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Java 集合操作之交集、并

Java 编程中,经常需要对集合进行一些操作,比如取两个集合的交集、并。本文将介绍如何使用 Java 集合框架中的方法来实现这些集合操作,并通过源码解析来深入了解其实现原理。...在 Java 中,可以使用 addAll 方法来实现两个集合的并操作。addAll 方法会将指定集合中的所有元素添加到调用该方法的集合中。...= 0; } 差(Difference):差是指从一个集合中移除另一个集合中相同的元素后的剩余元素集合。在 Java 中,可以使用 removeAll 方法来实现两个集合的差操作。...中实现集合的交集、并操作的方法,并通过源码解析来深入了解其实现原理。...这些集合操作在实际开发中经常使用,可以帮助我们处理集合数据,快速进行元素筛选计算。掌握这些操作可以提高代码的效率可读性。

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开发测试

你的团队下载了很多图片数据,包含猫咪图片(正样本,positive example)非猫咪图片(负样本, negative example)。他们将这些数据划分为70%的训练,30%的测试。...大数据时代之前,在机器学习中人们对数据的一个常见划分规则为:将数据划分为70%/30%的训练测试。...一旦你定义了一个开发测试,你的团队就可以进行模型的建立,通过调整参数,特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发测试可以很快的告诉你算法的运行情况。...换句话说,开发测试的目的是为了让你对算法进行改进,使算法效果变得更好 所以你应该: • 选择开发测试时,主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说,你的测试不应该只是可用数据的30%...有时,可能需要花费一些资金去获取比较好的数据。切记不要认为你的训练测试分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。

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数据的划分--训练、验证测试

前言         在机器学习中,经常提到训练测试,验证似有似无。感觉挺好奇的,就仔细查找了文献。以下谈谈训练、验证测试。...其次,在训练集中,再划分出验证(通常也是4:1或者9:1)                                 然后对于训练验证进行5折交叉验证,选取出最优的超参数,然后把训练验证一起训练出最终的模型...只需要把数据划分为训练测试即可,然后选取5次试验的平均值作为最终的性能评价。 验证测试的区别         那么,训练、校验测试之间又有什么区别呢?...测试是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证训练之间也是独立不重叠的,而且测试不能提出对参数或者超参数的修改意见...重复12两个步骤,直至网络在验证上取得较低的generalization error.此时完整的训练过程结束.在完成参数超参数的训练后,在测试上测试网络的性能.

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Java面试抽

这才是内部真正对数据库进行操作的操作者,他才是真正的干事的. 9.另外就是StatementHandler该类是Statment处理器,封装了对数据库各种操作方法,使用时候,就调用其中的一些方法. 10.最后就是结果处理器...JDBC接口及相关类在java.sql包javax.sql包里。我们可以用它来连接数据库,执行SQL查询,存储过程,并处理返回的结果。...JDBC接口让Java程序JDBC驱动实现了松耦合,使得切换不同的数据库变得更加简单。...Ps:java里面会存在内存泄漏,由于对象不可达的原因,也将其称为“对象游离”。...6)获取并操作结果。 7)关闭对象,回收数据库资源(关闭结果–>关闭数据库操作对象–>关闭连接)。

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开发测试

你的团队下载了很多图片数据,包含猫咪图片(正样本,positive example)非猫咪图片(负样本, negative example)。他们将这些数据划分为70%的训练,30%的测试。...大数据时代之前,在机器学习中人们对数据的一个常见划分规则为:将数据划分为70%/30%的训练测试。...一旦你定义了一个开发测试,你的团队就可以进行模型的建立,通过调整参数,特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发测试可以很快的告诉你算法的运行情况。...换句话说,开发测试的目的是为了让你对算法进行改进,使算法效果变得更好 所以你应该: • 选择开发测试时,主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说,你的测试不应该只是可用数据的30%这么简单...有时,可能需要花费一些资金去获取比较好的数据。切记不要认为你的训练测试分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。

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开发测试应该多大?

7 开发测试应该多大? 开发应该足够大,大到可以检测出不同算法之间的差异。比如:如果分类器A的精度为90.0%,分类器B精度为90.1%。...如果你的开发只有100条,那么你可能检测不出这0.1%的差异,与其它机器学习的问题相比,100条数据很小,常见的开发集数据规模在1000到10000条之间。数据量越高,模型之间的差异越明显。...在这种情况下,开发的数据量可能远远超过10000条,只为了对算法进行改进。 测试要多大?它也应该足够大,大到你有一个很高自信度去对系统的整体性能进行评估。这里有一个方法:将30%的数据用于测试。...但是在大数据的时代下,我们面对的机器学习问题数据量可能会超过10亿条样本,开发与测试之间的比例一直在减小,但是开发与测试的绝对数量在增加。在给开发和数据分配时,没必要过多的进行分配。

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