衡量算法的标准-算法复杂度：https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/131809460
在高考结束以后，所有人都在等着成绩，政府部门面对几百万的数据，你知道他们是怎么算名次的么？上一次学到递归排序以及快排，确实，用他们可以实现，可是他们的时间复杂度最低都是O（nlogn）。今天我们来看看有没有更快捷的排序方法？
桶排序、计数排序、基数排序 三种排序算法的时间复杂度是 O(n) 。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以我们把这类排序算法叫作线性排序（Linear sort）。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是，这三个算法是非基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说测试用例的几种常见设计方法[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
Python模块化编程有助于开发者统筹兼顾和分工协作，并提升代码灵活性和可维护性，是编程开发者不可或缺的一项重要工具。
条件控制语句用人的话来说就是，如果…就… 这么一听的话，是不是就觉得很简单了，那么去看看他怎么在代码中显示吧，不过在此之前，我们先去复习一下循环控制语句的小练习吧。
前面几篇文章用Java带大家一起了解了几个游戏小项目，感兴趣的小伙伴可以点击文章观摩下，手把手教你用Java打造一款简单故事书（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单故事书（下篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（下篇）、手把手带你用Java打造一款对对碰游戏（上篇）、手把手带你用Java打造一款对对碰游戏（下篇）、手把手带你用Java实现点灯游戏（上篇）、手把手带你用Java实现点灯游戏（下篇），接下来的几篇文章是关于Java基础的，希望对大家的学习有帮助，欢迎大家在讨论区留言。
某同学某门课的成绩可能的结果为1，2，3，4，和5。当成绩为1时请输出不及格；成绩为2时请输出及格；成绩为3时请输出中等；成绩为4时请输出良好；成绩为5时请输出优秀。
public static void main(String[] args) {
前面几篇文章用Java带大家一起了解了几个游戏小项目，感兴趣的小伙伴可以点击文章观摩下，手把手教你用Java打造一款简单故事书（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单故事书（下篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（上篇）、手把手教你用Java打造一款简单考试系统（下篇）接下来的几篇文章是关于Java基础的，希望对大家的学习有帮助，欢迎大家在讨论区留言。
终于来到了最后两个算法，非比较类的线性时间复杂度算法，计数排序和基数排序。上一篇也提到过，这几种排序算法理解起来都不难，时间、空间复杂度分析起来也很简单，但是对要排序的数据要求很苛刻，上一篇提到的桶排序就是适用于外部排序中，即所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。
Hadoop不善于处理迭代场景：逻辑斯蒂回归、模拟退火算法、遗传算法等。MapReduce是将中间结果写入磁盘中，下次使用直接从磁盘中取出来，产生两个问题：
在边界内做事情：从数学上可以证明N个任意随机数的排序，复杂度不可能比N乘以log（N）更低，这是数学给出的极限（边界）。
不符合第一范式的例子： 表：字段1 字段2 字段3 字段4 字段3.1 字段3.2
举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
Java 最初版本只为最常用的数据结构提供了很少的一组类：Vector、 Stack、Hashtable、BitSet 与 Enumeration 接口。
数据分段&分组是一个非常常规的数据操作，但是分组组数比较多的时候就容易写IF嵌套套晕自己，不妨试试lookup函数，说不定有奇效哦~
很多计算机专业大学生经常和我交流：毕业设计没思路、不会做、论文不会写、太难了......
