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
用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
.9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比