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element-ui table 组件的表头加tips 提示信息的方法
需求：表格有一列是显示比重，用户想知道这个比重数据的计算公式，需要再表头加一个小图标，鼠标放在图标上，显示计算公式。 分析：该需求的实现方式有两种，我们说一个比较简单的，且没有样式问题的。 实现： <el-table-column prop="fundRatio" align="center"> < ......
10 种聚类算法的完整 Python 操作示例
一.聚类 聚类分析，即聚类，是一项无监督的机器学习任务。它包括自动发现数据中的自然分组。与监督学习（类似预测建模）不同，聚类算法只解释输入数据，并在特征空间中找到自然组或群集。 群集通常是特征空间中的密度区域，其中来自域的示例（观测或数据行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作为样本或点特征空间的中 ......
修改分类信息
/** * 根据id修改分类信息 * @param category * @return */ @PutMapping public R<String> update(@RequestBody Category category){ log.info("修改分类信息：{}",category); c ......
华为OD机试 RSA 加密算法
📝 本期题目：RSA 加密算法 🎯 题目 RSA 加密算法在网络安全世界中无处不在， 它利用了极大整数因数分解的困难度，数据越大安全系数越高。 给定了一个 32 位正整数，请对其进行因数分解， 找出哪两个素数的乘积。 📥 输入 一个正整数 num，满足 0 < num <= 214748364 ......
EKP nysh RSA 加密算法
一.RSACoder package com.landray.kmss.cmb.oasso.util; import java.net.URLDecoder; import java.security.Key; import java.security.KeyFactory; import java ......
关于ECharts调用外部信息，然后将相关数据放入中国地图的具体实现
相关描述 之前我已经试过直接导入中国地图，但是仅仅只是将固定的数据导入进去，并没有涉及到将数据库+地图化显示，只能说是还没有学到精髓了； 所以这次在作业的压迫下，就正好实现了这个延迟了许久的事情啦！ 遗留问题的解决 想要获取到数据库里面的内容，还是少不了ajax的参与，将ajax部分写进去。源代码如 ......
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
优点：
朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒，具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好，数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。
缺点：
朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此，这... ......
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类
机器学习算法（三）：基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......
分类信息分页查询
/** * 分页查询 * @param page * @param pageSize * @return */ @GetMapping("/page") public R<Page> page(int page,int pageSize){ //分页构造器，前端网址最后是page和pageInfo ......
数据算法_组合优化_匈牙利算法
###组合优化问题 (Combinatorial optimization problem,COP) 是一类在离散状态下求极值的最优化问题 二分图(Bipartite graph) 匹配是由一组没有公共端点的边构成的集合。 U与V之间的关联视为前一帧与当前帧的同一id目标的检测框的关联 数据关联是多 ......
「程序员树先生」信息
终于等来优秀的你 欢迎关注公众号「程序员树先生」 一个爱折腾，不满足现状，总想捣鼓点什么的程序员 热衷于用技术探索商业价值 喜欢实践并分享一些有价值，有意思的东西~ ......
[FastAPI-05]OpenAPI接口信息
 ......
机器学习
1、机器学习是干什么的。我的理解：通过查看现在的状况，利用机器学习，预测未来可能出现的情况。（房价预测）/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。（客服机器人） 编写算法，让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类： 监督学习：经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
Maven查看版本信息报错
一、问题 在使用Maven查看版本信息命令mvn -v时出现以下问题 二、原因 因为安装了JDK17之后，导致配置好环境变量的Maven识别不出JDK的位置导致的报错 三、解决办法 1、找Maven文件位置，打开bin目录下的mvn.cmd文件。 2、在文件文件首行添加jdk的安装地址（可以通过查看 ......
机器视觉
引用 OpenCV教程：https://www.w3cschool.cn/opencv/opencv-nabz2c8j.html 【深度学习】ResNet网络详解：https://blog.csdn.net/holly_Z_P_F/article/details/127350894 一博士的网站：计 ......
C# 获取和区分物理网卡、虚拟网卡；读取网卡信息及修改网卡
/// <summary> /// 可行 ，但官网已经不推荐使用 /// </summary> /// <param name="ni"></param> /// <returns></returns> private static bool IsPhysicalAdapter(NetworkInt ......
批量查询快递物流信息？教你一招轻松搞定！
我们在工作和学习中，经常会接触到Excel/WPS表格，而如果有翻译表格内容、查询快递状态、查询邮编等需要，如果数量少的话，我们可以直接到网站查询即可，如果查询数量比较庞大呢？那就需要用到我们Excel网络函数库的相关公式啦！ 今天小编来说一下如何查询大量的快递物流信息。 如果您是快递行业、电商行业 ......
请求对象HttpServletRequest——获取请求参数信息
@Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { System.out.println(req.getPara ......
请求对象HttpServletRequest——获取请求头信息的方法
@Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String connection = req.getHea ......
学习数据mining算法收集（1）聚类算法：DBSCAN算法
——————————非原创，来自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/77043965———————————————————————————— 1.定义 DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚 ......
在DELPHI中用TreeView控件从数据库中动态装载信息
unit Unit1; interface uses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, Grids, DBGrids, DB, ADODB, StdCtrls, DB ......
算法笔记的笔记——第6章 C++标准模板库（STL）
vector 变长数组 长度根据需要而自动改变的数组 可以用来以邻接表的方式储存图 使用 头文件：#include <vector> 命名空间：using namespace std; 定义 vector<typename> name; 相当于一维数组name[SIZE]，但长度可变。typenam ......
雪花算法(SnowFlake)
简介 现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。 对于 MySQL 而言，一个表中的主键 id 一般使用自增的方式，但是如果进行水平分表之后，多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局 ......
CSIG企业行-走进合合信息成功举行，聚焦生成式人工智能、智能文档处理前沿热点
3月18日，由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行”系列活动成功举办。此次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，特邀来自上海交大、厦门大学、复旦大学、中科大的知名学府的学者与合合信息技术团队一道，面向行内研究者分享图 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]麦田
分析 首先，前缀和的思路是很显然的。然后我们很容易想到暴力枚举矩形的左上角和右下角，然而 $\mathcal{O}(n^4)$ 的算法过不去，哪怕把最后一维用二分，倒数第二维加一点剪枝也还是会 T 两个点。 这时候应该考虑将多行/列压缩为一行/列，然后再使用双指针枚举列/行。详细来说就是将 $i$ ......
「ACM 算法实践」[解题报告]组队
分析 因为时间不多了，我一开始只考虑了 $a_i$ 互不相等的情况，没想到居然拿到了 60 昏（ 正确解法是贪心 + 优先队列。~~而不是从「使得人数最少的队伍人数最多」中得到的二分~~ 首先肯定要将 a 数组排序，要使人数最少的队伍人数最多，我们优先将当前的数 $a[i]$ 放到以 $a[i]-1 ......
「ACM 算法实践」[解题报告]时间管理大师
分析 一开始想着应该要分情况讨论，如果每台电脑的耗电量都小于 $e$ ，那么可以知道小 Q 是可以一直学习下去的，如果存在电脑的耗电量大于等于 $e$ ，贪心的想法是将每台电脑能用的时间从小到大排序，然后丢进优先队列里，再考虑给谁充电，这样一来情况就非常复杂了。 正确的做法是二分答案 $t$ ，计算 ......
高精度算法-高精度加法
为什么要用高精度 因为有的题目的数据很大，超出long long的范围，所以我们需要用高精度来计算： 首先是高精度加法： 高精度加法就是仿照我们竖式加法进行操作，逐位相加，注意进位！！！ 题目传送门 Tiling Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Tot ......