Java学习⽬录（初级篇）学习的内容和框架体系⼀、学习内容：java基础和数据库1.java基础：⾯向对象的编程和思想(2).各种SQL的操作和应⽤(3).PL/SQL编程⼆、学习⽬标1.熟练的使⽤使⽤java语⾔开发⾯向对象的程序2.掌握如何使⽤java语⾔设计⾯向对象的应⽤程序3.⾯向对象特征的理解三、推荐书籍Thinking in java（java编程思想）Java核⼼技术Java⾯向对象...

⾯向对象的三⼤特征——（⾯试题）⾯向对象的三⼤特征⼀、封装：将同⼀类事物的特征和功能包装在⼀起，只对外暴露需要调⽤的接⼝⽽已。想让你看到的你就看得到，不想让你看到的就见不到。对于封装也称为信息的隐藏，体现的最淋漓尽致的地⽅就是来定义接⼝了，在接⼝中我们没有任何功能的实现，只是定义了⼀系列抽象的⽅法声明。在Java中接⼝是体现封装最常⽤的⽅法封装的好处：1、实现专业的分⼯2、减少代码的耦合java面...

简述面向对象编程的特征面向对象编程（Object Oriented Programming，OOP）是一种广泛应用于软件开发的编程范式。它将现实世界的事物抽象成对象，并通过对象之间的交互来实现程序的功能。面向对象编程具有以下特征：1. 封装封装是指将数据和方法封装在一个类中，对外部隐藏实现细节，只提供公共接口。这样可以保证数据的安全性和一致性，同时也可以降低耦合度，提高代码的可维护性和可重用性。2...

⾯向对象编程的四⼤特征关于⾯向对象编程什么是⾯向对象？我⼀直都觉得这是⼀个很抽象的问题。与⾯向对象编程相对应的就是⾯向过程编程。可以拿⽣活中的实例来理解⾯向过程与⾯向对象。例如：制作五花⾁。⾯向过程：1. 去菜市场买五花⾁2. 洗净、切块、准备作料等备⽤3. 下锅、上⾊、翻炒、炖4. 出锅⾯向对象1. 五花⾁备好2. 五花⾁下锅3. 五花⾁出锅实际上，⾯向对象的编程思想，就是：当你以看待⼀个对象的...

Java有什么特性-java特性有哪些-java语言特性  Java是一种〔编程〕语言，因应用途径广、特征等原因备受欢迎，其该语言的特征主要有这些：简单、面向对象、健壮、安全性等。如果想具体了解Java有什么特性，那无妨接着往下看吧!     1、简单    Java语言的简单性主要体现在三个方面：   (1)在〔制定〕中，Java借鉴...

特征筛选之—IV值⼀.定义IV（Infromation Value），信息价值，⽤来表⽰特征对⽬标预测的贡献程度，即特征的预测能⼒，⼀般来说，IV值越⾼，该特征的预测能⼒越强，信息贡献程度越⾼。⼆.限定条件IV值的计算有⼀定的限定条件：（1）⾯向的任务必须是有监督的任务；（2）预测⽬标必须是⼆分类的。三.IV取值区间及常⽤评价基准IV值的取值区间为：[0，正⽆穷）。IV值取值含义：（1）IV<...

基于tensorflow 的图像风格迁移原理与实现⼀、什么是风格迁移？苹果APP 有⼀个图⽚编辑器的软件叫Prisma ，可以把我们拍的平时的照⽚转换成像漫画⼀样的样式，这个APP 中给我们提供了各式各样的艺术图⽚， 我们可以任意选择⾃⼰的拍的图⽚，选择喜欢的漫画图、或者说是不同风格的图，进⾏转化。这样⾃⼰拍的图⽚就风格化了 ，就像是⼀幅画⼀样了。 下⾯就先⽤Prisma 对风格迁移做⼀个简单的描...

torch_geometric （pyg ）的介绍和简单使⽤前⾔最近做毕业设计，需要⽤到图神经⽹络（以下简称GNN）。由于刚⼊门GNN，不想看⼤段的公式和相关论⽂（然⽽事实证明该看的永远逃不了），所以怎么办？百度上呗！因为⾃⼰平时⽤pytorch⽐较多，所以到了基于pytorch的图神经⽹络库，pytorch_geometric（以下简称pyg）。在⽤这个库的过程中，由于这个库“约定⼤于配置”...

libsvm的数据格式及制作1、libsvm数据格式libsvm使⽤的训练数据和检验数据⽂件格式如下：[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …[label] [index1]:[value1] [index2]:[value2] …label  ⽬标值，就是说class（属于哪⼀类），就是你要分类的种类，通常是⼀些整数。index 是有顺...

