【Notes16】剑指offer_41-50题
文章目录41.数据流中的中位数42.连续子数组的最大和43.1～n整数中1出现的次数44.数字序列中某一位的数字45.把数组排成最小的数46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.41.数据流中的中位数//java版//C++版42.连续子数组的最大和//java版//C++版43.1～n整数中1出现的次数//java版//C++版44.数字序列中某一位的数字//java
【Notes17】剑指offer_51-60题
文章目录51.数组中的逆序对52.两个链表的第一个公共节点53.在排序数组中查找数字 I54.二叉搜索树的第k大节点55.二叉树的深度56.数组中数字出现的次数57.和为s的两个数字58.翻转单词顺序59.滑动窗口的最大值60.n个骰子的点数–51.数组中的逆序对//java版class Solution { //归并排序 public int reversePairs(int[] nums) { int len = nums.length; if(
【Notes18】剑指offer_61-68题
文章目录61.扑克牌中的顺子62.圆圈中最后剩下的数字63.股票的最大利润64.求1+2+…+n65.不用加减乘除做加法66.构建乘积数组67.把字符串转换成整数68.二叉搜索树的最近公共祖先–61.扑克牌中的顺子//java版class Solution { public boolean isStraight(int[] nums) { if(nums.length != 5) return false; Arrays.sort(nums);// 0 0
【Java46】Mybatis：动态代理
文章目录1.完整的CRUD操作1.1 dao1.1 mybatis-config.xml1.2 XxxMapper.xml1.4 domain1.5 test2.动态代理Dao实现2.1 mapper2.2 mybatis-config.xml2.3 UserMapper.xml2.4 test3.动态代理底层原理4.日志1.完整的CRUD操作以前userdao都是用jdbc template实现，现在换成Mybatis，需要一个sqlsession对象。1.1 daopackage com.
008. (4.8) 储存音乐下载记录至MySQL
刚看完一些理论知识，打开mysql服务又无法启动了，观察错误信息，一番周折，其中主要借鉴了两篇博客：win10安装mysql时 ，mysqld --initialize --console报错mysql安装出现Errcode: 2 - No such file or directory错误的解决办法终于开始操作，将文本储存在MySQL数据库中。除了认真啃书本，也有借鉴博客：pymysql模...
009. (4.9) GUI--Pyqt5入门学习
这里写目录标题Tkinter简介Tkinter简介我们编写的Python代码会调用内置的Tkinter，Tkinter封装了访问Tk的接口；Tk是一个图形库，支持多个操作系统，使用Tcl语言开发；Tk会调用操作系统提供的本地GUI接口，完成最终的GUI。所以，我们的代码只需要调用Tkinter提供的接口就可以了。...
011. （4.13-4.15）音乐下载器代码的小修小改，再打包为可执行程序
小修小改，再封装为可执行程序（推荐系统已基本实现，待添入至下载器）确定一个不太复杂的下载目录并声明出。优化代码结构，提高效率。远程MySQL连接的设置：工具：Navicat Premium用户界面添加用户，最好别拿已有用户做实验！编辑用户设置权限10060 error目前已知方法：设置为超级管理员，即可远程访问...
012. （4.16）音乐推荐下载器Beta版（V0.1）说明
自制音乐推荐下载器Beta版（V0.1）说明项目思路第三方库项目思路第三方库1.OS2.pickle3.random4.request（爬虫）5.json（爬虫）6.pymysql (数据库专用)7.math（算法中的计算）8.from operator import itemgetter（字典）...
013. （4.27）RDC二轮考核 消盲
任务概要：根据提供的训练集文件(train.csv)，通过机器学习相关知识预测出测试集(test.csv)文件的目标值(一个回归任务，一个分类任务)，其中数据说明文件说明了每个特征的意义。消盲：numpy、pandas：数据处理、矩阵。matplotlib：是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。（数据可视化）jupyter ...
