lhaniey的博客

原创 Spring 注解

@Autowried是Spring2.5定义的自动装配的注解，对类成员变量、方法及构造函数进行标注，完成自动装配的工作。 @Autowired消除 set ，get方法。 @Autowired 标注在方法上表示当前方法的自定义参数从容器中赋值，ioc容器默认赋值时，需要调用无参构造器后，再进行默认赋值，如果当前类只有一个有参的构造器，则@Autwried可以省略，并且该构造器的参数也默认从ioc容器中获取。@Component@component("xxx")表示这是一个Spring Be..

原创 IDEA：java.io.IOException: Could not find resource SqlMapConfig.xml

在学习mybatis 时，自己按照视频教程写了一个demo，由于视频里用的是eclipse，我用的idea，但一直加载不到配置文件。百度试了很多方法后，最近问题解决了，分享如下：1、首先把我的Java工程变成一个maven项目，项目上右键AddFrameworkSupport,找到maven直接添加即可，接着在pom.xml添加如下代码；<build> <resources> <resource> <d...

转载 ORM模块　Mybatis与JPA

https://www.cnblogs.com/july-sunny/p/12439390.htmlMybatis与JPA的区别:1.ORM映射不同:　　Mybatis是半自动的ORM框架，提供数据库与结果集的映射；　　JPA（Hibernate）是全自动的ORM框架，提供对象与数据库的映射；2.可移植性不同：　　JPA（Hibernate）通过它强大的映射结构和hql语言，大大降低了对象与数据库(oracle、mysql等)的耦合性　　Mybatis由于需要手写sql，因此与数

原创 Linux 下 vim 创建和运行C程序

1.vim 创建C程序使用cd 或者mkdir 选择一个目录存放程序，这里我自己创建的文件为program; 使用cd 进入program后，使用vim 创建一个.test.c 文件lhy@lhy-PC:~/programfile$ vim test.clhy@lhy-PC:~/programfile$ 然后进入vi编辑器，输入i 开始编辑语言，输入以下程序； #incl...

原创 SQL 语句（四）

join当存在多个table时，用join on 把table 联系在一起select count(*)from newspaper;select count(*)from online;select count(*)from newspaperjoin onlineon newspaper.id=online.id;left join（一个表中的和另一表的交集为nul...

原创 SQL语句（三）

count 用来统计符合条件的个数select count(*)from fake_appswhere price=0;SELECT COUNT(*) FROM fake_apps;sum 返回一列的之和select sum(downloads)from fake_apps;max/min 返回一列中的最大或最小值select min(downloads)from...

原创 SQL语句（二）

SELECT可以用来查看具体的某一列SELECT column1 FROM celebs；AS对列进行重命名SELECT name AS 'Titles' FROM movies;DISTINCT出现的数据只保留一次SELECT DISTINCT yearFROM movies;LIKE选取以Se开头，en结尾的部分SQL 用到的正则化符号：'%'， ...

原创 SQL语句（一）

在线学SQL：https://www.jianshu.com/p/723e8bd6c5c8https://www.codecademy.com/courses/learn-sql/lessons/manipulation/exercises/sql?action=resume_content_itemCREATE TABLEcreates a new table.CREATE TA...

转载 Python中四种交换两个变量的值的方法

Python中四种交换两个变量的值的方法

转载 （按位取反）运算的理解

（按位取反）运算的理解：按照我平时的理解，当我使用~按位取反运算的时候，计算机会将操作数所对应的二进制表达式的每一个位进行取反计算，取反后所得到的值就是~按位取反的运算结果（这点没问题）例如，假如我的计算机是32位的，我接下来要计算~5的值，计算过程如下：5 的二进制表达式为：0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0101执行~运算，即~5后: 11...

转载 原码, 反码和补码

本篇文章讲解了计算机的原码, 反码和补码. 并且进行了深入探求了为何要使用反码和补码, 以及更进一步的论证了为何可以用反码, 补码的加法计算原码的减法. 论证部分如有不对的地方请各位牛人帮忙指正! 希望本文对大家学习计算机基础有所帮助!一. 机器数和真值在学习原码, 反码和补码之前, 需要先了解机器数和真值的概念.1、机器数一个数在计算机中的二进制表示形式, 叫做这个数的机...

原创 python 链表反转

图解链表反转python实现1头插法class Solution: def reverseList(self, head: ListNode) -> ListNode: if head==None or head.next==None: return head p= head q ...

