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先看代码吧,有代码有真相,具体代码的demo(下载demo的朋友请勿在网上上传我的demo,谢谢)下载连接为: http://download.csdn.net/detail/skdkjxy/8071721 注:代码demo是一个完整的工程,直接进行make x86或者make arm 就可以到目录src下运行可执行文件了. <span style="font-family:Courier New;font-size:12px;"> </span> <sp…
前言 这里对之前对接的公司中的代码demo做一个总结,原本为清一色的java,哈哈.这里都转成C#.用到的库是Portable.BouncyCastle.官网.之前也是准备用.net core 内置的类,方法,但实际在用的时候比如因为desKey并不是特定长度的,导致抛了一些异常,于是就改用了这个库. 这个库中有如下这么一段的介绍: The lightweight API works with everything from the J2ME to the JDK 1.7 and there i…
这是一个python网络通讯服务器端的代码demo,能够同时处理多个客户端的连接请求. from socket import * import threading from datetime import * import time import signal server=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) server.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,1) server.bind(("",4000)) server.list…
本文展示了ThinkPHP6 上传图片代码demo, 代码亲测可用. HTML部分代码 <tr> <th class="font-size-sm" style="width:15%;height:100px;">商品图片</th> <td> <div class="custom-file"> <div id="uploadImage" style="w…
最近看到<Javascript设计模式>,对js模拟的”继承方式“有了更深一步的了解,虽然之前也总是用到prototype.new ,但只是知其然不知所以然,现在将类继承的方法整理如下,暂时不对原型链.继承机制做过多描述,直接上代码,让大家先有一个整体的了解! 依照教程中对”类继承“逐步的优化,递进方式讲述了以下几种类继承方法,将教材中的几个demo例子记录一下,分享给大家,共同学习: 先给一个类定义与实例化的方法: /* Class Person. */ //类定义 function Per…
一.十大特性 1.Lambda表达式 2.Stream函数式操作流元素集合 3.接口新增:默认方法与静态方法 4.方法引用,与Lambda表达式联合使用 5.引入重复注解 6.类型注解 7.最新的Date/Time API (JSR 310) 8.新增base64加解密API 9.数组并行(parallel)操作 10.JVM的PermGen空间被移除:取代它的是Metaspace(JEP 122)元空间 回到顶部 二.demo demo基于junit可测. 1 /** 2 * 3 * @Cla…
weka中实现了很多机器学习算法,不管实验室研究或者公司研发,都会或多或少的要使用weka,我的理解是weka是在本地的SparkML,SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法,数据量不是很大的时候,使用weka可以模拟出很好的效果,决定使用哪个模型,然后再继续后续的数据挖掘工作. 下面总结一个eclipse中调用weka的Classifier分类器代码的Demo,通过这个实例,可以进一步跟踪分类算法的原理,查看weka源码,下一节中,介绍最简单的IB1(1NN)算法源码的具体分析. 以下…
如果本文对你有用,请爱心点个赞,提高排名,帮助更多的人.谢谢大家!❤ 如果解决不了,可以在文末进群交流. 如果对你有帮助的话麻烦点个[推荐]~最好还可以follow一下我的GitHub~感谢观看! 微信支付接口的成功调用,真的是我项目中一步步踩坑踩出来.微信的开发文档,别的我不知道,就看完支付接口来讲,真的是太简单了,并且很多关联的参数如何设置.校验.调用,都是没有关联的.微信支付作为各大移动支付方式之一,又不得不用.本文是我项目中自己写的代码,部分来自度娘,但是逻辑我已经搞通了.有些写的臃肿,…
程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 线性回归 决定系数越接近一那么预测效果越好 对于多元线性回归和一元线性回归推导理论是一致的,只不过参数是多个参数而已 梯度下降 梯度下降法存在局部最小值 太小迭代次数多,太大将无法迭代到最优质 梯度下降发容易到达局部最小值 凸函数使用局部下降法一定可以到全部最小值,所以不存在局部最…