014. (4.28) NumPy笔记精选
这里写目录标题引言引言不同类型间的数据虽然存在明显的异构性，但是将所有数据简单地看作数字数组非常有助于我们理解和处理数据。 不管数据是何种形式，第一步都可将这些数据转换成数值数组形式的可分析数据。正因如此，有效地存储和操作数值数组是数据科学中绝对的基础过程。而Python中专门用来处理这些数值数组的工具有：NumPy 包和 Pandas 包。NumPy（Numerical Python 的...
015.（4.29-4.30）Pandas笔记精选
参考书籍：《Python数据科学手册》Pandas笔记精选1.Pandas对象简介1.1 Pandas的Series对象1.2 Pandas的DataFrame对象1.3 Pandas的index对象2.数据取值与选择2.1 Series数据选择方法2.2 DataFrame数据选择方法3.Pandas数值运算方法4.处理缺失值*4.1 选择处理缺失值的方法*4.2 Pandas的缺失值*5.层...
016. （5.1-5.2）Matplotlib笔记精选
参考书籍：《Python数据科学手册》Matplotlib笔记精选1.Matplotlib常用技巧1.1 导入1.2 设置绘图样式1.3 如何显示图形1.4 将图形保存为文件2.两种画图接口2.1 MATLAB风格接口2.2 面向对象接口Matplotlib 是建立在 NumPy 数组基础上的多平台数据可视化程序库，最初被设计用于完善 SciPy 的生态环境。Matplotlib 最重要的特...
017. （5.4-5.7）探索性数据分析+特征工程实例 学习记录
探索性数据分析+特征工程实例学习的记录探索性数据分析探索性数据分析df.head()预览数据，默认5行df.info()索引,数据类型和内存信息df.describe() 数值列的汇总统计信息sns.distplot 灵活绘制单变量观测值分布图df.corr() 计算列之间的相关系数,得到一个矩阵sns.heatmap 热力图...
018.（5.8-5.15）初涉机器学习
机器学习介绍：监督学习和无监督学习介绍：机器学习是从人工智能发展出来的一个领域。运用：1.数据挖掘2.人自己不能编程的应用（如自动驾驶）3.私人定制程序4.更好地理解人类学习主要的两类算法：监督学习和无监督学习。其他：如强化学习和推荐系统。监督学习和无监督学习监督学习：在已有数据集基础上，“right answers given”，从而解决回归问题或分类问题。...
019.（5.16-5.18）机器学习 分类问题实操笔记
这里写目录标题数据探索性分析二级目录三级目录数据探索性分析pd.croostab：交叉列表，还可根据此画图（plot）Pandas 基础(13) - Crosstab 交叉列表取值countplot是seaborn库中分类图的一种，作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数。Python数据可视化-seaborn库之countplot二级目录三级目录...
021.（5.23-5.26）决策树基础
决策树基础1.得到决策树的主要步骤构造剪枝基本算法2.纯度、信息熵与信息增益纯度信息熵信息增益（ID3 算法）3.在 ID3 算法上进行改进的 C4.5 算法内容引自：决策树，机器学习之决策树决策树是数据挖掘中一种最基本的分类与回归方法，与其他算法相比，决策树的原理浅显易懂，计算复杂度较小，而且输出结果易于理解，因此在实际工作中有着广泛的应用。1.得到决策树的主要步骤构造根节点、中间节点、叶节点的确定选择。剪枝剪枝就是给决策树瘦身，这一步想实现的目标就是，不需要太多的判断，同样可以得到不错的结
022.（RDC暑假学习期 7.13-7.14）认识XPath
认识XPath介绍二级目录三级目录6月6号早晨突然收到考核结果通过的通知，惊喜成为RDC大数据组的一员。两个月的思考与突破，是疫情在家学习时光的难忘记忆之一。从进度条的%5到接近所有任务要求的%90，一路下来，也靠行动，靠意志。考试月让工作室的日子暂告一段落。考试结束后的今天，将迎来RDC暑假学习期（小小996）。之前师兄师姐也提到过，大数据从业方向主要有算法和开发两者。暑假的学习主要在于前者，希望通过这1个月多的学习，自己既能更加确定自己的兴趣和方向，也能尽快提升团队合作能力，多多出力锻炼。今天，简
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