原创 LeetCode 647,5刷题

647. 回文子串给定一个字符串，你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串。具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被计为是不同的子串。示例 1:输入: "abc"输出: 3解释: 三个回文子串: "a", "b", "c".示例 2:输入: "aaa"输出: 6说明: 6个回文子串: "a", "a", "a", "aa", "aa"...

原创 python sorted 和 sort 区别

同：默认下从小到大排列(正序)a.sort() 直接改变a的排序sorted(a) 输出的a的排序，不改变asort(cmp=None, key=None, reverse=False)sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)sort是容器的函数，用List的成员函数sort进行排序sorted是Python的内建函...

原创 LeetCode 496, 739,503,31 python 刷题

496. 下一个更大元素 I给定两个没有重复元素的数组nums1和nums2，其中nums1是nums2的子集。找到nums1中每个元素在nums2中的下一个比其大的值。nums1中数字x的下一个更大元素是指x在nums2中对应位置的右边的第一个比x大的元素。如果不存在，对应位置输出-1。示例 1:输入: nums1 = [4,1,2...

原创 Leetcode 15，16 python 刷题

目录：15. 三数之和16. 最接近的三数之和15. 三数之和给定一个包含n个整数的数组nums，判断nums中是否存在三个元素a，b，c ，使得a + b + c =0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。注意：答案中不可以包含重复的三元组。例如, 给定数组 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4]，满足要求的三元组集合为：[...

原创 Kmeans实战

对20支球队进行聚类分析数据来源：https://github.com/cystanford/kmeans# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu May 16 10:05:27 2019@author: Administrator"""from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn ...

原创 深度学习介绍

转载 10种机器学习算法（附Python代码）

sklearn python APILinearRegressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegression # 线性回归 #module = LinearRegression()module.fit(x, y)module.score(x, y)module.predict(test)Logist...

原创 KNN算法

KNN：近朱者赤，近墨者黑，既可以用于分类，也可以用于回归分析。K：一般可以通过交叉验证来确定推荐系统算法：TD-IDF，协同过滤，Apriori 算法，在样本量比较少的情况下可以使用KNN做推荐算法计算距离的方法：欧式距离，曼哈顿距离，闵科夫斯基距离，切比雪夫距离，余弦距离（用于兴趣推荐）运用sklearn自带用的数据集——手写字识别实战练习# -*- coding: ut...

转载 距离计算方法

转载:https://www.cnblogs.com/soyo/p/6893551.html计算推荐对象的内容特征和用户模型中兴趣特征二者之间的相似性是推荐算法中一个关键部分 ,相似性的度量可以通过计算距离来实现在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的...

原创 机器学习之SVM实战

思路：利用SVM模型，对乳腺癌进行预测数据集来源：点击此处进行下载数据表一共包括32字段，代表含义如下：1、利用以下代码，可以对数据进行初步的探索from sklearn import svmimport pandas as pd #加载数据集data=pd.read_csv('./data.csv')pd.set_option('display.max_...

原创 python pandas 之drop()函数

drop函数的使用（1）drop() 删除行和列drop([ ],axis=0,inplace=True)drop([])，默认情况下删除某一行； 如果要删除某列，需要axis=1； 参数inplace 默认情况下为False，表示保持原来的数据不变，True 则表示在原来的数据上改变。import pandas as pdimport numpy as npda...

原创 机器学习之SVM介绍

一、SVMsupport vector machine，在机器学习中，SVM 既可以做回归，也可以做分类器。SVM 主要是帮我们找到一个超平面，使不同的样本分开，并且是各个样本集到超平面的距离之和最大化。支持向量就是距离超平面最近的样本点，确定了支持向量也就确定了超平面。二、硬间隔、软间隔和非线性 SVM硬间隔：在满足线性可分的基础上，分类完全正确，不存在分类出错的情况...

原创 数据挖掘十大算法

根据算法不同的目的，可以分为四类分类算法：C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，SART聚类算法：KNN，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRank...

原创 python strip( )函数

一、默认用法：去除空格str.strip() ：去除字符串两边的空格str.lstrip() ：去除字符串左边的空格str.rstrip() ：去除字符串右边的空格注：此处的空格包含'\n', '\r', '\t', ' 'a=' abc de a 1'print(a.strip())print(a.lstrip())print(a.rstrip())输出...

原创 pytho目录和文件的操作方法

一、文件#打开文件的两种方式path=(filename)#方式一f=open(path)#方式二with open(path) as f:#文件的读取f.read(size) 参数size表示读取的数量，可以省略。如果省略size参数，则表示读取文件所有内容。包括空行f.readline() 读取文件一行的内容f.readlines() 读取所有的行到数组里面...

