参考自B站该视频1：电阻贴片电阻的读取方式四环电阻2：电容其他的电子元器件
数据结构—基础知识（11）：二叉树的遍历二叉树的遍历二叉树的遍历是指按某条搜索路径访问树中每个结点，使得每个结点均被访问一次，而且仅被访问一次。由于二叉树是一种非线性结构，每个结点都可能有两棵子树，因而需要寻找一种规律，以便使二叉树上的结点能排列在一个线性队列上，进而便于遍历。由二叉树的递归定义可知，遍历一棵二叉树便要决定对根结点N、左子树L和右子树R的访问顺序。按照先遍历左子树再遍历右子树的原则，常见的遍历次序有先序(NLR)、中序(LNR)和后序(LRN)三种遍历算法，其中“序”指的是根结点在何时被访问。先序遍历：ABCDEFGH中序遍历：BDCEAFHG后序遍历：DECBHGFA先序遍历
SpringMVC的异常处理器是处理控制器方法执行过程出现的异常。SpringMVC提供了一个处理异常的接口HandlerExceptionResolver。HandlerExceptionResolver接口有两个实现类：DefaultHandlerExceptionResolver实现类和SimpleMappingExceptionResolver实现类。DefaultHandlerExceptionResolver实现类是SpringMVC默认异常处理器。SimpleMappingExceptionResolver实现类是简易异常处理器，我们一般自定义配置异常处理策略就是使用该异常处理器
1.引言在当今高度并发的软件开发环境中，有效地管理线程是确保程序性能和稳定性的关键因素之一。Java线程池作为一种强大的并发工具，不仅能够提高任务执行的效率，还能有效地控制系统资源的使用。本文将深入探讨Java线程池的原理、参数配置、自定义以及实际应用。通过理解这些关键概念，开发者将能够更好地应对不同的并发场景，优化程序的执行效率。首先，我们将介绍线程池的基本概念，解释它在并发编程中的作用和优势。随后，我们将深入研究Java线程池的工作原理，剖析其在任务提交、执行和线程管理方面的内部机制。2.Java线程池的基础概念在并发编程中，线程池是一种重要的设计模式，它能够有效地管理和复用线程，提高程序
SpringMVC中的拦截器主要用于拦截控制器方法的执行。SpringMVC配置拦截器SpringMVC中的拦截器需要实现HandlerInterceptor接口publicclassFirstInterceptorimplementsHandlerInterceptor{//该方法是在控制器方法执行前执行@OverridepublicbooleanpreHandle(HttpServletRequestrequest,HttpServletResponseresponse,Objecthandler)throwsException{System.out.println("FirstInter
目录创建Picker组件设置Picker类型设置时间展现格式添加响应事件
step1:导入ggplot2库文件library(ggplot2)step2：带入自带的iris数据集iris-datasets::irisstep3：查看数据信息dim(iris)维度为[150,5]head(iris)查看数据前6行的信息step4：利用ggplot工具包绘图plot3-ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width))+theme_classic(base_size=16)+geom_point(shape=17)+geom_density_2d(linemitre=5)+theme(plot.title=element_tex
ELK集群搭建(基础教程)目录：机器准备集群内各台机器安装Elasticsearch安装部署Kafka（注：每个节点都配置，注意ip不同）安装logstash工具安装filebeatELK收集Nginx的json日志ELK收集Nginx正常日志和错误日志ELK收集Tomcat日志ELK收集docker日志配置filebeat收集单个docker日志modules日志收集使用redis作为缓存收集日志使用Kafka做缓存收集日志机器准备172.20.26.204 node01172.20.26.207 node02172.20.26.208 node03系统版本：CentOSLinuxre
本次场景演示使用Thymeleaf服务器渲染技术。使用Servlet向域中共享数据@GetMapping("/testServletScope")publicStringtestServlet(HttpServletRequestrequest){request.setAttribute("testRequestScope","hello,servlet");return"success";}使用ModelAndView向域中共享数据@GetMapping("/testModelAndView")publicModelAndViewtestModelAndView(){ ModelAndVie
前面两篇介绍了分类模型评估的两类方法，准确率分析和损失分析，本篇介绍的杰卡德相似系数和马修斯相关系数为我们提供了不同的角度来观察模型的性能，尤其在不平衡数据场景中，它们更能体现出其独特的价值。接下来，让我们一起了解这两个评估指标的原理与特点。1.杰卡德相似系数杰卡德相似系数（Jaccardsimilaritycoefficient）用于衡量两个集合的相似度。在分类模型中，通常将每个类别看作一个集合，然后计算模型预测结果与实际结果之间的杰卡德相似系数。杰卡德相似系数能够直观地反映模型预测的准确性，并且对于不平衡数据集具有一定的鲁棒性。它特别适用于二元分类问题，但也可以扩展到多类分类问题中。1.1
