- K近邻算法_分类鸢尾花数据集
_feivirus_
算法机器学习和数学分类机器学习K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
- python画出分子化学空间分布(UMAP)
Sakaiay
python
利用umap画出分子化学空间分布图安装pipinstallumap-learn下面是用一个数据集举的例子importtorchimportumapimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.manifoldimportTSNEfromrdkit.Chemimport
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- conda安装包报PackagesNotFoundError错误
张遥
数据分析pythonanaconda
先查找包(base)bash-3.2$anacondasearch-tcondasklearn返回包的相关信息根据对应的包的包名使用如下命令(base)bash-3.2$anacondashowcorjos/sklearn-pandas会直接给出安装命令condainstall--channelhttps://conda.anaconda.org/corjossklearn-pandas
- 【ML】支持向量机SVM及Python实现(详细)
2401_84009698
程序员支持向量机python算法
fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,
- python3.7安装keras教程_python 3.7 安装 sklearn keras(tf.keras)
weixin_39641103
#1sklearn一般方法网上有很多教程,不再赘述。注意顺序是numpy+mkl,然后scipy的环境,scipy,然后sklearn#2anocondaanaconda原始的环境已经自带了sklearn,这里说一下新建环境(比如创建了一个tensorflow的环境),activatetensorflow2.0,然后condainstallsklearn即可,会帮你把各种需要的库都安装。#kera
- # Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线
Red Red
生信小技巧python开发语言ux笔记学习方法
Seaborn热图修改画布大小|Seaborn热图修改横纵坐标大小|Seaborn删除注释|Seaborn删除调色板|Seaborn注释添加标注文字|Seaborn删除刻度线查看图片importmatplotlibaspltplt.show()修改画布大小#导入需要用到的相关包importseabornassnsimportpandasaspdimportmatplotlibfromsklearn
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- 30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择
凌晨思索
30、基于SelectFromModel和LassoCV的特征选择importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetesfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModelfromsklearn.linear_modelimportLasso
- 01-30
姬汉斯
今天看的是关于文档识别和分类的处理案例。利用多项式贝叶斯公式计算TF-IDF值,以此计算出文档中的词频,文档频率等数据属性,TFIDFVectorizer类用于进行整理,NTLK包进行标注处理,计算文档中各个字符的权重,通过分类器进行分类处理。Sklearn在其中依然有巨大作用,还在熟悉其特性
- Python处理大数据,如何提高处理速度
RS&
#pythonpython大数据pandas
Python处理大数据,如何提高处理速度?一、利用大数据分析工具Dask:https://dask.org/Dask简介:Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等。原理及使用方法:https://blog.
- 自动安装第三方库python,python第三方库自动安装脚本
杏仁菌子
自动安装第三方库python
#python第三方库自动安装脚本,需要在cmd中运行此脚本#BatchInstall.pyimportoslibs={"numpy","matplotlib","pillow","sklearn","requests",\"jieba","beautifulsoup4","wheel","networkx","sympy",\"pyinstaller","django","flask","wer
- XGBoost调参demo(Python)
妄念驱动
机器学习算法python机器学习XGBoostpython
XGBoost我们用的是保险公司的一份数据#各种库importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsi
- 机器学习实战----波士顿房价预测模型
永远偷渡不了的非洲人
机器学习机器学习sklearnpython
波士顿房价模型预测是一个回归问题,可以采用r2_score方法来作为评价指标。importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.metricsimportr2_score#从sklearn的数据库中导入波士顿房产数据fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrai
- python机器学习算法--贝叶斯算法
在下小天n
机器学习python机器学习算法
1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- Python中sklearn实现随机森林RF回归与变量重要性影响程度排序分析
疯狂学习GIS
本文详细介绍在Python中,实现随机森林(RandomForest,RF)回归与变量重要性分析、排序的代码编写与分析过程。其中,关于基于MATLAB实现同样过程的代码与实战,大家可以点击查看这篇博客1(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478)。 本文分为两部分,第一部分为代码的分段讲解,第二部分为完
- 机器学习小组第三周:简单的数据预处理和特征工程
-Helslie
机器学习机器学习