测试用例常见的设计方法有：等价类划分法、边界值分析法、错误推测法、判定表法、正交实验法。
在之前的文章hdfs API学习中，我们已经能够成功连接hdfs，并对文件进行读写。hbase数据库的操作也非常简单，但你需要先大致了解一下hbase的架构。
其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
本文使用一个完整的例子来理解python数据科学，例子用到numpy/pandas/matplotlib/keras这些和数据科学相关的python库，实现数据预处理、分析、时间序列模型训练及预测一整个流程。最终目的是帮助理解python数据科学的一般过程，以及熟悉python相关科学计算库的使用。
这是一个excel学习中很经典的案例，先构造评级参数表，然后直接用lookup匹配就可以了，具体不在这讲了，今天讲一下用python怎么实现该功能，总共五种(三大类：映射+numpy+pandas分箱)方法，提前预告下，最后一种数据分箱是与excel 中的 lookup最像的
为帮助大家能在6月18日的比赛中有一个更好的成绩，我会将蓝桥杯官网上的历届决赛题目的四类语言题解都发出来。希望能对大家的成绩有所帮助。
AI 科技评论按：文章的作者 Georgios Drakos 是一名数据科学家，通过本文作者向我们介绍了交叉验证的基本概念、作用以及如何使用。AI 科技评论根据原文进行了编译。
ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）是近年来机器视觉领域最受追捧也是最具权威的学术竞赛之一，代表了图像领域的最高水平。
作者：faryrong，腾讯 CSIG 后台开发工程师 最近看了一本书《解构-领域驱动设计》，书中提出了领域驱动设计统一过程（DDDRUP），它指明了实践 DDD 的具体步骤，并很好地串联了各种概念、模式和思想。因此，我对书本内容做了梳理、简化，融入自己的理解，并结合之前阅读的书籍以及实践经验，最终形成这篇文章。希望可以帮助大伙理顺 DDD 的各种概念、模式和思想，降低上手 DDD 的门槛。 1.背景 领域驱动设计（DDD）由 Eric Evans 提出，并一经《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》的发布
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
这个项目是Java课程的课设，一共花了5天的时间去完成它，在这期间感谢一些博主的帮助，让我了解到了一些新的技术知识，所以打算写这一系列博客来介绍一整个课设项目，也为了帮助之后的人，如有错误，请联系我。
水平分表分的是行记录，而垂直分表，分的是列字段，它就像用一把刀，垂直的将一个表切成多张表一样。
小伙伴想精准查找自己想看的MySQL文章？喏 → MySQL江湖路 | 专栏目录 干饭人，干饭魂，吃饭干饭要拿盆 上周三中午和公司另一个部门的春哥一起干饭，就在公司门口杏坛路上的丰源包子铺~ 不得不说和我在老家小时候吃的蒸包真是一个味儿，天天吃都不腻，唯一缺点就是老家包子一块钱个，这家2块5一个🙃。不得不说，真吃不起。。。 📷 饭桌上春哥问我面试时会不会问数据库的三大范式，回答的都咋样？ 因为在他最近面试问这问题时，发现很多同学对范式概念很模糊，有人倒是准备了，直接背起标准答案来。。他
在第一部分中，我们讨论了APPLY和CTE这两个T-SQL Enhancement。APPLY实现了Table和TVF的Join，CTE通过创建“临时的View”的方式使问题化繁为简。现在我们接着来讨论另外两个重要的T-SQL Enhancement Items：PIVOT和Ranking。 三、 PIVOT Operator PIVOT的中文意思是“在枢轴上转动”，比如对于一个2维坐标，将横坐标变成纵坐标，将纵坐标变成横坐标。反映在一个Relational Table上的意思就是：变成为列，变列为行。
在机器学习建模过程中，通行的做法是将数据分为训练集和测试集。测试集是与训练独立的数据，完全不参与训练，用于最终模型的评估。在训练过程中，经常会出现过拟合的问题，就是模型可以很好的匹配训练数据，却不能很好在预测训练集外的数据。如果此时就使用测试数据来调整模型参数，就相当于在训练时已知部分测试数据的信息，会影响最终评估结果的准确性。通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Validation)数据，用来评估模型的训练效果。
利用这种方法，研究人员对GPT-4和国内知名的Kimi Chat进行了“数星星”测试。
ForkJoinPool类是Java中用于支持Fork/Join框架的关键类。它提供了一种用于并行执行任务的机制，通常用于处理递归划分的任务。ForkJoinPool类允许将大任务拆分成更小的子任务，然后并行执行这些子任务，并最终将结果合并起来。
