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04月05日

【Java算法之dfs 与bfs详解】

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 368次
【Java算法之dfs 与bfs详解】

下次再也不鸽了(つಥ㉨ಥ)つ我发誓,真的!!!Java算法之dfs与bfs1.dfs1.1dfs递归2.bfs1.bfs常见两类问题1.1==是否==有路径问题1.2最短路径问题2.1迷宫问题:2.2==还原==路径1.dfs深度优先遍历(DepthFirstSearch,简称DFS)深度优先遍历各个节点,需要使用到栈(Stack)这种数据结构。Stack的特点是是先进后出,首先将右节点压入栈中,在将左节点压入栈中,这样出栈顺序就是先左节点再右节点。DFS是图论里面的一种搜索算法,他可以由一个根节点出发,遍历所有的子节点,进而把图中所有的可以构成树的集合都搜索一遍,达到全局搜索的目的。所以很多问题都可以用dfs来遍历每一种情况,从而得出最优解

04月05日

Vue3/ Vue3内 Vue-router Vue3路由 完整配置流程

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 347次
Vue3/ Vue3内 Vue-router Vue3路由 完整配置流程

一.Vue3路由配置(1).yarnaddvue-router(2)创建router/index.js文件(3)improt引入createRouterimprot{createRouter } from'vue-router(4)调用createRouter并定义变量名 cosntrouter=createRouter() (5)exportdefault导出router exportdefault router (6)createRouter()内添加对象并定义history  history:createMemoryHistory(),//URL不显示路径  history:

04月05日

【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二

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【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题二

相关链接【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题一【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题:产品订单的数据分析与需求预测建模及python代码详解问题二1题目完整题目参考问题一的文章基于问题一的分析,建立数学模型,对附件预测数据(predict_sku1.csv)中给出的产品,预测未来3月(即2019年1月、2月、3月)的月需求量,将预测结果按照表3的格式保存为文件result1.xlsx,与论文一起提交。请分别按天、周、月的时间粒度进行预测,试分析不同的预测粒度对预测精度会产生什么样的影响。2问题二解析2.1问题分析这是一个时间预测模型,常用的时间序列预测模型包括

04月05日

@Bean注解详解

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@Bean注解详解

作用:用于将对象存入spring的ioc容器中,同@controller、@Service、@Component、@Configuration、@Repository等几个注解是一样的,都是负责将对象存入容器当中。只不过方式不同,他们是用在类上面的,然后将当前类通过无参构造函数创建对象然后放入容器,而@Bean是用在方法上,将当前方法的返回值对象放到容器当中!可以理解为前者是由spring自动创建对象,而@Bean创建对象是交给我们自己来控制。使用位置:@Bean一般出现在方法上面,也可用于自定义注解上。修饰的方法的位置:使用@Bean修饰的方法,可以放在@controller、@Service、@Component、@Configuration、@Repository修饰的类当中,这

04月05日

Hadoop集群安装和搭建(全面超详细的过程)

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Hadoop集群安装和搭建(全面超详细的过程)

Hadoop集群安装和搭建(全面超详细的过程)文章目录Hadoop集群安装和搭建(全面超详细的过程)前言一、虚拟机的安装二、Linux系统安装1.环境准备2.虚拟机安装三、Centos系统安装四、静态网络配置五、虚拟机克隆配置六、配置hosts文件和ssh免密登录七、Hadoop集群配置八、Hadoop集群测试前言  Hadoop是一个开源的、可运行与Linux集群上的分布式计算平台,用户可借助Hadoop存有基础环境的配置(虚拟机安装、Linux安装等),Hadoop集群搭建,配置和测试。一、虚拟机的安装  VMware(VirtualMachineware)是一个“虚拟PC”软件公司,提供服务器、桌面虚拟化的解决方案。使用的虚拟软件:VMware15VMw

04月05日

在 AI 上训练 AI:ChatGPT 上训练另一种机器学习模型

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在 AI 上训练 AI:ChatGPT 上训练另一种机器学习模型

ChatGPT可以像Linux终端一样运行,并在给出以下提示时返回执行结果。下面我来带大家操作起来。文章目录终端操作训练机器学习模型镜像演示终端操作输入:IwantyoutoactasaLinuxterminal.Iwilltypecommandsandyouwillreplywithwhattheterminalshouldshow.Iwantyoutoonlyreplywiththeterminaloutputinsideoneuniquecodeblock,andnothingelse.Donotwriteexplanations.Donottypecommandsun

04月05日

多元线性回归分析(Stata)

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多元线性回归分析(Stata)

  本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路,可以点击查看链接查看清风老师视频讲解:清风数学建模:https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi一、前言二、回归分析简介    该问题可通过后文提到的标准化回归解决。   三、数据的简介3.1数据的分类  3.2数据的收集四、对数据的处理 详见《Excel对数据进行预处理》文件。五、内生性的探究(实际操作时不是很重要) 六、分类变量的设置在Stata里操作时,会自动设置对照组,从而避免多重共线性的影响。 七、案例背景八、Stata实现多元线性回归8.1Stata基础8.2Stata里进行描述性统计分析 这里的数

04月05日

【Python】随机森林预测

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【Python】随机森林预测

文章目录前言一、为什么要使用RF1.优点:2.缺点:二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.缺失值数据处理4.哑变量数据的处理5.特征变量6.建模7.验证集结果输出对比8.决策树9.模型特征重要性总结前言建立多个决策树并将他们融合起来得到一个更加准确和稳定的模型,是bagging思想和随机选择特征的结合。随机森林构造了多个决策树,当需要对某个样本进行预测时,统计森林中的每棵树对该样本的预测结果,然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。随机主要体现在以下两个方面:1.随机取特征2.随机取样本,让森林中的每棵树既有相似性又有差异性一、为什么要使用RF1.优点:准确率高运行起来高效(树之间可以并行训练)不用降维也可以处理高维特征给出了度量特征重要性的

04月05日

vue3路由配置及路由跳转传参

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 759次
vue3路由配置及路由跳转传参

1、安装路由npmivue-router2、编写需要展示的路由在src目录下创建pages文件夹,里面创建两个vue文件命名为student.vue,person.vue分别编写两个vue文件student.vue和person.vue<template>学生</template><scriptsetup></script><stylescopedlang="less"></style><template>人类</template><scriptsetup></script><stylescopedlang="less">&

04月05日

Anaconda配置镜像源

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 1038次
Anaconda配置镜像源

目录一、首先生成Anaconda的.condarc配置文件:二、命令行方式配置镜像源三、可视化界面的方式配置镜像源一、首先生成Anaconda的.condarc配置文件:打开Anacondaprompt,敲命令:condaconfig查看.condarc中的源:condaconfig--showchannels二、命令行方式配置镜像源在Anacondaprompt中,添加镜像源:#添加清华源condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaconfig--addchannelshttps://mirr

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