学习目标●无量纲化:最值归一化、均值方差归一化及sklearn中的Scaler●缺失值处理●处理分类型特征:编码与哑变量●处理连续型特征:二值化与分段学习资料首先,参考:《机器学习的敲门砖:归一化与KD树》及《特征工程系列:特征预处理(上)》中相关部分。其次,其他知识点可参考推荐博文:sklearn中的数据预处理和特征工程。20200311数据归一化在量纲不同的情况下,对于部分算法不能反映样本中每
- Python图像纹理分割
2401_84585316
程序员python开发语言
将下图左右两种不同类型的纹理区域分开,方法输出结果是一幅与该图像等大小的二值图像,左边为0,右边为1,或者相反,灰色边框线在设计的方法中不作考虑,自行去除。2️⃣实现源码importmatplotlib.imageasmpimgimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromcv2importcv2fromsklearn.multiclassimpor
- 鸢尾花的简单分类器
Oneshot_fea8
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromscipy.spatial.distanceimporteuclideanimportnumpyasnpDATA_FILE='./data_ai/Iris.csv'SPECIES=['Iris-setosa',#山鸢尾'Iris-versicolor',#变色鸢
- ARIMA-temp-humidity
TuringSnowy
笔记
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromstatsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacffromsklearn.metricsimportmean_squ
- 基于Python的机器学习系列(16):扩展 - AdaBoost
会飞的Anthony
信息系统机器学习人工智能python机器学习开发语言
简介在本篇中,我们将扩展之前的AdaBoost算法实现,深入探索其细节并进行一些修改。我们将重点修复代码中的潜在问题,并对AdaBoost的实现进行一些调整,以提高其准确性和可用性。1.修复Alpha计算中的问题在AdaBoost中,如果分类器的错误率e为0,则计算出的权重α将是未定义的。为了解决这个问题,我们可以在计算过程中向分母中添加一个非常小的值,以避免除零错误。2.调整学习率sklearn
- 机器学习基础(四)——决策树与随机森林
Bayesian小孙
机器学习基础决策树机器学习随机森林
决策树与随机森林文章目录决策树与随机森林一、知识概要(一)二、决策树使用的算法三、sklearn决策树API四、决策树的案例1.数据清洗2.特征工程3.调用决策树API五、集成学习方法-随机森林1.知识概要(二)2.集成学习API3.随机森林的案例importpandasaspdfromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizerfromsklear
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- 使用SVM进行评论情感分析
github_czy
支持向量机机器学习人工智能
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score
- sklearn 评估模型 常用函数
小Z资本
sklearn人工智能python
`sklearn.metrics`是scikit-learn库中的一个模块,它提供了许多用于评估预测模型性能的指标和工具。这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现,以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标:1.**分类指标**:-`accuracy_score`:计算分类准确率。-`classification_rep
- [sklearn] 分类指标解惑
PigeonGuan
sklearn分类人工智能
首先查看metrics官方文档:https://scikit-learn.org/stable/api/sklearn.metrics.htmlweighted/macro/micro/samples的区别weighted和samplesweighted这个参数在roc_auc_score函数中,其实就是考虑了trueinstance的情况(也就是需要传一个sample_weights的参数?)。
- 计算机毕业设计Hadoop+Spark知识图谱体育赛事推荐系统 体育赛事热度预测系统 体育赛事数据分析 体育赛事可视化 体育赛事大数据 机器学习 大数据毕业设计 大数据毕设 机器学习 人工智能
计算机毕业设计大全
开发技术前端:vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台:百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫:Pythonchrome-
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现:回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 在sklearn中如何实现参数网格搜索(GridSearch)?
2401_85761762
sklearn人工智能python
深入理解Scikit-learn中的参数网格搜索(GridSearch)引言在机器学习模型的开发过程中,超参数的调整对于模型性能有着至关重要的影响。Scikit-learn(简称sklearn),作为Python中一个广泛使用的机器学习库,提供了强大的工具来帮助我们进行超参数的优化。其中,GridSearchCV是实现参数网格搜索的利器。本文将详细介绍GridSearchCV的使用方法,并探讨其在
- sklearn preprocessing
perfectmanman
代码
sklearnpreprocessing代码代码来自Anaconda软件里sklearn模块init.py"""The:mod:`sklearn.preprocessing`moduleincludesscaling,centering,normalization,binarizationandimputationmethods."""from.dataimportBinarizerfrom.da
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end