原创 机器学习之朴素贝叶斯

1、贝叶斯介绍下式为贝叶斯的一般公式2、朴素贝叶斯应用如何求TF-IDF在 sklearn 中我们直接使用 TfidfVectorizer类；创建方法如下：TfidfVectorizer(stop_words=stop_words, token_pattern=token_pattern)当我们创建好 TF-IDF 向...

原创 LeetCode 739 python刷题

题目：a list of daily temperaturesT, return a list such that, for each day in the input, tells you how many days you would have to wait until a warmer temperature. If there is no future day for which ...

原创 LeetCode 338 python刷题

338 的题意：输入一个非负整数num，0 ≤ i ≤ num，输出从0~num 范围内，i转换成二进制所包含的1的个数要求时间和空间复杂度都是O(n)以下是我自己写的性能比较差的代码class Solution(object): def fun1(self,num): sum=0 while num: if ...

原创 python append 和 extend 的区别

list.append(object) 向列表中添加一个对象objectlist.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中 ，sequence是个列表>>> a=[1,2,3,4]>>> a[:3][1, 2, 3]>>> b=[5,6,7]>>> a.append(b)>&...

原创 LeetCode刷题计划

Top 100 Liked Questions来自 <https://leetcode.com/problemset/top-100-liked-questions/> 刷题顺序：困难程度从easy到hard，逐级递进Easy：27Medium：57Hard：16Easy 一天至少刷3道，9天之内完成，截止时间为 4.29Medium 一天至少刷3道...

原创 python实战+数据分析+决策树

利用决策树预测泰坦尼克号乘客的生存率数据集来源：https://github.com/cystanford/Titanic_Data主要包括两部分数据：训练集train.csv 和测试集 test.csv运用sklearn中运用DecisionTreeClassifier 分类器来进行预测到目前为止，sklearn 中只实现了 ID3 与 CART决策树，在构造 Decisio...

原创 数据分析+python+决策树

决策树：ID3 算法，基于信息增益做判断； C4.5 算法，基于信息增益率做判断 CART算法，基于基尼系数做判断，回归树是基于偏差做判断以下是cart算法分类和预测的实现过程第一个使用的sklearn的iris 数据集，进行分类 第二个使用的sklearn的boston数据集，进行回归预测 第三个使用的sklearn的digits数据集，进行分类# encoding...

原创 远程管理命令

01关机和重启shutdown 选项 时间 关机重启系统 -r ：重新启动 -c :取消关机计划 shudown - r now :立即重启系统02 查看或配置网卡信息ifconfig: configure a network interface 查看、配置计算机当前网卡配置信息 ping ip地址：ping 检查到目标ip 地址的连接是否正常 一个物理网卡 ...

原创 matplotlib 基本绘图方法

matplotlib 文档说明http://matplotlib.org/gallery/index.html交互式绘图https://plot.ly/python/plotly:可视化工具中的github,相比于matplotlib更加简单,图形更加漂亮,同时兼容matplotlib和pandas使用用法:简单,照着文档写即可plotly:可视化工具中的github,相比...

原创 Linux 操作命令

'shift'+'ctrl '+'='：放大终端字体'ctrl'+'-'：缩小终端字体常用的命令：ls :list 查看当前文件夹的内容pwd :print work directory 当前所在目录cd [目录名] : change directory 切换文件夹touch[文件名]：创建文件mkdir[目录] ： make directory 创...

转载 数据库知识点

转载：https://github.com/huihut/interview#%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5本节部分知识点来自《数据库系统概论（第 5 版）》基本概念数据（data）：描述事物的符号记录称为数据。 数据库（DataBase，DB）：是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合，具有永久存储、有组织、可共享三个基本...

原创 数据库语句

SQLSQL，指结构化查询语言，全称是 Structured Query Language。 SQL 让您可以访问和处理数据库。 SQL 是一种 ANSI（American National Standards Institute 美国国家标准化组织）标准的计算机语言数据库表 一个数据库通常包含一个或多个表。每个表由一个名字标识（例如:"Websites"）,表包含带有数据的记录（...

转载 数据结构——判断是否有环

转载原地址：http://blog.csdn.net/doufei_ccst/article/details/10578315判断链表中是否有环 ----- 有关单链表中环的问题给定一个单链表，判断其中是否有环，已经是一个比较老同时也是比较经典的问题，在网上搜集了一些资料，然后总结一下大概可以涉及到的问题，以及相应的解法。 首先，关于单链表中的环，一般涉及到一下问题：1.给...