实型(浮点型) **作用**:用于==表示小数== 浮点型变量分为两种: 1. 单精度float 2. 双精度double 两者的**区别**在于表示的有效数字范围不同. float类型数据,需在数据后加f,否则默认为double类型 #include<iostream> using namespace std; int main() { //1.单精度 float //2.双精度 double //默认情况下,输出一个小数,会显示6位有效数字:若要精确显示需另配置,较麻烦 float f1

首先,我这是抄写过来的,写得真的很好很好,是我看过关于GC方面讲解最清楚明白的一篇.原文地址是:https://www.zhihu.com/question/21539353

一.excel公共样式类(包含数据科学计数法转为普通值) package com.thinkgem.jeesite.common.utils.excel; import org.apache.poi.hssf.usermodel.*; import org.apache.poi.hssf.util.HSSFColor; import org.apache.poi.hssf.util.Region; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import o

POI设置EXCEL单元格格式为文本.小数.百分比.货币.日期.科学计数法和中文大写 博客分类:,本文内容转自 http://javacrazyer.iteye.com/blog/894850 FILE/IO Excel  再读本篇文章之前,请先看我的前一篇文章,前一篇文章中有重点讲到POI设置EXCEL单元格格式为文本格式,剩下的设置小数.百分比.货币.日期.科学计数法和中文大写这些将在下面一一写出 以下将要介绍的每一种都会用到这三行中的变量 HSSFWorkbook demoWorkBook

再读本篇文章之前,请先看我的前一篇文章,前一篇文章中有重点讲到POI设置EXCEL单元格格式为文本格式,剩下的设置小数.百分比.货币.日期.科学计数法和中文大写这些将在下面一一写出 以下将要介绍的每一种都会用到这三行中的变量 HSSFWorkbook demoWorkBook = new HSSFWorkbook(); HSSFSheet demoSheet = demoWorkBook.createSheet("The World's 500 Enterprises"); HSSFC

因为热爱,所以坚持. 文章下方有本文参考电子书和视频的下载地址哦~ 这节我们主要讲垃圾收集的一些基本概念,先了解垃圾收集是什么.然后触发条件是什么.最后虚拟机如何判断对象是否死亡. 一.前言   我们都知道Java和C++有一个非常大的区别就是Java有自动的垃圾回收机制,经过半个多世纪的发展,Java已经进入了"自动化"时代,让使用者只需要注重业务逻辑的开发而不需要担心内存的使用情况.那么我们为什么还要学习Java的垃圾回收机制呢?原因很简单:我们不想止于"增删改查工程师&

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.业已证明最有帮助的Python库,我们选择 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. 核心库和统计数据 1. NumPy (提交:17911,撰稿人:641) 官网:http://www.numpy.org/ NumPy 是科学应用程序库的主要软件包之一,用于处理大型多维数组和矩阵,它大量的高级数学函数集合和实现方法使得这些对象执行操作成为可能. 2. SciPy (提交:19150

Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位.去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库.今年,我们扩展了这个清单,增加了新的 Python 库,并重新审视了去年已经讨论过的 Python 库,重点关注了这一年来的更新. 我们的选择实际上包含了 20 多个库,因为其中一些库是相互替代的,可以解决相同的问题.因此,我们将它们放在同一个分组. ▌核心库和统计数

R数据科学(R for Data Science) Part 1:探索 by: PJX for 查漏补缺 exercise: https://jrnold.github.io/r4ds-exercise-solutions ------------前言------------------------------- library(tidyverse) #核心包:ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr #更新 tidyverse

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:http://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/286 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 低代码开发,顾名思义,指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了.与传统开发方式相比,低代码大

敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用(数据分析最佳实践入门敏捷大数据首作分步骤|全流程演示思路.工具与方法) [美]Russell Jurney(拉塞尔·朱尔尼) 著   冯文中 朱洪波 译 ISBN 978-7-121-23619-8 2014年7月出版 定价:49.00元 184页 16开 编辑推荐 对大数据的挖掘需要投入大量的人力和时间.怎么才能确保构建的是一个正确的模型?通过这本实践指南,你可以学到一套灵活的工具和方法论,在Hadoop上构建数据分析应用. 使用诸如Python.

