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Spring Boot简明教程--全局异常处理
为了统一开发过程中的异常处理方式和返回值,需要为项目制定统一的全局异常处理。在SpringBoot中全局异常处理通过@ControllerAdvice注解以及 @ExceptionHandler注解来实现,前者是用来开启全局的异常捕获,后者则是说明捕获哪些异常,对哪些异常进行处理。
听城
2021-01-29
5680
Spring Boot简明教程--Spring Data Jpa
主流ORM框架简介 目前ORM框架非常多,目前流行的ORM框架有: JPA(Java Persistence API,Java持久化API),是官方提出的Java持久化规范。持久化主要是将数据存储在数据库或者磁盘文件、xml文件中,JDBC就是一种持久化机制,文件IO也是一种持久化机制。 Hibernate,它实现了JPA规范,它对JDBC进行了轻量级的对象封装,将POJO与数据库表建立映射关系,是一个全自动的ORM框架,可以自动生成SQL语句。 Spring Data JPA,极大简化了JPA写法,可以在
听城
2021-01-29
4490
Spring Boot简明教程--Spring Boot 启动Banner配置
可以通过将banner.txt文件添加到resource路径或通过spring.banner.location属性设置该文件的位置来更改启动时打印的横幅。如果文件的编码不是UTF-8,则可以设置spring.banner.charset。除了文本文件之外,您还可以在您的resource路径中添加banner.gif,banner.jpg或banner.png图像文件,或设置spring.banner.image.location属性,图像将转换为ASCII作品并打印在任何文字横幅上方(此方法经测试不是所有的图片都可以使用)。
听城
2021-01-27
7250
Spring Boot简明教程--依赖注入的三种方式
可以看到Zhangsan 、Lisi两个类上都打上了@Component注解,该注解将某个类声明为一个Spring的bean, 然后将其加入到Spring容器中,这是实现注入的前提。(Service、Controller等注解实现注入同样依赖于Component注解)
听城
2021-01-21
9.3K0
xgboost初识
XGBoost使用 原始数据 数据介绍 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的,它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。它包含3种植物种类(Iris setosa、Irisversicolor和Iris virginica),每种各有50个样本。 数据下载地址 链接:https://pan.baidu.com/s/1hrG8Yn6 密码:pzgn XGBoost的特性及使用 XGBoost特性 正则化 标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。正则化对减
听城
2018-04-27
8250
LogisticRegression实验
实验目的 了解logistic regression的原理及在sklearn中的使用 实验数据 鸢尾花数据集是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的,它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。它包含3种植物种类(Iris setosa、Iris versicolor和Iris virginica),每种各有50个样本。 下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris LogisticRegression 主要参数介绍 class s
听城
2018-04-27
7920
python中元素序列的频数
从一个随机序列中,找到出现次数最高的3个元素,它们出现次数是多少? 字典解决 from random import randint d = dict.fromkeys(data, 0) for x in data: d[x] += 1 res = sorted(c.items(),key= lambda x:x[1],reverse=True) for x in range(3): print(res[x]) 使用collections中Counter对象 from collectio
听城
2018-04-27
6490
python解决八数码问题
八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘,摆有八个棋子,每个棋子上标有1至8的某一数字,不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格,与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是:给出一个初始状态和一个目标状态,找出一种从初始状态转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤 一开始也是两眼一抹黑,连八数码是什么都不知道,经过度娘得到如上结果。那该如何实现呢?如果移动数字的话,8个数字,每次移动有4种选择,那就是32个种移动方案。那移动空格就只有4种选择,一下子清楚了很多。至于存储方案当然是数组了,交换起
听城
2018-04-27
2.4K0
numpy中的乘法(*,dot)
numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型,他们的乘法计算也是多种形式,下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积(点乘),函数 dot()用于计算矢量积(叉乘) 数量积就是点积,也就是对应位置相乘,矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法,下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#
听城
2018-04-27
1K0
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