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搜索关键字:类变量    ( 1410个结果
C#之Dotfuscator Pro的使用
因为VS自带的,无法使用更高级的功能,所以使用了:使用方法:①:设置字符串加密②:添加(exe/dll)③:去掉Library,否则有些类、变量等等不会混淆④:Rename选项勾选“useenhancedoverloadinduction”(使用增强模式),注意:不要勾选下方的“Donotsuppressonserializabletypes”,即序列化类型的变量不加密,否则编译后可能异常;“Re
分类:Windows程序   时间:2018-06-22 19:58:29    阅读次数:273
不得不会的10点Java基础知识
1.实例变量和类变量 实例变量:指每个对象独立的,修改其中一个对象的实例变量,不会影响其他实例变量的值,变量值无 static 关键字修饰; 类变量:是指所有对象共享的,其中一个对象把该变量的值修改了,那么所有对象的该变量的值都修改了,使用 static 关键字修饰,一般使用 「类名.属性」 来访问 ...
分类:编程语言   时间:2018-06-22 16:27:21    阅读次数:159
day14 列表推导式
列表推导式 优点: 1,节省代码,一行搞定.2看着高大上.缺点:不好排错. 凡是用列表推导式构造的列表对象,用其他方式都可构建.,非常复杂的列表,列表推导式是构建不出的. 分类:[变量(加工后的变量) for 变量 in iterable] 循环模式[变量(加工后的变量) for 变量 in ite ...
分类:其他好文   时间:2018-06-20 18:40:17    阅读次数:101
统计学(第六版)11到12单元——学习总结
接着上一节的内容,上主要介绍了关于分类变量和数值变量关系的分析方法,接下来讲述的内容就是关于数值型数据和数值型数据的相关关系的分析方式。对于 这种问题,我们根据数值数目分为,两个数值数据的分析,用一元相关性和一元回归分析,线性回归分析和非线性回归分析,和起来一元线性回归分析或者一元非线性回归分析。对 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-18 17:05:31    阅读次数:171
Java类初始化及实例化总结
参考 微信公众号Java团长 深入理解Java对象的创建过程 原文 blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/72466416 Java对象创建过程: 1.类加载过程 准备阶段:加载编译之后的.class文件至内存中,为类变量(static 类成员变量)分 ...
分类:编程语言   时间:2018-06-18 11:52:19    阅读次数:150
统计学(第六版)9到10单元——学习总结
上面的章节主要讲解了关于假设检验、参数估计、统计分布的推断统计的相关内容,但这些推断统计只是对总体的统计量分析,而且只是一个和两个的。我们进行数据的分析,不能停步与总体,要从宏观进入微观,对数据进行分类统计,查看各分类的关系。接下来的这两张就讲述了关于分类变量和数值变量的关系分析方法。主要分析方法就 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-17 20:52:48    阅读次数:178
面上对象(上)
一、面向对象(OOP): Object Oriented Programming (Oriented:['??r?ent?d]) 面向对象的三大特性:封装、继承、多肽。 二、类和对象: 类和对象是面向对象编程中两个重要概念; 类(class)和对象(object,也被称为实例,instance),类 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-16 22:38:57    阅读次数:234
python类继承与重构
python类继承与重构 0 对象 + 通过类定义的数据结构实例。 + 对象包括两个数据成员(类变量和实例变量)和方法。 + empCount 变量是一个类变量,它的值将在这个类的所有实例之间共享。你可以在内部类或外部类使用 Employee.empCount 访问。 + 第一种方法__init__ ...
分类:编程语言   时间:2018-06-13 23:38:02    阅读次数:287
Java中静态变量与非静态变量的区别
①java类的成员变量有俩种: 一种是被static关键字修饰的变量,叫类变量或者静态变量 另一种没有static修饰,为成员变量 ②通俗点说: 类的静态变量在内存中只有一个,java虚拟机在加载类的过程中为静态变量分配内存,静态变量位于方法区,被类的所有实例共享。静态变量可以直接通过类名进行访问, ...
分类:编程语言   时间:2018-06-12 22:27:28    阅读次数:230
决策树
决策树的一些优点: 易于理解和解释。数可以可视化。 几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化,创建虚拟变量和删除缺失值。决策树还不支持缺失值。 使用树的花费(例如预测数据)是训练数据点(data points)数量的对数。 可以同时处理数值变量和分类变量。其他方法大都适用于分析一种变量的集合 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-11 14:46:23    阅读次数:190
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