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数字工具-NumberUtil
3768
2021-03-15
《Hutool v5.6.0 参考文档》
数字工具-NumberUtil 由来 使用 加减乘除 保留小数 decimalFormat .##% -> 以百分比方式计数,并取两位小数 .#####E0 -> 显示为科学计数法,并取五位小数 是否为数字 随机数 整数列表 其它 数字工具-NumberUtil 由来 数字工具针对数学运算做工具性封装 使用 ...
通用功能
621
2021-08-09
《DataEase v1.1 文档》
一、语言切换 二、添加分组 三、重命名 四、移动 五、删除 六、搜索 七、翻页 一、语言切换 点击页面右上方的语言下拉菜单,进行指定语言的切换,目前支持切换简体中文、繁体中文、英文等; 二、添加分组 在根目录中添加分组(序号1);在当前目录下添加子分组(序号3); 三、重命名 第一步,点击如下图所示位置,选择”...
69. Sqrt x
1159
2020-05-23
《Leetcode 前 300 题算法题解析(Java)》
题目描述(简单难度) 解法一 二分法 解法二 二分法求精确解 解法三 牛顿法 总 题目描述(简单难度) 求一个数的平方根,不要求近似解,只需要整数部分。 解法一 二分法 本科的时候上计算方法的时候,讲过这个题的几个解法,二分法, 牛顿法,牛顿下山法,不同之处是之前是求近似解,类似误差是 0.0001 这样的。而这道题,只要求整数部分...
五、取消fetch()请求
2447
2021-09-13
《阮一峰《Fetch API 教程》》
五、取消fetch() 请求 五、取消fetch() 请求 fetch() 请求发送以后,如果中途想要取消,需要使用AbortController 对象。 let controller = new AbortController (); let signal = controller . signal ; fetc...
五、单调约束
2590
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
五、单调约束 五、单调约束 在模型中可能会有一些单调的约束:当 时: 若 ,则称该约束为单调递增约束 若 ,则称该约束为单调递减约束 如果想在xgboost 中添加单调约束,则可以设置monotone_constraints 参数。 假设样本有 2 个特征,则: params['monotone_constraints'] ...
5. 细说函数
903
2018-04-05
《CoffeeScript入门书籍》
第五章 细说函数 麻雀虽小五脏俱全 极致的精简 函数的调用 函数体 第五章 细说函数 说到函数不外乎四大要素:函数的名字、函数的参数、函数体和函数的返回值。coffeescript的核心的思想,就是让你用最少最舒服的代码写出原有同样的功能,而且更优雅。 麻雀虽小五脏俱全 先来看一个原生的例子,假设我要写一个这样的函数var isGrea...
调试
477
2021-04-03
《华为 openGauss (GaussDB) v2.0 使用手册》
调试 语法 示例 调试 语法 RAISE有以下五种语法格式: 图 1 raise_format::= 图 2 raise_condition::= 图 3 raise_sqlstate::= 图 4 raise_option::= 图 5 raise::= 参数说明: level选项用于指定错误级别,有DEBUG,...
五、支持向量机
1642
2018-10-25
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
五、支持向量机 五、支持向量机 支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念,怎么使用这个强大的模型,以及它是如何工作的。
2.13. node-webkit教程(13) gpu支持信息查看
725
2020-05-16
《nw.js 中文教程》
前言 13.1 操作步骤 (一)打开node-webkit,输入chrome://gpu。 (二)打开开发者工具 (三)在控制台输入代码: (四)在控制台继续输入: (五)查看返回的json数据 11.2 小结 作者:玄魂 出处:http://www.cnblogs.com/xuanhun/ 目录 前言 13.1 操作步骤...
五、DataFrame
533
2020-06-07
《AI算法工程师手册》
五、DataFrame 五、DataFrame 一个DataFrame 实例代表了基于命名列的分布式数据集。 为了访问DataFrame 的列,有两种方式: 通过属性的方式:df.key 通过字典的方式:df[key] 。推荐用这种方法,因为它更直观。 它并不支持pandas.DataFrame 中其他的索引,以及各种切片方式...
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