看视频无意中学到的一个小知识点，偶尔会有用到的地方，是很方便的一个技巧。 在循环外面加：自定义的标签名+冒号，在循环内用 break或者continue时后面接这个标签名就可以跳出指定的循环了。 以下是三个示例代码： classHelloJava{ publicstaticvoidmain(String[]args){ label1: for(inti=1;i<=5;i){ for(intj=1;j<=10;j){ if(j%40){ breaklabel1;//指定要break的循环 } System.out.println(i+","+j); } } } } /...

分享一个有趣的Java题 importjava.io.PrintStream; //要求写一个method方法实现：打印出a=100,b=200 publicclassmethodTest{ publicstaticvoidmain(String[]args){ inta=10; intb=10; method(a,b); System.out.println("a="+a); System.out.println("b="+b); } //方法一：提前退出 //publicstaticvoidmethod(inta,intb){ //a=100; //b=200; //System....

目录 1、定义 2、具体步骤 3、主要优点 4、示例代码 1、定义 StratifiedKFold是一种交叉验证方法，用于在机器学习任务中对数据集进行划分。它是对KFold方法的改进，特别适用于样本不平衡的情况。在StratifiedKFold中，数据集被划分为k折（folds），其中每折都保持了原始数据中各个类别的样本比例。这意味着每个折中的类别分布与整个数据集中的类别分布相似。 2、具体步骤 1）根据数据集中的类别标签，将数据集中的样本分为不同的类别。2）对于每折（fold），确保该折中的每个类别的样本比例与整个数据集中的相应类别的样本比例大致相同。3）将数据集划分为k折，每折中的样本比...

RandomForestClassifier（随机森林分类器）和GradientBoostingClassifier（梯度提升分类器）是两种常用的集成学习方法，它们之间的区别分以下几点。 1、基础算法 RandomForestClassifier：随机森林分类器是基于决策树的集成方法。它通过构建多个决策树，并使用随机特征子集和随机样本子集来进行训练，最后通过投票或平均来生成最终的分类结果。GradientBoostingClassifier：梯度提升分类器也是基于决策树的集成方法。它通过迭代地训练多个决策树，每个决策树都关注之前模型的残差，通过梯度下降或其他优化算法来逐步提升整体模型的性能。...

1、SQLjoin分三种 1）innerjoin（内连接，也叫等值连接） 显示两个表中有联系的所有数据，是默认方式。 2）crossjoin（交叉连接） 两个表格做笛卡尔积，显示的数据行数是两个表格行数的乘积，简单地说，就是简单地将所有列拼接在一起，不需要考虑列值的匹配。遇到同名的列，就加（1）（2）……作为区分。 3）outerjoin（外连接） 2、outerjoin分三种 需要注意的是，from语句后面接的是左表，left/right/full join后面接的是右表。 1）leftjoin 采用leftjoin的时候，优先展示的是左表的所有数据，而右表的数据根据与左表的关联...

设计模式是软件开发中常用的解决问题的经验总结，它们提供了一套通用的解决方案和设计原则，用于解决特定的软件设计问题。设计模式可以提高代码的可重用性、可维护性和可扩展性，并促进了代码的可读性和灵活性。 以下是一些常见的设计模式及其作用： 1、创建型模式 工厂模式（FactoryPattern）：用于创建对象，将对象的创建逻辑封装在一个工厂类中，使得代码更加灵活、可扩展。 单例模式（SingletonPattern）：确保一个类只有一个实例，并提供全局访问点，常用于资源共享和全局状态管理。 建造者模式（BuilderPattern）：用于创建复杂对象，将对象的构建过程分解为多个步骤，使得构建过程...

前向传播（ForwardPropagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络中的两个关键步骤，用于计算和更新模型的输出和参数。 1、前向传播 前向传播是指从输入数据开始，通过神经网络的各层逐层计算并传递数据，最终得到模型的输出结果。在前向传播过程中，输入数据通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层，直到达到输出层。前向传播的目的是计算模型的预测值。 2、反向传播 反向传播是指根据模型的预测结果和真实标签之间的差异，通过链式法则（ChainRule）逆向计算梯度，并将梯度从输出层传播回网络的每一层，用于更新模型的参数。在反向传...

