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Java 教程
Java 是由Sun Microsystems公司于1995年5月推出的高级程序设计语言。 Java可运行于多个平台,如Windows, Mac OS,及其他多种UNIX版本的系统。 本教程通过简单的实例将让大家更好的了解JAVA编程语言。 Java 在线工具 JDK 1.6 在线中文手册 我的第一 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-23 18:14:40    阅读次数:58
java 编写模糊查询
当输入商品名称或所属分类及是否热门 查询其中的1个或者2个的时候都能查出; 第一步:让jsp在页面中显示出来 <%@ page language="java" pageEncoding="UTF-8"%> <%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/co ...
分类:编程语言   时间:2020-05-23 15:04:08    阅读次数:57
一、Java入门—初识Java
初识Java Java介绍 Java是Sun Microsystems于1995年推出的高级编程语言。目前已经被甲骨文(oracle)收购。 支持跨平台:只要有JVM虚拟机,就能在不同的平台上运行。 Java前景 就很不错 JDK安装 jre是java runtime environment,是ja ...
分类:编程语言   时间:2020-05-22 17:38:21    阅读次数:47
matlab_fitcsvm & fitcecoc函数示例学习
fitcecoc函数属于statistic&machine learning toolbox,用于训练多分类ECOC(error-correcting output code)模型 参考资料: 1.matlab10行代码完成多分类功能(SVM,softmax,fitcecoc):https://bl ...
分类:其他好文   时间:2020-05-22 12:59:32    阅读次数:413
十二、JSTL标签库
1 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="utf-8"%> 2 <%@taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %> 3 <%-- 4 JSTL ...
分类:Web程序   时间:2020-05-20 20:17:59    阅读次数:74
机器学习算法及代码实现–支持向量机
机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据,距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量,我们利用SMO(SVM实现方法之一)最大化支持向量到分隔面的距离,这样当新样本点进来时,其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔,如 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-18 18:51:25    阅读次数:59
Java中的Servlet
Servlet简介: Servlet 运行在服务端的Java小程序,是sun公司提供一套规范(接口),用来处理客户端请求、响应给浏览器的动态资源。但servlet的实质就是java代码,通过java的API动态的向客户端输出内容。 Servlet实现步骤: 1、创建类实现Servlet接口; 2、覆 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-18 16:49:53    阅读次数:79
IDEA使用JFX的相关问题
1问题概述首先是javafx找不到对应的类:其次是classcom.sun.javafx.fxml.FXMLLoaderHelper(inunnamedmodule@0x50f36265)cannotaccessclasscom.sun.javafx.util.Utils(inmodulejavafx.graphics)becausemodulejavafx.graphicsdoesnotexpo
分类:其他好文   时间:2020-05-18 09:23:44    阅读次数:62
JDBC
jdbc 1、概念: Java数据库连接,(Java Database Connectivity,简称JDBC)是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口,提供了诸如查询和更新数据库中数据的方法。JDBC也是Sun Microsystems的商标。我们通常说的JDBC是面向关系 ...
分类:数据库   时间:2020-05-17 13:27:09    阅读次数:65
机器学习基础---支持向量机SVM
到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中,许多监督学习算法的性能都非常类似。因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所使用的数据量。这就体现了你应用这些算法时的技巧。比如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-17 01:17:28    阅读次数:119
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