所有的机器学习算法中，决策树应该是最友好的了。它呢，在整个运行机制上可以很容易地被翻译成人们能看懂的语言，也因此被归为“白盒模型”。
分别赋一些随机整数，然后求出所有元素 的最大值， 最小值，平均值，和值，并输出出来。
【例二】：查询 JAVA第一学年 课程成绩排名前十的学生 并且分数要大于80 的学生信息（学号、姓名、课程名称、分数）
首先判断关系表达式看其结果是true还是false，如果是true就执行语句体，如果是false就不执行语句体
这两天重温数据建模，发现一篇好论文《基于UML的高校教务管理系统的分析、设计与实现》
将要排序的数据分到几个有序的桶里， 每个桶里的数据再单独进行排序。 桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出， 组成的序列就是有序的了。
随着天池穿衣搭配推荐比赛的结束，我也该暂且退出竞赛江湖，一心一意搞科研了。今年共参加了3场公开比赛，成绩虽不是特别好，但也还说的过去，在搞比赛上面花费了不少时间和精力，耽误了不少事。如果有一天问自己这么辛苦玩这些和毕业要求无关的事值得吗？还是不自找麻烦纠结这些问题吧，呵呵，正道是——满纸荒唐言，一把辛酸泪；都云作者痴，谁解其中味。 做竞赛有哪些好处？ 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。很多人往往看了几章data mining的教程，就以为知道了数据挖掘是怎么一回事了。
视图是由SELECT查询语句所定义的一个虚拟表，是查看数据的一种非常有效的方式。视图包含一系列带有名称的数据列和数据行，但视图中的数据并不真实存在于数据库中，视图返回的是结果集。
同学们好，2023年春季学期证书办理工作即将开启。请满足办理证书条件的同学，按时提交申请材料。具体通知如下： 1. 请再次确认报名大数据能力提升项目年份，并根以下对应年份的培养方案查找申请证书要求。 2019年及之前参照《 2019年培养方案》： https://mp.weixin.qq.com/s/2OdPtKl_Wuj8zEbd0uNTMw 2020年-2021年参照《 2020年培养方案》： https://mp.weixin.qq.com/s/LkoOxxdA93C2sOaShB7Y6A 2022年
同学们好，2022年秋季学期证书办理工作即将开启。请满足办理证书条件的同学，按时提交申请材料。具体通知如下： 【办理流程】 1. 请再次确认报名大数据能力提升项目年份，并根据附1中对应年份的培养方案查找申请证书要求。 （见附1：大数据能力提升项目培养方案链接） 2.按规定日期和指定方式到指定地点填写电子表单和提交纸质材料，二者缺一不可。 （见附2：提交材料要求） 3.按规定日期到指定地点领取证书 【特别提醒】 申请材料接收时间： 即日起-9月28日 证书领取时间： 2022年10月10日-10月14日 办理
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。反之，若参加排序的记录数量很大，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
接口隔离原则(Interface Segregation Principle，ISP)要求程序员尽量将臃肿庞大的接口拆分成更小的和更具体的接口，让接口中只包含客户感兴趣的方法。2002 年罗伯特·C·马丁给“接口隔离原则”的定义是：客户端不应该被迫依赖于它不使用的方法(Clients should not be forced to depend on methods they do not use)。该原则还有另外一个定义：一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口上(The dependency of one class to another one should depend on the smallest possible interface)。以上两个定义的含义是：要为各个类建立它们需要的专用接口，而不要试图去建立一个很庞大的接口供所有依赖它的类去调用。 有没有感觉与单一职责原则很像，接口隔离原则和单一职责都是为了提高类的内聚性、降低它们之间的耦合性，体现了封装的思想，但两者是不同的： ♞ 单一职责原则注重的是职责，而接口隔离原则注重的是对接口依赖的隔离。 ♞ 单一职责原则主要是约束类，它针对的是程序中的实现和细节；接口隔离原则主要约束接口，主要针对抽象和程序整体框架的构建 简单来说接口隔离原则与单一职责的定义的规则是不相同的，单一职责要求的是类和接口职责单一，注重的是职责，没有要求接口的方法减少，例如一个职责可能包含 10个方法，这 10个方法都放在一个接口中，并且提供给多个模块访问，各个模块按照规定的权限来访问，在系统外通过文档约束不使用的方法不要访问，按照单一职责原则是允许的，按照接口隔离原则是不允许的。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
