重载JSONComparator比对JSON Response,忽略小数点后几位,将科学计数法转换为普通数字进行比对,在错误信息中打印当前循环的case number及其他附加信息 package direct import org.skyscreamer.jsonassert.* import org.skyscreamer.jsonassert.comparator.* import org.json.* import net.sf.json.JSONException import jav

//注意,这里的jsonStr是json格式的字符串,里面如果遇到双引号嵌套双引号的,一般是嵌套的双引号经过转义 //    \",假如有这样的一个场景,这些字符串里面有需要的css样式的js对象,包含属性名和属性值,还有一些html页面标签 //里面的类名也有转义后的双引号,那么在springmvc中,直接返回json字符串,会包含转义字符,并且,在 //返回的同时,会在字符串的两边自动添加上双引号,所以需要在返回之前,先将数据库中的json字符串转换为Map数据结构, //然后servlet

java科学计数法转换成普通计数法: String sjiachun = "12345E-10"; BigDecimal db = new BigDecimal(sjiachun); String ii = db.toPlainString(); ii的值为:0.0000012345 转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b0ad4a60101divy.html

在SSAS设计时,对商品编号列非重复计数:

在基于某个GUID 进行非重复性计数时 需要对GUID 转换类型,如:CAST(ColumnName as varchar(36)) 可参考:http://stackoverflow.com/questions/320405/analysis-services-2005-olap-cubes-can-i-create-a-distinct-count-measure-on-a-n

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

存储过程 存储过程一直存在于任何一种关系型数据库中,如微软的SQL Server.存储过程是包含在数据库中的一些代码,通常为数据执行一些操作,它能为数据密集型计算提高性能,也能执行一些为业务逻辑. 当你使用数据的时候,有时你会通过存储过程来获取它们. 在本章, 我们探讨一些EF在使用存储过程时,需要关注的地方.我们在本书的其它章节也使用了存储过程, 但通常都是context为执行插入.更新和删除动作. 在本章,我们将为你展示多种使用存储过程的方式. 10-1. 非Code Frist方式返回一个

matlab 不保存为科学计数法 http://blog.sciencenet.cn/blog-472136-402727.html 经常在表示matlab值时,它总会把一些小于1的大于1000的数使用科学计数法表示.这有时让人看了很不爽,每次把数据写到文本文件中也是很恶. 所以每次查来查去,这次解决是这样解决的. 1).前面设置format g; 2).使用fprintf设置格式为%g. matlab专区--------------matlab里面如何保留小数特定位数 http://blog.

oracle 自定义函数: CREATE OR REPLACE FUNCTION ConvertNumeric(rawData VARCHAR2) --用于返回转换科学计算法dhx RETURN VARCHAR2 IS finalData VARCHAR2(); EIndex INT; BEGIN EIndex := ; EIndex := instr(upper(rawData),'E'); then ,)=,EIndex-))> and length(substr(rawData,EInde

/// <summary> /// 科学计数法值转换成正常值 /// </summary> /// <param name="value"></param> /// <returns></returns> public string ValueScientificNotationConvert(JToken value) { if (value == null) return ""; var s

不管之前介绍的K-means还是K-medoids聚类,都得事先确定聚类簇的个数,而且肘部法则也并不是万能的,总会遇到难以抉择的情况,而本篇将要介绍的Mean-Shift聚类法就可以自动确定k的个数,下面简要介绍一下其算法流程: 1.随机确定样本空间内一个半径确定的高维球及其球心: 2.求该高维球内质心,并将高维球的球心移动至该质心处: 3.重复2,直到高维球内的密度随着继续的球心滑动变化低于设定的阈值,算法结束 具体的原理可以参考下面的地址,笔者读完觉得说的比较明了易懂: http://blo

kmeans法(K均值法)是麦奎因提出的,这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心(均值)的类中,具体的算法至少包括以下三个步骤: 1.将所有的样品分成k个初始类: 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中,并对获得样品与失去样品的类重新计算中心坐标: 3.重复步骤2,直到所有的样品都不能在分类为止 kmeans法与系统聚类法一样,都是以距离的远近亲疏为标准进行聚类的.但是两者的不同之处也很明显:系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果,而K均值法只能产生指定类数的聚类结果.具体类

聚类分析是数据挖掘方法中应用非常广泛的一项,而聚类分析根据其大体方法的不同又分为系统聚类和快速聚类,其中系统聚类的优点是可以很直观的得到聚类数不同时具体类中包括了哪些样本,而Python和R中都有直接用来聚类分析的函数,但是要想掌握一种方法就得深刻地理解它的思想,因此自己从最底层开始编写代码来实现这个过程是最好的学习方法,所以本篇前半段是笔者自己写的代码,如有不细致的地方,望指出. 一.仅使用numpy包进行系统聚类的实现: '''以重心法为距离选择方法搭建的系统聚类算法原型''' # @Fef

我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——K-modes进行简介及Python.R的实现: K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法,其算法思想比较简单,时间复杂度也比K-means.K-medoids低,大致思想如下: 假设有N个样本,共有M个属性,均为离散的,对于聚类数目标K: ste

1.实体类 package jsonArrayjsonObject.cn; import java.io.Serializable; import java.util.Date; import com.alibaba.fastjson.annotation.JSONField; import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature; public class User implements Serializable{ private s

@interfaceAppDelegate() { NSObject * obj_; } @property(retain) NSObject * obj;// 默认是atomic //@property(nonatomic, retain) NSObject * obj; @end @implementation AppDelegate - (BOOL)application:(UIApplication *)application didFinishLaunchingWithOptions:

1211: [HNOI2004]树的计数 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 2468  Solved: 868 Description 一个有n个结点的树,设它的结点分别为v1, v2, …, vn,已知第i个结点vi的度数为di,问满足这样的条件的不同的树有多少棵.给定n,d1, d2, …, dn,编程需要输出满足d(vi)=di的树的个数. Input 第一行是一个正整数n,表示树有n个结点.第二行有n个数,第i个数表示di,即

NP问题(Non-deterministic Polynomial ):多项式复杂程度的非确定性问题,这些问题无法根据公式直接地计算出来.比如,找大质数的问题(有没有一个公式,你一套公式,就可以一步步推算出来,下一个质数应该是多少呢?这样的公式是没有的):再比如,大的合数分解质因数的问题(有没有一个公式,把合数代进去,就直接可以算出,它的因子各自是多少?也没有这样的公式). NPC问题(Non-deterministic Polynomial complete):NP完全问题,可以这么认为,这种

选择符前缀法 <style> *html .test{width:100px;} /*only for IE6*/ *+html .test{width:100px;}/*for IE6 7*/ </style 样式属性前缀法 <style> .test{_width:100px;} /*only for IE6*/ .test{*width:100px;}/*for IE6 7*/ </style

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

描述小 Hi 写程序时习惯用蛇形命名法(snake case)为变量起名字,即用下划线将单词连接起来,例如:file_name. line_number.小 Ho 写程序时习惯用驼峰命名法(camel case)为变量起名字,即第一个单词首字母小写,后面单词首字母大写,例如:fileName.lineNumber.为了风格统一,他们决定邀请公正的第三方来编写一个转换程序,可以把一种命名法的变量名转换为另一种命名法的变量名.你能帮助他们解决这一难题吗?输入第一行包含一个整数 N,表示测试数据的组数