
让你五行代码
聚类机器学习人工智能
SOM即自组织映射,是一种用于特征检测的无监督学习神经网络。它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点,即不同区域具有不同的响应特征,而且这一过程是自动完成的。SOM用于生成训练样本的低维空间,可以将高维数据间复杂的非线性统计关系转化为简单的几何关系,且以低维的方式展现,因此通常在降维问题中会使用它。SOM的训练过程:紫色区域表示训练数据的分布状况,白色网格表示从该分布中提取的当前训练数据。
(数据集)22个机器学习最佳入门项目
兔子坨坨
机器学习人工智能python
1.鸢尾花分类项目数据集:UCIMachineLearningRepository2.Emojify–使用Python创建自己的表情符号源代码:https://data-flair.training/blogs/create-emoji-with-deep-learning/3.使用机器学习进行贷款预测数据集:LoanPredictionProblemDataset|Kaggle4.住房价格预测项
数据分析与可视化实战:从鸢尾花到乳腺癌数据集
loopdeloop
数据分析数据挖掘
数据分析是现代数据科学中不可或缺的一部分,它帮助我们理解数据、发现模式并做出明智的决策。本文将分享两个实战案例:鸢尾花数据集分析和乳腺癌数据集预处理,展示如何使用Python进行数据探索和可视化。鸢尾花数据集分析数据加载与基本统计我们首先从UCI机器学习库加载著名的鸢尾花数据集:data=pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-lear
机器学习——集成学习基础
m0_62060781
机器学习集成学习人工智能
一、鸢尾花数据训练模型1.使用鸢尾花数据分别训练集成模型:AdaBoost模型,GradientBoosting模型2.对别两个集成模型的准确率以及报告3.两个模型的预测结果进行可视化需要进行降维处理,两个图像显示在同一个坐标系中代码展示:fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotl
【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
维他命C++
机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
2024 AI 人工智能完整学习路线表
AI天才研究院
人工智能学习
十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
星途-(4)
小羊不会c++吗(黑客小羊)
小说
当最后一批"熵变者"化作紫色流光消散在宇宙尘埃中,舰队短暂的欢呼被警报声骤然打断。混沌之渊深处传来低沉的轰鸣,整片空间如同沸腾的液态金属般扭曲震颤,数以万计的暗红色光点从雾霭中浮现——那是"熵变者"的第二波攻势,而它们的体型,竟比之前遭遇的同类庞大十倍有余。"星耀号"的主控屏幕突然爆发出刺目白光,一个由能量构成的巨型人脸在虚空中浮现。这张五官模糊的面孔开口时,所有船员的思维里都响起尖锐的嗡鸣:"渺
LightGBM算法原理及实例
zhglhy
算法
目录LightGBM算法原理及实例详解一、LightGBM核心原理1.基础概念2.主要创新点(1)直方图算法(Histogram-based)(2)单边梯度采样(GOSS)(3)互斥特征捆绑(EFB)(4)Leaf-wise生长策略二、算法实现细节1.目标函数2.分裂增益计算三、Python实战示例1.安装2.分类任务示例(鸢尾花数据集)3.回归任务示例(波士顿房价)四、关键参数说明五、Light
机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
机器学习-基础知识
目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
Python从0到100(五十九):机器学习-朴素贝叶斯分类及鸢尾花分类
是Dream呀
分类数据挖掘人工智能
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化
不吃香菜?
支持向量机分类算法
SVM实战:从理论到鸢尾花数据集的分类可视化在机器学习的广阔领域中,支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种经典且强大的分类算法,备受瞩目。它凭借独特的思想和卓越的性能,在模式识别、数据分类等诸多领域发挥着重要作用。本文将结合Python代码,通过对鸢尾花数据集的处理,带大家深入了解SVM的工作原理与实战应用。一、SVM原理概述SVM的核心目标是在特征空间中找到一个超
python机器学习入门案例——基于SVM分类器的鸢尾花分类(附完整代码)
左手の明天
python机器学习python深度学习机器学习
数据集介绍总共包含150行数据每一行数据由4个特征值及一个目标值组成。4个特征值分别为:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花,分别为:IrisSetosa、IrisVersicolour、IrisVirginica数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点,它的品种叫做它的标签数据集样式:导入需要的模块包importnumpya
Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D