Java基础学习篇---------String、集合的学习

一、String常用的方法: 二、集合学习         
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哈姆雷特观后感 一把辛酸泪

在我长时间的努力下我终于写完了那个简单的任务,我尝试了好几种方法后,终于成功了,也是醉了。 为了能同时显示出现次数最多的字母以及次数,我在出现一次错误后改用了相似的两段程序,我成功了。 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; public clas
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js和html

Source
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SpingBoot之多Profile文件

1、我们在主配置文件编写的时候,文件名可以是 application-{profile}.properties/yml 默认使用application.properties的配置;   在我们的项目开发、测试、上线过程中,不可避免的需要反复地修改配置文件。例如,开发环境连接的数据库ip和测试、 生产环境的不同;开发环境开发的app版本和测试、生产线上的app版本信息也不同,等等.....我们发现,尽管在springboot中 使用application.properties (或者yml)作为
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面向对象之元类介绍

标签(空格分隔): 元类介绍 元类介绍: 在正式介绍元类之前,大家储备一下知识:exec; exec命令使用 这个命令有三个参数: 1.字符串形式的命令,(把字符串提取出来) 2.全局作用域;(字典形式,如果不指定,默认使用globals()) 3.局部作用域,(字典形式,如果不指定默认locals) g={'x':1, 'y':2} l={} exec(""" global x,m x=10 m=100 z=3 """,g,l) print(g) #print(l) exec就是一个函数的
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从零开始——安装插件和各种专业术语

作为一个人类语言学科学出身的人,计算机语言犹如外星语言一样,虽然已经学习三个月之久,仍然觉得学起来非常困难,数学且不说,连最基本的计算机知识都要多嚼几口才能明白。今天,就为了安装sublimelinter这个插件研究了一整天,最后由业内人士半小时就搞定了.....虽然很受挫,但此时更要自强。以下是今天的收获: 1. 专业术语: NPM:NPM的全称是Node Package Manager [1] ,是一个NodeJS包管理和分发工具,已经成为了非官方的发布Node模块(包)的标准。(小白理解
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基数排序总结

基数排序——线性排序方法? 标签:知识点总结 阅读体验:https://zybuluo.com/Junlier/note/1307580 吐槽 网上看了几篇就能弄懂了,这个东西其实挺简单的 比起那些什么\(FFT,NTT,后缀XXX......\)来说还是很简单的,并且还比较有用 具体实现 基数排序,顾名思义,是基于数列中每个数的每一位而完成的排序 就是分别对每一位(个十百千万)进行排序,最后得到一个真正有序的序列 \(Method\) \(1\) 首先,对当前序列以个位上的值为关键字进行排序
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Oracle定时任务Job笔记

定时任务应用场景:   某一个生产系统上面,临时表不断变多,占了不少磁盘空间。由于这套软件是直接买的,不方便修改源代码。所以考虑使用Oracle定时任务直接从数据库层删除临时表。 定时任务业务:   首先写好一个存储过程。读当前用户所有以tempXXXXX开头的临时表,然后依次删除所有的临时表。然后在建立Oracle Job每天晚上定时调用这个存储过程。 存储过程代码: create or replace PROCEDURE KDDROPTEMPTABLE AS BEGIN declare c
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回归、分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点

转载于“机器之心”专栏的介绍和剖析: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27013861?utm_source=qq&utm_medium=social 在本教程中,作者对现代机器学习算法进行了简要梳理。虽然类似的总结有很多,但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏,而这正是本文希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验,讨论每个算法的优缺点。文末给出了这...
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最全知识图谱综述: 概念以及构建技术

【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分,其强大的语义处理和互联组织能力,为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述,涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。 引言 随着互联网的发展,网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松...
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lintcode练习 - 90. k数和 II

90. k数和 II Given n unique integers, number k (1<=k<=n) and target. Find all possible k integers where their sum is target. 样例 给出[1,2,3,4],k=2, target=5,返回 [[1,4],[2,3]] class Solution: ...
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lintcode练习 - 93. 平衡二叉树

93. 平衡二叉树 给定一个二叉树,确定它是高度平衡的。对于这个问题,一棵高度平衡的二叉树的定义是:一棵二叉树中每个节点的两个子树的深度相差不会超过1。  样例 给出二叉树 A={3,9,20,#,#,15,7}, B={3,#,20,15,7} A) 3 B) 3 / \ \ 9 20 ...
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lintcode练习 - 172. 删除元素

172. 删除元素 给定一个数组和一个值,在原地删除与值相同的数字,返回新数组的长度。 元素的顺序可以改变,并且对新的数组不会有影响。 样例 给出一个数组 [0,4,4,0,0,2,4,4],和值 4 返回 4 并且4个元素的新数组为[0,0,0,2] class Solution: """ @param: A: A list of integers @par...
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lintcode练习 - 91. 最小调整代价

91. 最小调整代价 给一个整数数组,调整每个数的大小,使得相邻的两个数的差不大于一个给定的整数target,调整每个数的代价为调整前后的差的绝对值,求调整代价之和最小是多少。 样例 对于数组[1, 4, 2, 3]和target=1,最小的调整方案是调整为[2, 3, 2, 3],调整代价之和是2。返回2。 注意事项 你可以假设数组中每个整数都是正整数,且小于等于100。 解题思路:...
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lintcode练习 - 480. 二叉树的所有路径

480. 二叉树的所有路径 给一棵二叉树,找出从根节点到叶子节点的所有路径。 样例 给出下面这棵二叉树: 1 / \ 2 3 \ 5 所有根到叶子的路径为: [ "1->2->5", "1->3" ]   """ Definition of TreeNode: class TreeNode: def __init_...
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lintcode练习 - 1442. 订单问题

1442. 订单问题 现在有一个订单,对n 种商品有需求,对第 i 种商品的需求为 order[i] 个。工厂有 m 种生产模式,每种生产模式形如 [p[1],p[2],...p[n]],即同时生产第 1 种商品 p[1] 个,第 2 种商品 p[2] 个……你可以使用多种生产模式,请问在不超过任意一种商品的需求的情况下,未满足需求的商品最少有多少个? 样例 给出 order=[2,3,1]...
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lintcode练习 - 1089. Valid Parenthesis String

 Valid Parenthesis String 验证括号字符串   Given a string containing only three types of characters: '(', ')' and '*', write a function to check whether this string is valid. We define the validity of a st...
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LeetCode练习- 29. 两数相除

给定两个整数,被除数 dividend 和除数 divisor。将两数相除,要求不使用乘法、除法和 mod 运算符。 返回被除数 dividend 除以除数 divisor 得到的商。 示例 1: 输入: dividend = 10, divisor = 3 输出: 3 示例 2: 输入: dividend = 7, divisor = -3 输出: -2 说明: 被除数和除数均...
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LeetCode练习-28. 实现strStr()

实现 strStr() 函数。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串,在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在,则返回  -1。 示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = "ll" 输出: 2 示例 2: 输入: haystack = "aaaaa", needl...
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数据挖掘标准流程CRISP-DM

1、首先说一下KDD模型的概念   知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。    这里不得不提一下数据挖掘的概念,数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采...
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