int a=1;此时a是变量: StringBuffer a=new StringBuffer();此时a就是引用变量,可以说是a引用String对象,通过a来操作String 对象 final StringBuffer a=new StirngBuffer(); a=new StringBuffer();会报错: a.append("两");没错 这就说明final 修饰的变量是引用不能变,对象的内容可以变的:…
hive一行变多行及多行变一行 场景 name alias zhaoqiansun abc def ghi 处理数据时需要将上表处理成为下面的形式: name alias zhaoqiansun abc zhaoqiansun def zhaoqiansun ghi 办法 使用Lateral view和explode()来实现,命令如下: hive> select name, single_alias from test lateral view explode(split(alias, ' '…
Java中,使用Final修饰一个变量,是引用不能变,还是引用对象不能变? 是引用对象的地址不能变,引用变量所指的对象的内容可以改变. final变量永远指向这个对象,是一个常量指针,而不是指向常量的指针. 比如: final StringBuffer sb=new StringBuffer("abc"); 对sb重新赋值 sb=new StringBuffer("cde"); 会出现编译错误,被final修饰的变量是不能重新赋值的: 但是 sb.append(&q…
/* * 问题:使用finalkeyword修饰一个变量时,是引用不能变,还是引用的对象不能变 * 答: * 使用finalkeyword修饰一个变量时,是指引用变量不能变,引用变量所指向的对象中的内容还是能够改变的. */ public class Test10 { // final修饰基本类型的变量 public static final char CHAR = '中'; // final修饰引用类型的变量 public static final StringBuffer a = new S…
经过疫情的发酵,加速推动各行各业进入数据时代的步伐.美业,一个通过自身技术.产品让用户变美的行业,在AI大数据的加持下表现尤为突出. 对于美妆护肤企业来说,一边是进入存量市场,一边是疫后的复苏期,一边是不断涌入的国潮新品牌,无一不让美业企业的处境充满不确定性的挑战.面对如此复杂的形式,肌肤管家SkinRun作为深耕美业AI大数据方面的合作伙伴,鼎力相助品牌们度过难关,线上线下全域布局,带动美业进一步发展. 线上测肤互动,为美业企业圈粉种草 疫情促使足不出户的懒人经济进一步放大,肌肤管家SkinR…
Attacking rooks Time Limit: 20000ms, Special Time Limit:50000ms, Memory Limit:65536KB Total submit users: 12, Accepted users: 7 Problem 13028 : No special judgement Problem description Chess inspired problems are a common source of exercises in algor…
在没有限制高度的情况下字体会变大,要做展开效果,当然不能限制高度. 解决方案是,加个max-height就可以解决这个问题…
效果图: html: <div class="inner3"> <div class="over"> <img src="image/kuang3tt.png" /> </div> </div> css: .inner3{ margin-top: 20px; width: 890px; height:169px; background: url(../image/kuang33.png)…
常用的形态学操作:腐蚀.膨胀.开运算和闭运算 一.什么叫形态学操作 形态学操作就是改变物体的形状,比如腐蚀就是"变瘦",膨胀就是"变胖" 形态学操作一般作用于二值化图,来连接相邻的元素或分离成独立的元素.腐蚀和膨胀是针对图片中的白色部分! 白色的像素为255,黑色的像素值为0 二.腐蚀与膨胀 1. 腐蚀 腐蚀的效果是把图片"变瘦",其原理是在原图的小区域内取局部最小值.因为是二值化图,只有0和255,所以小区域内有一个0该像素点就为0: 这样原图…
前言:CNN迎接多类的挑战 特定类型的传统PR方法特征提取的方法是固定的,模式函数的形式是固定的,在理论上产生了特定的"局限性" 的,分类准确度可以使用PAC学习理论的方法计算出来.特定函数形式的模式识别准确度.泛化误差都受到模型本身VC维的限制. 使用不受限制的多层网络取代可以有明确语法形式的传统网络,可以突破特征提取和模式函数的固有限制,也导致了模式识别的黑盒方法--不停的实验,使用更多的数据直至接近遍历,提高训练测试技巧,直到评测结果达到最优.随着类别的增加,和更高准确率的要求,…