学习率是机器学习算法中的一个重要超参数，它控制了参数更新的步长。学习率设置得太大或太小都可能对训练过程产生负面影响。 1、学习率设置太大的影响 （1）不稳定的训练过程（震荡） 在机器学习中，震荡是指模型参数在训练过程中在最优解附近来回波动或摆动的行为。当学习率设置过大时，模型的参数更新步幅变大，可能导致模型在最优解附近来回振荡，无法稳定地收敛到最优解。 （2）错过最优解 学习率过大可能导致跳过局部最优解或全局最优解，使得模型无法取得最佳性能。 2、学习率设置太小的影响 （1）收敛速度慢 学习率过小可能导致参数更新步幅太小，使得模型收敛速度变慢，需要更多的迭代次数才能达到较好的性能。 （2）陷...

在Python中，参数的传递方式可以是传值（passbyvalue）或传引用（passbyreference）。然而，实际上Python中的参数传递方式是通过对象的引用进行传递。简单来说，当传递不可变对象时（如数字、字符串、元组等），Python采用的是传值的方式，即创建了对象的副本，并将副本传递给函数或赋值给其他变量。这意味着在函数内部修改参数的值不会影响到原始对象。然而，当传递可变对象时（如列表、字典、集合等），Python采用的是传引用的方式，即传递的是对象的引用（内存地址），而不是对象的副本。这意味着在函数内部对参数对象的修改会影响到原始对象。 defmodify_value(nu...

SQL优化是指对数据库查询语句进行优化，以提高查询性能和效率。下面列出了一些常见的SQL优化技巧： 1、索引优化（1）使用适当的索引来加速查询操作。在频繁用于查询的列上创建索引，特别是在WHERE条件、JOIN条件和排序操作的列上。（2）避免在索引列上使用函数、表达式或类型转换，这会导致索引失效，影响查询性能。2、查询优化（1）编写简洁、高效的查询语句，只选择需要的列。（2）避免使用通配符（如 SELECT），而是明确指定所需的列。（3）使用合适的JOIN类型，如INNERJOIN、LEFTJOIN等，并确保JOIN条件正确、合理。4）避免在查询中频繁使用子查询，可以考虑使用JOI...

SQL索引是一种数据结构，用于加速数据库查询操作。它通过在表的列上创建索引，提供了一种快速查找数据的方法，减少了数据库的扫描和比较操作，从而提高了查询性能。索引根据其实现方式可以分为多种类型，如B-树索引、哈希索引、全文索引等。 索引的原理： B-树索引是最常用的索引类型，它基于平衡树的数据结构，将索引键值按顺序存储在树中的节点中，使得查找操作的复杂度为O(logn)。 哈希索引使用哈希函数将索引键值映射到哈希表中的槽位，通过直接访问对应的槽位来获取数据，查找操作的复杂度通常为O(1)。 全文索引用于对文本数据进行搜索，它通过建立倒排索引（反向索引）来记录单词与文档的关系，从而实现高效的文...

在Python中，__new__()、__init__() 和 __call__() 是类的内置方法，用于不同的目的。 1、__new__() 方法 __new__() 方法是在创建一个新实例对象之前被调用的特殊方法。负责创建并返回类的实例对象，通常用于自定义类的实例化过程。__new__() 方法是一个类方法，接收类作为第一个参数（通常命名为 cls），并返回一个新的实例对象。__new__() 方法在对象创建之前执行，用于控制实例化的过程，可以在创建实例之前对实例进行修改或验证。 classMyClass:...

