自己常用的TS写法总结，应该会一直更新。可使用TS在线编译校验TS语法。基本用法普通constnum:number=10constisStop:boolean=falseconsttitle:string='常用TS总结'constcurName:null=nullconstcurType:undefined=undefinedconstbirthday:Date=newDate()对象//typetypeLoginParams={account:string}//interfaceinterfaceLoginParams{account:string}不确定是否有此属性用?interface
人不走空 🌈个人主页：人不走空 💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨 目录 🌈个人主页：人不走空 💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨1.@SpringBootApplication简介2.@EnableAutoConfiguration启用自动配置3.@ComponentScan组件扫描4.@Configuration配置类作者其他作品： 在构建SpringBoot项目时，我们经常看到@SpringBootApplication注解。这个注解虽然通常由Sprin
🏡浩泽学编程：个人主页 🔥推荐专栏：《深入浅出SpringBoot》《java对AI的调用开发》 《RabbitMQ》《Spring》《SpringMVC》🛸学无止境，不骄不躁，知行合一文章目录前言一、@Profile注解使用（1）@Prifile修饰类（2）@Profile修饰方法（3）@Profile修饰注解（4）启动激活资源配置文件二、SpringEL总结前言本篇文章主要讲诉多环境注入适应不同场景问题和SpringEL。一、@Profile在企业开发的过程中，项目往往要面临开发环境、测试环境、准生产环境（用于模拟真实生产环境部署所用〉和生产环境等的切换，所以在企
目录pandas库Series和DataFramenlargest和nsmallest用法示例代替方法手动实现模拟代码加强升级pandas库是Python中一个非常强大的数据处理库，提供了高效的数据分析方法和数据结构。它特别适用于处理具有关系型数据或带标签数据的情况，同时在时间序列分析方面也有着出色的表现。pandas库广泛应用于数据挖掘和分析、金融和经济分析、科学和工程计算等领域。使用pandas库可以轻松地对数据进行筛选、排序、过滤、清理和变换等操作，并可以进行统计和汇总等分析，从而提高数据处理的效率和精度。pandas库还提供了许多常用的函数和方法，例如数据筛选和排序、数据合并和连接等。
一、数据无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格，或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求，这种需求统称为将数据“无量纲化”。在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。一个特例是决策树和树的集成算法们，对决策树、不需要无量纲化，决策树可以把任意数据都处理得很好。数据的无量纲化可以是线性的，也可以是非线性的。线性的无量纲化包括中心化（Zero-centered或者Mean-subtraction）处理和缩放处理（Scal
目录一、注解1.概述2.作用3.自定义注解（1）格式（2）使用（3）练习4.元注解（1）概述（2）常见元注解（3）@Target（4）@Retention二、单元测试1.概述2.单元测试工具JUnit3.JUnit特点4.JUnit的使用5.JUnit常用注解一、注解1.概述注解是代码里的特殊标记,程序可以读取注解，一般用于替代配置文件开发人员可以通过注解告诉类如何运行：在Java技术里注解的典型应用：可以通过反射技术去得到类里面的注解，来决定怎么去运行类2.作用标记（如重写@Override）约束并检查代码是否符合要求（如重写，代码有问题无法实现重写效果的话会报错）压制警告信息（如@Supp
前端常用js效果效果参考代码文本横向滚动文本无限滚动无缝轮播无缝滚动盒子上下移动樱花飘落效果主要整理了几个常用的，方便平时做项目的时候参考文本横向滚动文本无限滚动无缝轮播无缝滚动盒子上下滚动樱花飘落效果参考代码文本横向滚动DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8">metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0">linkrel="stylesheet"href="styles.css">title>横向滚动文字title>head>body>divcla
逐行代码讲解Kmeans++算法的原理及其实现，后续将更新该算法的进一步优化的代码的讲解目录一、什么是Kmeans++算法二、Kmeans++算法原理三、Kmeans++算法代码解析四、总结一、什么是Kmeans++算法 K-means算法的优点是简单易实现，计算效率高，适用于大规模数据集。K-means算法的缺点是需要事先指定聚类个数k，而这个参数往往难以确定；另外，K-means算法对初始聚类中心的选择敏感，不同的初始聚类中心可能导致不同的聚类结果；而且，K-means算法容易陷入局部最优解，即不能保证找到全局最优解。 为了克服K-means算法对初始聚类中心选
1)不需要自定义命名空间:MyBatisSpring整合Mybatis的步骤如下://原始配置mysqlmysql-connector-java5.1.49org.mybatismybatis3.5.10//mybatis配置文件DOCTYPEconfigurationPUBLIC"-//mybatis.org//DTDConfig3.0//EN""http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">default="development">//mapper配置文件DOCTYPEmapperPUBLIC"-//mybatis.org//DTDMapper
