1、请按照以下要求设计一个学生类Student，并进行测试。要求如下：1）Student类中包含姓名、成绩两个属性2）分别给这两个属性定义两个方法，一个方法用于设置值，另一个方法用于获取值.3）Student类中定义一个无参的构造方法和一个接收两个参数的构造方法，两个参数分别为姓名和成绩属性赋值4） ...
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2020-05-07 13:23:51
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电商购物车 以用户id为key 商品id为field 商品数量为value 购物车操作 【key（用户id），field（商品id），value（数量）】 添加商品 -> hset cart:1001 10088 1 增加数量 -> hincrby cart:1001 10088 1 商品总数 -> ...
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2020-05-07 01:02:05
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决策树的理解 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Lea ...
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2020-05-05 20:09:36
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自己写的mysql语句类似如下： delete from ums_cart uc where uc.p_id = ** 报错如下（语法错误）： You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to you ...
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2020-05-05 00:28:05
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"题面" 题解 提供两种方法 线段树分治 将一个物品可以购买的时间区间打到线段树上 考虑对于每一个点如何算贡献 从线段树的根开始做 01 背包 向下递归时记得撤销不同区间的影响 这样每一次询问只会算 $log(t)$ 次, 每一个物品, 只会在 $log(t)$ 段区间中被计算 每次计算的复杂度是 ...
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2020-04-28 20:27:52
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一棵决策树包含一个根结点、若干内部结点和若干个叶节点；叶结点对应决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子结点中；根结点包含样本全集。从根结点到每个叶结点的路径对应一个判定测试序列。决策树学习的目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决 ...
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2020-04-28 15:31:47
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1 简介 1.1 介绍 1.2 生成步骤 CART树算法由以下两步组成:(1)决策树生成:基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大;(2)决策树剪枝:用验证数据集对己生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时用损失函数址小作为剪枝的标准。 2 算法 2.1 回归树 对回归树用平方误差最小化准则，生成 ...
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2020-04-28 14:36:46
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import React, { Component, createRef } from 'react' import { Cart } from 'antd' import echarts from 'echarts' var option = { // 图表名 title: { text: '店铺 ...
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2020-04-27 19:11:17
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"题面" 题解 给个不要脑子的做法。 因为这道题是物品会存在一段时间，对每个时间点求出 $0/1$ 背包的值。然后 $n$ 和背包大小都是 $4000$ 级别，于是考虑线段树分治。 也就是将所有物品丢到线段树上去，dfs 一遍整棵树，将覆盖当前区间的所有物品全部加到 $0/1$ 背包里面去，这样就可 ...
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2020-04-23 21:26:04
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