利⽤Python+xarray实现遥感数据——海表温度的经验正交函数（EOF）分解——xa。。。利⽤python实现⽓象遥感数据的EOF分解，研究其空间变化特征。EOF的原理不再细讲。1. 安装eofsconda install eofsorpip install eofs2. 进⾏EOF分解2.1 import 模块import xarray as xrimport numpy as npfro...

词向量系列之One-Hot编码详解⽬录0.前⾔  在回归，分类，聚类等机器学习算法中，各个特征之间的距离(相似度)计算是⾮常重要的，然⽽常⽤的距离计算都是在欧式空间内计算，例如计算余弦相似性。但是在欧式空间内计算相似性要求数据是连续的，有序的。在很多机器学习的任务中，数据都是离散的，例如星期⼀，星期⼆，···，星期天，⼈的性别有男⼥，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，⽽是...

Python------贝叶斯算法实现预测（数据挖掘与分析）2.0贝叶斯算法实现预测（数据挖掘与分析）2.0问题来源使⽤贝叶斯算法实现以下问题：假设有⼀家⼩公司招收机器学习⼯程师，为了在更⼴泛的范围内筛选⼈才，他们写⼀些爬⾍，去各个招聘平台、职场社交平台爬取简历，然后⼜写了⼀个简单的分类器筛选他们感兴趣的候选⼈。这个筛选分类器是朴素贝叶斯分类器，训练数据是现在公司⾥的机器学习⼯程师和之前来⾯试过这...

Torch、Java、Milvus快速搭建以图搜图系统Torch、Java、Milvus快速搭建以图搜图系统1 原理概述以图搜图⼤致原理（⼝⽔话版）以图搜图，即通过⼀张图⽚去匹配数据库中的图⽚，到最相似的N张图。在我们普通的搜索系统中，⽂字匹配的搜索单纯的MySQL数据库就能实现简单的搜索，但是图⽚就存在很多难点。1、⾸先要解决的是图⽚怎么表达的问题，肯定不会是每个像素点去匹配，⽽是对图像提取特...

逻辑回归（LR）算法java实现按照机器学习实战的python代码，⽤java重写LR的梯度上升算法：package com.log;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileInputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.File;import java.util.Ar...

如何使⽤Java调取Python、R的训练模型？在⼯业界，我们经常会使⽤ Python 或 R 来训练离线模型， 使⽤ Java 来做在线 Web 开发应⽤——这就涉及到了使⽤ Java 跨语⾔来调⽤Python 或 R 训练的模型。PMMLPMML 是 Predictive Model Markup Language 的缩写，翻译为中⽂就是“预测模型标记语⾔”。它是⼀种基于XML的标准语⾔，⽤于...

奇异值分解SVD计算原理及JAVA代码SVD是什么？SVD是针对⾮⽅阵的特征降维⽅法，对于⽅阵通常⽤PCA来进⾏降维。设A是⼀个m*n矩阵 m>=n。那么对A进⾏奇异值分解的结果就表⽰为(V.T的⼤⼩是r*n)：python转java代码其中矩阵U中的列向量被称为左奇异向量，V中的⾏向量被成为右奇异向量，Σ是⼀个对⾓矩阵，⾥⾯的对⾓线上的值就是奇异值（特征值）。那么如何分解呢？先将A.T乘A...

js获取终端特征码的方法获取终端特征码有多种方法，下面是一些常用的方法：1. 通过浏览器的User-Agent获取：可以使用JavaScript中的navigator.userAgent属性来获取当前浏览器的User-Agent字符串，其中包含了一些关于终端的信息，如操作系统、浏览器类型和版本号等。对于一些特定设备，User-Agent中可能还会包含一些特殊的标识符。示例代码：```javascr...

基于java的图像识别分析与特征图像提取1.该图像识别⽅法,(1)获取整个图⽚的所有rgb数量存储在list中(2)统计每个list中R,g,b，各个在每个list中存储值对应的数量，存储到map中，存储中key的⼤⼩是乱序的，需要重新排序,(按照key的⼤⼩由⼩到⼤)(3)把map中的特征图进⾏处理，对获取的map进⾏微分图像处理，形成更有特征的图像数据，提取特征数据存储数据库，形成了该图像的特...

随机森林构造有哪些步骤？随机森林案例展⽰在机器学习中，随机森林是⼀个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数⽽定。随机森林 = Bagging + 决策树例如, 如果你训练了5个树, 其中有4个树的结果是True, 1个树的结果是False, 那么最终投票结果就是True随机森林够造过程中的关键步骤(M表⽰特征数⽬)：1)⼀次随机选出⼀个样本，有放回的抽样，重复N次(有可...

python随机森林变量重要性_Python中随机森林的实现与解释使⽤像Scikit-Learn这样的库，现在很容易在Python中实现数百种机器学习算法。这很容易，我们通常不需要任何关于模型如何⼯作的潜在知识来使⽤它。虽然不需要了解所有细节，但了解机器学习模型是如何⼯作的仍然有⽤。这使我们可以在模型表现不佳时进⾏诊断，或者解释模型如何做出决策，如果我们想让别⼈相信我们的模型，这是⾄关重要的。在本...

