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何时使用值类型 1.如果接受者是一个 map,func 或者 chan,使用值类型(因为它们本身就是引用类型).2.如果接受者是一个 slice,并且方法不执行 reslice 操作,也不重新分配内存,使用值类型.3.如果接受者是一个小的数组或者原生的值类型结构体类型(比如 time.Time 类型),而且没有可修改的字段和指针,又或者接受者是一个简单地基本类型像是 int 和 string,使用值类型就好了. 一个值类型的接受者可以减少一定数量的垃圾生成,如果一个值被传入一个值类型接受者的方法…
第70节:Java中xml和tomcat 前言: 哭着也要看完,字数: jdbc crud - statement dao java.sql.Driver The interface that every driver class must implement. The Java SQL framework allows for multiple database drivers. Each driver should supply a class that implements the Dri…
记录Ubuntu 14.04 里面安装中文输入法的过程 先安装如下包 sudo apt-get install ibus sudo apt-get install ibus ibus-clutter ibus-gtk ibus-gtk3 ibus-qt4 sudo apt-get install im-switch // 有可能以前我将这个卸载了然后导致 语言支持里面 的选项不能选 sudo apt-get install ibus-pinyin sudo apt-get install ibu…
在发布一个运行于 WebSphere Application Server 的 J2EE 应用之前,对服务器进行配置和部署应用是必不可少的一个过程,这个过程是非常复杂的.WAS 为用户提供了可视化的管理控制台(Web Admin Console)来完成这一任务.即便如此,开发或部署人员仍需要接受培训,并花费一定的时间和精力来完成这些配置和部署工作.对于一个开发团队来说,如果每个团队成员都要手工的完成环境配置和应用部署,其代价是比较高的. 本文介绍使用 wsadmin 工具配合 Jython 脚本…
每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…
R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--内置颜色. 1.内置颜色选取 功能657种内置颜色.colors() 调色板函数:palette(), rgb(), rainbow(). palette默认8种颜色. #重新配置调色板 palette(rainbow(7)) #恢复默认的调色板 palette('default') rgb(red,green,blue)函数,分别加入多少红绿蓝成分,取值0-1. hsv函数(hue色调,saturation饱和度,value纯度)构造颜色. hc…
种子来源 定时器/****************** 自动筛选种子 dat 目标种子 ************/ #define max 7 //随机生成最大的数为7 #define min 1 //随机生成最小的数为1 //查找相同的数据 u8 find_same_num(u8 *dat,u8 len,u8 dat_aim) { ;i<(len+);i++) { if(dat_aim==dat[i]) { ; } } ; } // void get_random(u8 *dat) { //种…
1.介绍 Socket编程让你沮丧吗?从man pages中很难得到有用的信息吗?你想跟上时代去编Internet相关的程序,但是为你在调用 connect() 前的bind() 的结构而不知所措?等等- 好在我已经将这些事完成了,我将和所有人共享我的知识了.如果你了解C语言并想穿过网络编程的沼泽,那么你来对地方了. 2.读者对象 这个文档是一个指南,而不是参考书.如果你刚开始socket编程并想找一本入门书,那么你是我的读者.但这不是一本完全的 socket 编程书. 3.平台和编译器 这篇文…
第一个程序 package main import "fmt" func main() { fmt.Printf("Hello world") } 通过阅读这个程序,解释几点: 首行的package main 是必须的.所有的go文件以package something 开头,对于独立运行的执行文件必须是package main 编译运行 构建Go程序的最佳途径是使用Go工具, % go build helloworld.go % ./helloworld 变量.类…
为什么汇编程序的入口是_start,而C程序的入口是main函数呢?以下就来解释这个问题 在<x86汇编程序基础(AT&T语法)>一文中我们汇编和链接的步骤是: $ as hello.s -o hello.o $ ld hello.o -o hello 我们用gcc main.c -o main开编译一个c程序,其实际分为三个步骤:编译.汇编.链接 $ gcc -S main.c 生成汇编代码 $ gcc -c main.s 生成目标文件 $ gcc main.o 生成可执行文件 我们…
讲了三篇概博客的概念,今天,我们来一点实际的东西.我们来探讨一下如何用Java语言,编写一块简易的画图板. 一.需求分析 无论我们使用什么语言,去编写一个什么样的项目,我们的第一步,总是去分析这个项目需要满足怎样的需求. 那么,画板需要满足怎样的需要呢?换句话说,在画板上,我们应该赋予它什么功能呢?从我们熟悉的画板来看,我们需要实现诸如铅笔.橡皮.喷枪.刷子的功能,我们可以画出一些规则的图形,比如直线.矩形.圆.最好我们还能调整画笔的颜色和粗细.以上,我们希望的是,当我们点击一个按钮的时候,我们…
注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的…
博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来…
入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe…
1.介绍 Socket 编程让你沮丧吗?从man pages中很难得到有用的信息吗?你想跟上时代去编Internet相关的程序,但是为你在调用 connect() 前的bind() 的结构而不知所措?等等… 好在我已经将这些事完成了,我将和所有人共享我的知识了.如果你了解 C语言并想穿过网络编程的沼泽,那么你来对地方了. 2.读者对象 这个文档是一个指南,而不是参考书.如果你刚开始 socket 编程并想找一本入门书,那么你是我的读者.但这不是一本完全的 socket 编程书. 3.平台和编译器…
