Map集合1.Map集合1.1Map集合概述和特点1.2Map集合的基本功能1.3Map集合的获取功能1.4Map集合的遍历(方式1)1.5Map集合的遍历(方式2)2.HashMap集合2.1HashMap集合概述和特点2.2HashMap集合应用案例3.TreeMap集合3.1TreeMap集合概述和特点3.2TreeMap集合应用案例1.Map集合1.1Map集合概述和特点Map集合概述interfaceMapK,V>K：键的类型；V：值的类型Map集合的特点双列集合,一个键对应一个值键不可以重复,值可以重复Map集合的基本使用publicclassMapDemo01{publicsta
大师兄的数据分析学习笔记(二十四）：回归树与提升树大师兄的数据分析学习笔记(二十六）：聚类（二）一、监督学习和无监督学习分类和回归都属于监督学习，监督学习的特点是有标注。所谓标注也就是数据的特征，不管是分类还是回归都是通过标注进行区分数据。而无监督学习没有标注，所以无监督学习的目的就是给数据加上标注。进行标注的原则是，加过标注后的数据应该尽可能相似，而不同标注内的数据应该尽可能不同。由于目的不同，方法不同，标注数据的方式也不同，所以会有多种算法用于实现标注。在无监督学习中，常用的两种方法是聚类和关联规则。二、关于聚类聚类是将集合分成类似的对象组成的多个类的过程。在聚类中，常用四种算法：基于切割
#includeusingnamespacestd;#include#include#include#include#includeclassPerson{public: Person(stringname,intscore) { this->m_Name=name; this->m_Score=score; } stringm_Name;//姓名 intm_Score;//平均分};voidcreatePerson(vectorPerson>&v){ stringnameSeed="ABCDE"; for(inti=0;i5;i++) { stringname="选手"; name+
大师兄的数据分析学习笔记(二十三）：人工神经网络大师兄的数据分析学习笔记(二十五）：聚类（一）一、回归树回归树是决策树的一种算法，但回归的值是连续值。与分类树不同，回归树的每个节点（包括叶子节点和中间节点），都会得到预测值。一般这个预测值就是这些连续标注的平均值。对特征进行分类，切分属性的依据不再是熵或基尼系数，而是最小方差。也就是说在根据某一个属性切分后，必须要满足两部分的方差的和是最小的。之后就可以套用其它特征进行同样的过程，直到满足回归树的停止条件。停止条件可以是剪枝的限制、叶子最大样本数量等等。如果要进行预测，顺着回归树的特征到叶子节点，取叶子节点的平均值作为预测值。二、提升树提升树的
这一篇笔记开始介绍几种数据库函数，以下是几种函数及其作用Cast转换类型Coalesce优先取值Greatest返回较大值Nullif值相同返回None1、model准备这一篇笔记我们主要用到Author和Entrymodel作为示例，下面的是Authormodel：classAuthor(models.Model):name=models.CharField(max_length=200)email=models.EmailField(null=True,default=None)age=models.IntegerField(null=True,blank=True)alias=model
日期函数主要介绍两个大类，Extract()和Trunc()Extract()函数作用是提取日期，比如我们可以提取一个日期字段的年份，月份，日等数据Trunc()的作用则是截取，比如2022-06-1812:12:12，我们可以根据需求获取到日期2020-06-18，或者更细粒度到时分秒这次我们用到下面这个model：classExperiment(models.Model):start_datetime=models.DateTimeField()start_date=models.DateField(null=True,blank=True)start_time=models.TimeFi
本文介绍Docker的网络，包括网桥，Overlay等。第一部分：Docker网络Docker网络需要处理容器之间，容器与外部网络和VLAN之间的连接，设置之初相对复杂，随着容器化的发展，Docker网络架构采用容器网络模型方案（CNM），支持拔插式的驱动方式来提供网络拓扑。1、详解（1）CNMDocker的网络架构设计规范是CNM，CNM规定了基本组成要素：沙盒：是一种独立的网络栈，包括以太网接口，端口，路由以及DNS配置终端（EP）：虚拟网络接口，负责创建连接，将沙盒连接到网络网络：网桥的软件实现图片（2）LibnetworkLibnetwork是CNM的标准实现，支持跨平台，3个标准的组
1.图像卷积原理 图像卷积是一种在图像上应用卷积核的操作。卷积核是一个小的窗口矩阵，它通过在图像上滑动并与图像的像素进行逐元素相乘，然后求和来计算新图像中每个像素的值。通过滑动卷积核并在图像上进行逐像素运算，可以实现一系列图像处理任务，例如平滑、边缘检测和特征提取等。卷积操作的原理如下：定义一个卷积核（或滤波器），它是一个小的窗口矩阵。卷积核的大小通常是奇数，以便有一个中心点。将卷积核放置在图像的初始位置上（通常是图像的左上角）。将卷积核的每个元素与图像上重叠区域的对应像素进行逐元素相乘。将所有乘积结果相加得到新图像中对应像素位置的值。将卷积核在图像上滑动一个像素，并重复步骤3和4，直到
〇、抓包与批量转换cap文件 1.NetworkMonitor抓包 我们在CENTOOS上的网络安全工具（十七）搭建Cascade的Docker开发环境中捎带脚介绍了以下windows下的抓包软件。大意就是微软又一款不错的抓包分析软件，名曰nmcap，可在DownloadMicrosoftNetworkMonitor3.4(archive)fromOfficialMicrosoftDownloadCenter下载 而且，这个软件有个不错的不间断抓包功能，使用如下命令可对所有网卡（如果对指定网卡，可以先用displaynetwork命令查出网卡序号进
一、凸包检测图中左侧为边缘检测的效果，中间为图像经过二值化的效果，右图为凸包检测效果。convexHull(lnputArraypoints,OutputArrayhull，boolclockwise=false,boolreturnPoints=true)points:输入的2D点集。hull:输出凸包的顶点。clockwise:方向标志，当参数为true时，凸包顺序为顺时针方向，否则为逆时针方向。returnPoints:输出数据的类型标志，当参数为true时第二个参数输出的结果是凸包顶点的坐标，否则第二个参数输出的结果是凸包顶点的索引。这里的计算实例如下：intmain(){ //读取图