逻辑回归⾯试题逻辑回归为什么要对特征进⾏离散化？在⼯业界，很少直接将连续值做啥逻辑回归模型的特征输⼊，⽽是将连续特征离散化为⼀系列0、1特征交给逻辑回归模型，优势如下：1、离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；2、稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果⽅便存储，容易扩展；3、离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：⽐如⼀个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，⼀个异常数...

python随机森林筛选变量_⽤随机森林分类器和GBDT进⾏特征筛选⼀、决策树(类型、节点特征选择的算法原理、优缺点、随机森林算法产⽣的背景)1、分类树和回归树由⽬标变量是离散的还是连续的来决定的；⽬标变量是离散的，选择分类树；反之(⽬标变量是连续的，但⾃变量可以是分类的或数值的)，选择回归树；树的类型不同，节点分裂的算法和预测的算法也不⼀样；分类树会使⽤基于信息熵或者gini指数的算法来划分节点...

基于MATLAB 的⾼级图像处理技术及应⽤——图像特征分析图像特征：指图像的原始特征或属性，分为视觉特征和统计特征。视觉特征：⼈的视觉直接感受到的⾃然特征（如：图像的颜⾊、纹理和形状等）；统计特征：需要通过变换或测量才能得到的⼈为特征（如：、直⽅图等）颜⾊特征描述及MATLAB 实现⽅法颜⾊特征属于图像的内部特征，描述了图像或图像区域所对应景物的表⾯性质。颜⾊特征的表⽰⽅法：颜⾊矩、颜⾊直⽅图、颜...

hog特征原理详解及matlab代码学习笔记1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅...

Matlab中的图像识别算法一、引言图像识别是人工智能领域中的一个重要方向，它是通过计算机来识别和理解图像中的内容。而在实际的图像识别应用中，Matlab作为一种常用的计算工具，提供了强大的图像处理和计算机视觉的功能，使得图像识别算法的开发变得更加高效和便捷。本文将介绍在Matlab环境下的图像识别算法及其应用。二、图像特征提取在图像识别的过程中，首先需要对图像进行特征提取，以便向算法提供可区分的...

教育教学论坛EDUCATION TEACHING FORUM 2016年3月第12期Mar.2016NO.12基于MATLAB 的道路交通标志识别孙巍，孙国荣，张瑞龙（上海工程技术大学高等职业技术学院，上海市高级技工学校，上海200437）摘要：本文介绍用MATLAB 强大的计算功能和各种功能齐全的函数，图像工具箱来进行道路交通标志的识别。介绍基于LAB 颜模型的颜特征提取和基于radon 变...

matlab categorical函数matlab直方图Matlab中的categorical函数是一种用于数据分类和分组的工具。它可以添加描述并表示分类的标签，使得数据分析更加容易和直观。下面是关于Matlab中的categorical函数的详细介绍：1. 什么是categorical函数？categorical函数是Matlab中用于分类或分组数据的函数。它将输入数据转换为分类数据类型，并将...

使用Matlab进行图像识别的基本方法引言随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术正在不断成熟和应用于各个领域。作为一种强大的科学计算工具，Matlab在图像处理和识别方面发挥着重要作用。本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本方法，包括图像预处理、特征提取和分类器训练等方面。一、图像预处理图像预处理是图像识别的首要步骤，可以提升图像质量和减少噪声的影响。在Matlab中，我们可以使用一系列的函...

在Matlab中进行遥感数据处理和遥感图像解译的方法在遥感领域中，Matlab是一种常用的工具，可以应用于遥感数据处理和遥感图像解译。本文将探讨如何利用Matlab进行这两个方面的工作，并介绍一些相关的方法和技巧。一、遥感数据处理1. 数据读取与预处理在开始遥感数据处理之前，首先需要将数据导入Matlab中。Matlab提供了多种方法来读取遥感数据，包括直接读取原始数据文件、打开图像文件和使用专门...

Matlab图像处理与图像识别技术概述一、引言图像处理和图像识别技术是当今计算机科学领域中的重要研究方向，它们在各行各业中都有广泛的应用。Matlab作为一种功能强大的编程语言，被广泛用于图像的处理和识别任务。本文将概述Matlab图像处理与图像识别技术的基本原理和常见应用。二、Matlab图像处理基础1. 像素和图像表示图像可以看做是由像素组成的矩阵，每个像素点代表图像中的一个点。Matlab提...