本来我以为不需要解释这个问题的,到底数据挖掘(data mining),机器学习(machine learning),和人工智能(AI)有什么区别,但是前几天因为有个学弟问我,我想了想发现我竟然也回答不出来,我在知乎和博客上查了查这个问题,发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释.那我根据以前读的书和论文,还有和与导师之间的交流,尝试着说一说这几者的区别吧,毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用.同时补上数据科学和商业分析之间的关系.能力有限,如有疏漏,请包涵和指正. 导论

文章提纲 全书总评 C01.Python 介绍 Python 版本 Python 解释器 Python 之禅 C02.Python 基础知识 基础知识 流程控制: 函数及异常 函数: 异常 字符串 获取键盘输入: 字符串处理 字符串操作 正则表达式 C05. 容器(Container)与集合(Collections) 元组(Tuple) 列表(List) 字典(Dictionary) 集合(Collections) C06.Python 标准库 数学模块:math 时间模块:time,datet

Python是一种神奇的语言.事实上,它是近几年世界上发展最快的编程语言之一,它一次又一次证明了它在开发工作和数据科学立场各行业的实用性.整个Python系统和库是对于世界各地的用户(无论是初学者或者高级)都是一个恰当的选择.其成功和受欢迎的原因之一是它强大的库,这些库使其具有动态性和快速性. 在本文中,我们将看到一些除了常用的像pandas.scikit-learn. matplotlib之外的数据科学任务的Python库.虽然一看见像pandas,scikit-learn这些库就让人脑子浮现

快速排序:通过一趟排序,将数据分为两部分,其中一部分中的所有数据比另外一部分的所有数据要小,然后按照此方法,分别对这两部分进行排序,达到最终的排序结果. 每趟排序选取基准元素,比该基准元素大的数据放在一边,比该基准元素小的数据放在另一边,这种处理方式称为分治法. 数据的移动是基准元素中比较重要的点,有两种方式实现,挖坑填数法和指针交换法. 挖坑填数法 (下图中单词有两处拼写错误,pviot和pvoit应该为pivot) 如下为代码实现 import java.util.Arrays; publi

原文地址如下: https://www.kaggle.com/startupsci/titanic-data-science-solutions ---------------------------------------------------------------- 泰坦尼克数据科学解决方案: 1. 工作流程步骤: 在 Data Science Solutions book 这本书里,描述了在解决一个竞赛问题时所需要做的具体工作流程: 问题的定义 获取训练数据以及测试数据 加工.准备以及

除了 pandas.scikit-learn 和 matplotlib,还要学习一些用 Python 进行数据科学的新技巧. Python 是一种令人惊叹的语言.事实上,它是世界上增长最快的编程语言之一.它一次又一次地证明了它在各个行业的开发者和数据科学者中的作用.Python 及其库的整个生态系统使其成为全世界用户的恰当选择,无论是初学者还是高级用户.它成功和受欢迎的原因之一是它的一组强大的库,使它如此动态和快速. 在本文中,我们将看到 Python 库中的一些数据科学工具,而不是那些常用的工

一.简介 在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明: 二.处理GeoJSON和TopoJSON数据 2.1 GeoJSON数据 GeoJSON是语法规则符合JSON文件的,专用于表示地理信息的一种JSON文件,其在JSON语法的基础上,内部又有着一套固定的语法规则.在folium中我们使用folium.GeoJson()方法来为已

一.简介 我们在前面的数据科学学习手札34中也介绍过,作为最典型的神经网络,多层感知机(MLP)结构简单且规则,并且在隐层设计的足够完善时,可以拟合任意连续函数,而除了利用前面介绍的sklearn.neural_network中的MLP来实现多层感知机之外,利用tensorflow来实现MLP更加形象,使得使用者对要搭建的神经网络的结构有一个更加清醒的认识,本文就将对tensorflow搭建MLP模型的方法进行一个简单的介绍,并实现MNIST数据集的分类任务: 二.MNIST分类 作为数据挖掘工

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操