消息分类[系统消息，用户自定义消息] 系统消息 id [0-0x03FF],系统定义的消息，可以直接使用 1024个 自定义消息 id 0x0400 - 0x7FF[31743个] 为了方便自定义消息设置的宏 WM_USER {自己发送自己处理} (WM_USER == 1024) 自定义消息用SendMessage或者PostMessage都是可以的 根据消息
异常分类：
https://blog.csdn.net/weixin_43469047/article/details/114705787?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2defaultbaidujs_baidulandingword~default-0-114705787-blog-115733060.pc_relevant_multi_platform_whitelistv3&spm=1001.2101.3001.4242.1&u
两种分类方式： 按参数分类：有参构造和无参构造，无参构造又称默认构造函数。 按类型分为：普通构造和拷贝构造。 三种调用方式： 1.括号法。 2.显示法。 3.隐式转换法。 #include<iostream> using namespace std; class WLM { public: //无参构造函数/默认构造
ENVI4.8及之前版本直接打开ENVI，ENVI5.X版本需要打开ENVI Classic。下面以ENVI自带例子数据及其分类结果为例介绍操作方法。 本文适用于ENVI5.3及以下版本 使用File > Open Image File打开"can_tmr.img"和"can_tmr_class.dat"。在显示"can_tmr.img"的Display中，选择
网络通信协议 网络通信协议是一种网络通用语言，为连接不同操作系统和不同硬件体系结构的互联网络提供通信支持，是一种网络通用语言。 网络通信协议的组成： 语法（syntax）：包括数据格式、数据编码以及信号等。 语义（semantics）：包括用于协调和差错处理的控制信息。 定时（Timing）：包括传输速率和
一、按来开发阶段划分 单元测试 集成测试 系统测试 验收测试 二、按查看代码划分 1. 黑盒测试 黑盒测试 是功能测试，测试中把被测的软件当成一个黑盒子，不关心盒子的内容结构是什么，只关心软件的输入1数据和输出数据 2.白盒测试 白盒测试又称为结构测试，透明测试，逻
1.流程分析 首页 ——————ajax——————> 首页商品推荐 index.html <——销量最高的三个商品——--- 接口 推荐规则：1.根据当前用户的最近搜索进行推荐 2.
网络通信协议: 通过计算机网络可以使多台计算机实现连接，位于同一个网络中的计算机在进行连接和通信时需要遵守一定的规则，这就好比在道路中行驶的汽车一定要遵守交通规则一样。 在计算机网络中，这些连接和通信的规则被称为网络通信协议，它对数据的传输格式、传输速率、传输步
目录评价指标1. TP、FP、TN、FN2. 常用指标3. ROC4. AUC 评价指标 1. TP、FP、TN、FN P (Positive) 和 N(Negative) 代表模型的判断结果 T (True) 和 F(False) 评价模型的判断结果是否正确 FP: 假正例，模型的判断是正例 (P) ,实际上这是错误的(F),连起来就是假正例 FN:假负
易错点 测试点8：A2的和为零但不为空的情况 代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <iomanip> using namespace std; int a[1002]; int main() { int n; int cnt1=0; int cnt2=0; int cnt22=0; int tmp2=1; int cnt3=0; int cnt41=0; int cnt42=0; int
references: https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-v.php?bgid=1&gid=1&nid=563 使用贝叶斯算法进行分类 1 基本解读 引例：银行对高危用户的识别，我们以伯努利分布的方式来记录银行高危用户，伯努利分布呢就是二项分布，如果用户是高危用户，我们将其标记为1，如果用户不是高危用户，我们将
随机森林RF程序(MATLAB)，解决分类或回归问题。 有例子，易上手，只要换数据就行，保证正常运行。 教给怎样换数据。 可代做遗传算法、粒子群算法、灰狼算法、鲸鱼算法优化支持向量机回归和分类预测算法。 YID:5118655177430337沐沐的春风
一、分区表 1、链接 https://blog.csdn.net/zhangyupeng0528/article/details/119423234 2、分类 列（值）分区表：partition by list(date) 范围分区表：partition by range(date) 二、临时表temp table 1、链接 http://t.zoukankan.com/lhdz_bj-p-9024183.html 2、分类 单会话性 易挥发
题目描述： 对一个数据a进行分类，分类方法是，此数据a(4个字节大小)的4个字节相加对一个给定值b取模，如果得到的结果小于一个给定的值c则数据a为有效类型，其类型为取模的值。如果得到的结果大于或者等于c则数据a为无效类型。 比如一个数据a=0x01010101，b=3按照分类方法计算：(0x01+0x01+0x01
JVM支持两种类型的类加载器，分别为引导类加载器(BootStrap ClassLoader)和自定义类加载器(User-Defined ClassLoader) >从概念上来说，自定义类加载器一般指程序中由开发人员自定义的一类类加载器，但是在java规范中并没有这么定义，而是将所有派生于抽象类ClassLoader的类加载器都划分到
网络通讯协议分类 通信的协议还是比较复杂的，java.net包中包含的类和接口，它们提供低层次的通信细节。我们可以直接使用这些类和接口，来专注于网络程序开发，而不用考虑通信的细节。 java.net包中提供了两种常见的网络协议的支持︰ UDP∶用户数据报协议(User Datagram Protocol)。UDP是无
网络通信协议分类 通信的协议还是比较复杂的，java.net 包中包含的类和接口，它们提供低层次的通信细节。我们可以直接使用这些类和接口，来专注于网络程序开发，而不用考虑通信的细节。 java.net 包中提供了两种常见的网络协议的支持： UDP：用户数据报协议(User Datagram Protocol)。UDP是无
前言 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界，使距离两个类别最近的样本最远。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏
1.决策树 分类决策树，回归决策树 离散是分类，连续是回归决策 id3算法：熵，（分类越细，错误越小）过拟合 xi 表示各种情况（例如，出门与不出门| 优秀、及格、不及格）p(xi)为概率 e = 0 分类最差 e = 1 分类最好 e(0~1)
贝叶斯方法 贝叶斯定理 条件概率P(X|Y)：表示事件B发生的情况下事件A发生的概率 先验概率P(Y)：指事情还未发生，求这件事情发生的可能性大小。 后验概率P(Y|X)：事件由某个因素引起的可能性大小。 贝叶斯公式：$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$$ 假设时间A表示机器学习任务中样本的取值
原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/8BFdFvTyP5NkJ1YZp52vEg Pandas对分类数据编码 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import Binarizer, LabelEncoder, OrdinalEncoder df = pd.DataFrame( {'Sex': ['Male', 'Female', 'Male
深度图像分类模型通常以监督方式在大型带注释数据集上进行训练。随着更多带注释的数据加入到训练中，模型的性能会提高，但用于监督学习的大规模数据集的标注成本时非常高的，需要专家注释者花费大量时间。为了解决这个问题，人们开始寻找更便宜的标注的标签来源，是否有可能从已经公开的数
我们平常说的异常是指Exception 因为这类异常一旦出现 我们就是对代码进行更正 修复程序 异常（Exception）的分类:根据在编译时期还是运行时期去检查异常 编译时期异常:checked异常 在编译时期 就会检查 如果没有处理异常 则编译失败（如日期格式化异常） 运行时期异常:runtime异常 在运
关系型数据库： 代表：MySQL、Oracle、DB2、SQL Server... 特点：关系紧密、都是表 优点: 1、易于维护：都是使用表结构，格式一致 2、使用方便：通用，可用于复杂查询; 3、高级查询：可用于一个表以及多个表之间非常复杂的查询 缺点： 1、读写性能比较差，尤其是海量数据的高效率读写 2、有
