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搜索关键字:两个类    ( 2164个结果
【Python redis】
"下载: @[toc] 基本用法 redis库提供两个类, 和`StrictRedis`,用于实现Redis的命令. StrictRedis用于实现大部分的官方命令,并使用官方的语法和命令. Redis是StrictRedis的子类,用于向后兼容旧版本的redis py. . 如果需要另一个Redi ...
分类:编程语言   时间:2019-08-19 12:54:23    阅读次数:78
Spring 中使用 JDK Timer
在 Java 1.3 以后的版本中,通过 java.util.Timer 和 java.util.TimerTask 这两个类提供了简单的任务调度功能,称之为 Java Timer。Java Timer 允许按照固定频率重复执行某项任务,这比直接通过编写底层线程程序进行任务调度要轻松许多,但是对于诸 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-18 15:28:14    阅读次数:79
SpringMvc中参数的请求----处理多对象传参问题
1. 了解SpringMVC参数接收的流程 2. 多参数传参问题 2.1 问题描述 2.2 比如: 定义一个input.html页面 有两个实体类,Dog类和Cat类,这两个类中分别有两个属性,name和age 后台Controller: Controller中,save方法有两个参数,Cat和Da ...
分类:编程语言   时间:2019-08-18 00:04:49    阅读次数:119
【Python redis】 𮺙
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/301 "下载: @[toc] 基本用法 redis库提供两个类, 和`StrictRedis`,用于实现Redis的命令. StrictRedis用于实现大部分的官方命令,并使用官方的语法和命令. Redis是StrictRedis的子 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-17 19:57:40    阅读次数:89
【Python redis】 񯃁
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/301 "下载: @[toc] 基本用法 redis库提供两个类, 和`StrictRedis`,用于实现Redis的命令. StrictRedis用于实现大部分的官方命令,并使用官方的语法和命令. Redis是StrictRedis的子 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-17 19:51:15    阅读次数:106
spring-DI和spring-mybatis整合
依赖注入是在各个责任链上的类解耦了,彻底独立了之后,用来在配置文件中描述类之间的关系的一种手段 我们在servlet中保存service的属性,使用get/set方法给属性赋值,通过类属性来描述责任链上的两个类之间的关系. 等于将本来写在源码上的类和类之间的关系,全部写在了配置文件里.注入二字就是给 ...
分类:编程语言   时间:2019-08-16 22:36:34    阅读次数:114
设计模式之适配器模式
将一个类的接口变换成客户端所期待的另一种接口,从而使原本因接口不匹配而无法在一起工作的两个类能够在一起工作。 Target目标角色:定义把其他类转换为何种接口,也就是我们的期望接口 Adaptee源角色:是已经存在的、运行良好的类或对象,经过适配器角色的包装,它会成为一个崭新、靓丽的角色。 Adap ...
分类:其他好文   时间:2019-08-15 23:08:27    阅读次数:165
虚拟变量陷阱(Dummy Variable Trap)
虚拟变量陷阱(Dummy Variable Trap):指当原特征有m个类别时,如果将其转换成m个虚拟变量,就会导致变量间出现完全共线性的情况。 假设我们有一个特征“性别”,包含男性和女性两个类别,如果将此特征转换为2个虚拟变量,就是:男x1=[1,0],女x2=[0,1],意思就是:变量x1,当性 ...
分类:其他好文   时间:2019-08-10 12:19:56    阅读次数:151
SpringMVC的学习____5.乱码问题的解决_两种方法(两个类)
乱码问题很让人心烦,接下来我们来讨论这两种解决乱码问题的方法: 方法1: 使用Spring包中的类 (在web.xml)中注册该过滤器即可) 方法2:使用以下解决字符乱码的类 (在web.xml中进行filter注册即可使用): ...
分类:编程语言   时间:2019-08-09 01:25:50    阅读次数:87
神经网络DNN ——正则化
一、过拟合与正则化作用 1、先了解什么是过拟合 了解什么是过拟合问题,以下面图片为例,我们能够看到有两个类别,蓝色是分类曲线模型。 欠拟合:图1分类,不能很好的将X和O很好的分类,属于欠拟合。 正拟合:图2有两个X被误分类,但是大部分数据都能很好的分类,误差在可接受范围内,分类效果好,属于良好的拟合 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-31 15:11:17    阅读次数:139
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