当我们运行以下代码时会报错。 a={1,2,4,3,4} foriinrange(len(a)): print(a[i]) 所以我之前一直以为set类型是不可迭代的，后来发现这里的报错问题是：'set'objectisnotsubscriptable，也就是说set是不可以通过下标来访问的。因为集合本身是无序的，不可以为集合创建索引或执行切片(slice)操作。 所以 set的正确迭代方式是： a={1,2,4,3,4} foriina: print(i)

在Python中，一个星号（）和两个星号（）用于函数定义中的参数传递，它们有不同的作用和用途。 1、一个星号（） 一个星号用于传递可变数量的位置参数（PositionalArguments）。当函数定义时，如果在参数列表中的某个参数前面加上一个星号，表示允许该参数接收任意数量的位置参数，并将这些参数作为一个元组（Tuple）传递给函数体中的参数。这可以用于处理不定数量的参数，例如下面的例子。my_function 接收任意数量的位置参数，并使用循环遍历打印这些参数。 defmy_function(args): forarginargs: print(arg) my_functi...

 1、asyncio importasyncio coroutinefunction:async开头的函数 asyncdefmain(): print('hello') awaitasyncio.sleep(1) print('world') coro=main()coroutineobject：协程对象 当生成协程对象的时候，并不运行函数里面的程序。 运行时需要两步走：进入async模式、把coroutine变成task asyncio.run(coro)创建eventloop来跑task 2、了解await作用 importasyncio importtime ...

这道题是一道贪心算法题，如果前两个数是递增，则后面要递减，如果不符合则往后遍历，直到找到符合的。（完整题目附在了最后） 代码如下： classSolution(object): defwiggleMaxLength(self,nums): n=len(nums) ifn<2: returnn prevdiff=nums[1]nums[0] ifprevdiff0: n_subseq=1 else: n_subseq=2 foriinrange(2,n): diff=nums[i]nums[i1] if(prevdiff>=0anddiff<0)or(prevdiff...

这个题目是一个典型的贪心算法问题，解决思路是排序+双指针+贪心法，先将两个数组分别排序，优先满足最小胃口的孩子。（本题完整题目附在了最后面） 代码如下： classSolution(object): deffindContentChildren(self,g,s): ifnots:return0 g.sort() s.sort() pos_g,pos_s,n_satisfy=0,0,0 whilepos_g<len(g)andpos_s<len(s): ifg[pos_g]<=s[pos_s]: n_satisfy+=1 pos_g+=1 pos_s+=1 else: ...

这道题就是纯贪心算法题，遍历每个顾客，先把钱收了，如果是10块钱就判断手里头有没有5元用于找零；如果是20块钱，先判断是不是有10元+5元，如果没有就再判断是否有3个5元。没有的话就直接返回False。(完整题目附在了最后面) 代码如下： classSolution(object): deflemonadeChange(self,bills): ifbills[0]>5: returnFalse changes={5:0,10:0,20:0} forbillinbills: changes[bill]+=1 ifbill10: ifchanges[5]!=0: changes[5]...

过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）是机器学习中两种常见的模型训练问题。 1、过拟合 过拟合指的是模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的测试数据上表现较差的情况。过拟合通常发生在模型过于复杂、参数过多的情况下，导致模型过度记忆了训练数据的噪声和细节，而忽略了数据的整体趋势和泛化能力。过拟合的模型对训练数据过于敏感，可能会出现过度拟合噪声的情况，导致泛化能力下降。 2、欠拟合 欠拟合指的是模型在训练数据上表现较差，无法很好地捕捉数据的特征和模式。欠拟合通常发生在模型过于简单、参数过少的情况下，导致模型无法适应数据的复杂性和变化，无法捕捉数据的潜在规律和特征。欠...

一、字典（dict）删除元素的方法 1、使用del关键字：通过指定要删除的键来删除字典中的元素。 2、pop()方法：该方法会返回并删除指定键的元素。可以选择是否提供默认值，以防指定的键不存在。 3、使用popitem()方法：该方法会删除并返回字典中的一个键值对，通常是最后一个插入的键值对。 my_dict={'a':1,'b':2,'c':3} delmy_dict['a']删除键为'a'的元素 my_dict={'a':1,'b':2,'c':3} value=my_dict.pop('a')删除键为'a'的元素并返回其值 my_dict={'a':1,'b':2,'c':3} ...