sex='男' where sno=10; update t_student set age=21 WHERE sno=10; update t_student set CLASSNAME ='java01...' WHERE sno=10; update t_student set CLASSNAME ='java01' WHERE sno=9; update t_student set age=29...where classname ='java01'; -- 删除操作 delete from t_student where sno=2;ERE sno=10; update t_student...set CLASSNAME ='java01' WHERE sno=10; update t_student set CLASSNAME ='java01' WHERE sno=9; update...t_student set age=29 where classname ='java01'; -- 删除操作 delete from t_student where sno=2; 3 结语
3.例子的实现 public class Java01 { double raidus=6.0;//半径 //计算周长的方法 double perimeter(){ return 2*Math.PI...raidus; } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub Java01...j1=new Java01();//创建对象 //调用perimeter()方法 System.out.println("周长为:"+j1.perimeter());
public static void main(String[] args) { ArrayList a1 = new ArrayList(); a1.add("java01...VectorDemo { public static void main(String[] args) { Vector v = new Vector(); v.add("java01...public static void main(String[] args) { LinkedList link = new LinkedList(); link.add("java01
v1的大小，多余的元素被行弃 } } 运行结果： E:\java01...object 1(tottom-to-top):7 The new vector(resized the vector)is: [one,four,3.9,1] E:\java01...//重新设置v1的大小，多余的元素被行弃 } } 运行结果： E:\java01...object 1(tottom-to-top):7 The new vector(resized the vector)is: [one,four,3.9,1] E:\java01
//定义list对象 11 ArrayList al=new ArrayList(); 12 //添加元素1(一次向后添加) 13 al.add("java01
2.计算BMI值的算法是BMI=（体重）kg/（身高）^2(m) 3.BMI的标准 男性：BMI值低于20，属于过轻；BMI值20-25,属于适中；BMI值25-30,属于过重；BMI值30-35,属于肥胖...属于适中；BMI值24-29,属于过重；BMI值29-34,属于肥胖；BMI值高于34,属于非常肥胖； 4.例子的实现： import java.util.Scanner; public class Java01
Java--十大排序算法 排序数据 1.冒泡排序BubbleSort 2.选择排序SelectSort 3.插入排序 4.希尔排序ShellSort 5.快速排序QuickSort 6.堆排序HeapSort...); sc.close(); } } 2.选择排序SelectSort 思想: 从下标0开始，先设其为最大值max，寻找后面其余数的最大值，若找到则另其在下标0. package java01..."排序后数字为"); shellsort(array); array.show(); sc.close(); } } 5.快速排序QuickSort package java01
并赋值java存在的对象 7 TreeSet ts1=new TreeSet(); 8 ts1.add("java10"); 9 ts1.add("java01
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基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，...
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？...GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。...分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。...除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。...由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。
分治算法 将一个规模为N的问题分解为k个较小的子问题，这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成： 分(divide):递归解决较小的问题。
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。...查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。...数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image-...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png...)] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？...XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。...xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ?...具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题...经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？...是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ?...这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ?...3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。...前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？...前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石...本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。...也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。...SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
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