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概…
转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业…
本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE…
本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec…
正如前面章节C#语言中所介绍的,文件选取器是应用与系统进行交互的一个接口,通过文件选取器可以在应用中直接与文件系统进行交互,访问不同位置的文件或文件夹,或者将文件存储在指定位置.文件选取器分为对文件进行操作的选取器和对文件夹进行操作的选取器.对文件进行操作的选取器包含文件打开选取器和文件保存选取器,文件打开选取器由FileOpenPicker类表示,用来选取或打开文件:文件保存选取器由FileSavePicker类表示,用来向指定的文件系统位置中保存文件.对文件夹进行操作的选取器由FolderP…
教材就是传说中的机器学习和R语言--中文版,大家可以去图书馆借来看看~~~,例子都是来自书上的 首先介绍一下KNN算法,KNN还好吧,说白了就是一个算距离的公式然后以统计的方式呈现出来,以二维平面为例,平面内已知n个区域,每个区域里面有m(n)个点,现在求一个不在n区域内的点与哪一个区域最近,额,为了"恰当",考虑较远的点的影响会覆盖较近点的影响和没有意义的重复计算,只取k(k<n)个较近点参与计算,这就是这个方法的原理了,简单粗暴~~问题还有就是在数据很大的时候怎么选取K值,书…
上一次我们使用遗传算法求解了一个较为复杂的多元非线性函数的极值问题,也基本了解了遗传算法的实现基本步骤.这一次,我再以经典的TSP问题为例,更加深入地说明遗传算法中选择.交叉.变异等核心步骤的实现.而且这一次解决的是离散型问题,上一次解决的是连续型问题,刚好形成对照. 首先介绍一下TSP问题.TSP(traveling salesman problem,旅行商问题)是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止还没有找到一个多项式时间的有效算法.TS…
以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算…
迪杰斯特拉(dijkstra)算法:求最短路径的算法,数据结构课程中学习的内容. 1 . 理解 算法思想::设G=(V,E)是一个带权有向图,把图中顶点集合V分成两组,第一组为已求出最短路径的顶点集合(用S表示,初始时S中只有一个源点,以后每求得一条最短路径 , 就将 加入到集合S中,直到全部顶点都加入到S中,算法就结束了),第二组为其余未确定最短路径的顶点集合(用U表示),按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中.在加入的过程中,总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v…
目录 00 简介 01 算法概述 02 公用方法与变量解释 03 先进先出置换算法(FIFO) 04 最近最久未使用(LRU)算法 05 最佳置换算法(OPT) 00 简介 页面置换算法主要是记录内存的忙闲状态,为进程分配和释放内存.当主存的空间太小而无法装入所有的进程时,就需要在内存和硬盘之间进行调度操作. 多数操作系统只采用某种特定的页面置换算法进行置换,无法预先探测当前运行进程的页面访问模式,因此不能根据不同的页面访问模式,选用不同的页面置换算法.当然,如果能对不同的访问模式选取相应的页面…
dplyr是由Hadley Wickham主持开发和维护的一个主要针对数据框快速计算.整合的函数包,同时提供一些常用函数的高速写法以及几个开源数据库的连接.此包是plyr包的深化功能包,其名字中的字母“d”即来源于data frame,以示其专注于数据框数据的整理和操作.我们将在本章中着重介绍一些数据处理方面的常用功能函数. 1.1管道函数 在前面的简介中,我们计算了cran上的可用的函数包的数量: > contrib.url("http://mirrors.xmu.edu.cn/CRAN…
核心内容概述 1.JavaScript加强,涉及到ECMAScript语法.BOM对象.DOM对象以及事件. 2.Ajax传统编程. 3.jQuery框架,九种选择器为核心学习内容 4.JQuery UI插件 5.jQuery Ajax编程 6.jQuery第三方插件 7.反向Ajax编程(彗星) 一.JavaScript基础加强 JavaScript是在浏览器内容运行,无需编译.解释执行动态脚本语言,是一种弱类型语言,所有变量使用var定义. JavaScript的3个组成部分分别为:核心(E…
网络爬虫-使用java语言抓取网络数据 前提:熟悉java语法(能看懂就行) 准备阶段:从网页中获取html代码 实战阶段:将对应的html代码使用java语言解析出来,最后保存到plist文件 上一片文章已经介绍我们可以使用两个方式来抓取网络数据实现网络爬虫,并且大致介绍了一下怎么使用正则表达式去实现数据的抓取 由于笔者曾经学过一段时间java和android相关的技术,今天就讲讲怎么使用java去抓取网络数据,关于Python有机会等笔者好好研究一下再来分享,但其实会一种就可以,除非你的需求…
在上一篇笔记的结尾,我们接触到了两个用于选择XML文档中特定范围的元素<selector>和<field>,这两个元素的取值都是XPath表达式,那么,什么是XPath呢?简单的说,XPath是用于在XML文档中查找信息的语言,可用来在XML文档中遍历元素和属性,很多XML的相关技术比如XSLT.XQuery.XPointer等都是构建于XPath的基础之上,在这一篇笔记中,就来学习一下XPath语言. 1.相关术语 (1)节点(Node):格式良好的XML文档都可以转换为一个树型…
本章介绍普里姆算法.和以往一样,本文会先对普里姆算法的理论论知识进行介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现. 目录 1. 普里姆算法介绍 2. 普里姆算法图解 3. 普里姆算法的代码说明 4. 普里姆算法的源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 普里姆算法介绍 普里姆(Prim)算法,和克鲁斯卡尔算法一样,是用来求加权连通图的最小生成树的算法. 基本思想 对于图G而言,V是所…