图1.图的基本概念2.图的存储结构2.1邻接矩阵2.2邻接表2.3两种实现的比较3.图的遍历3.1图的广度优先遍历3.2图的深度优先遍历4.最小生成树4.1Kruskal算法4.2Prim算法4.3两个算法比较5.最短路径5.1两个抽象存储5.2单源最短路径--Dijkstra算法5.3单源最短路径--Bellman-Ford算法5.4多源最短路径--Floyd-Warshall算法5.5几个算法的比较1.图的基本概念概念多，但是不难理解，难的算法部分基本都是图解。图是由顶点集合及顶点间的关系组成的一种数据结构：G=(V，E)，其中V为顶点集合，E为边集合。顶点和边：图中结点称为顶点，第i个顶
目录一、背景二、依赖三、配置1、ehcache3配置2、redisson配置四、代码实现1、本地缓存使用2、Redisson发布订阅五、测试效果1、启动效果2、本地缓存测试：第一次取数据库，第二次取本地缓存3、消息订阅本地缓存更新测试六、参考文档一、背景使用ehcache3+redisson，实现本地缓存配置管理及分布本地缓存更新方案。项目使用springboot3.1.7gradle8.5。核心逻辑：采用redisson发布订阅模式同步变更消息。二、依赖implementation'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis
Python中的装饰器详解及实际应用在Python编程中，装饰器（Decorator）是一种强大而灵活的工具，用于修改函数或方法的行为。它们广泛应用于许多Python框架和库，如Flask、Django等。本文将深入探讨装饰器的概念、使用方法，并提供实际应用的代码示例和详细解析。装饰器是什么？装饰器是一种特殊的函数，它可以接受一个函数作为参数，并返回一个新的函数，从而实现对原始函数的增强或修改。通过装饰器，我们可以在不修改原始函数代码的情况下，添加新的功能或行为。基础概念1.简单的装饰器让我们从一个简单的装饰器开始：defmy_decorator(func):defwrapper():prin
Java异常-Try...Catch在Java代码执行期间，可能会发生各种错误，包括程序员编码错误、用户输入错误以及其他不可预料的状况。当错误发生时，Java通常会停止并生成错误消息，这个过程称为抛出异常。try...catch语句try语句允许您定义一段代码块，并在其中测试是否发生错误。catch语句允许您定义一段代码块，当try块中发生错误时执行该代码块。try和catch关键字成对使用，语法如下：try{//要尝试的代码块}catch(Exceptione){//处理错误的代码块}示例：publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){
今天继续介绍一些指令文章目录1.cat-查看文件1.1输出重定向和追加重定向1.2指令echo2.more指令3.less-逐页查看文本文件内容4.head-显示文件开头部分内容5.tail-显示文件末尾部分内容5.1输入重定向（`5.2管道（`|`）6.时间相关的指令6.1date-显示当前日期和时间6.2cal-显示日历7.find指令7.1which指令7.2whereis指令8.grep(globalregularexpression)指令8.1sort指令8.2uniq-对相邻的重复文本进行去重9.打包压缩9.1zip和unzip指令-压缩和解压缩9.1.1zip-压缩文件或目录9.
目录1.一元线性回归（1）线性回归模型的定义（2）一元线性回归的数学原理（3）一元线性回归的代码实现1.绘制散点图2. 引入Scikit-learn库搭建模型3.模型预测4.模型可视化5.线性回归方程构造（4）案例：不同行业工作年限与收入的线性回归模型1.案例背景2.读取数据3.模型搭建4.模型可视化5.线性回归方程构造6.补充：一元多线性回归2.线性回归模型评估（1）模型评估的编程实现（2）模型评估的数学原理1.R-squared的理解2.Adj.R-squared的理解（过拟合与欠拟合）3.P值的理解3.多元线性回归（1）多元线性回归的数学原理和代码实现（2）案例：客户价值预测模型1.案例
SpringBoot各版本对应的JDK如下：SpringBoot2.5.x：->JDK16及以上版本。SpringBoot2.4.x：->JDK11及以上版本。SpringBoot2.3.x：->JDK8及以上版本，建议使用JDK11及以上版本。SpringBoot2.2.x：->JDK8及以上版本，建议使用JDK11及以上版本。SpringBoot2.1.x：->JDK8及以上版本。SpringBoot2.0.x：->JDK8及以上版本。SpringBoot1.5.x：->JDK7及以上版本。SpringBoot1.4.x：->JDK7及以上版本。SpringBoot1.3.x：->JDK7
🍁你好，我是RO-BERRY📗致力于C、C++、数据结构、TCP/IP、数据库等等一系列知识🎄感谢你的陪伴与支持，故事既有了开头，就要画上一个完美的句号，让我们一起加油目录1.1vector的介绍2vector的使用2.1vector的定义2.2vector的打印2.3vector\与string的区别2.4vector的迭代器const对象使用const迭代器进行遍历打印使用迭代器进行遍历打印使用迭代器进行修改使用反向迭代器进行遍历再打印2.5vector空间增长问题vector的resize测试vector的默认扩容机制reserve提前扩容2.6vector增删查改尾插和尾删：push_
基于大数据的音乐流行趋势预测及推荐分析摘 要基于机器学习构建音乐流行趋势预测模型仅使用了离预测目标时间段较近范围的数据。本文对歌曲聚类后进行分组实验：以模糊集理论为基础，分解时间信息粒，构建“triangle”模型；采用SVM预测triangle模型的low，R，up参数，可得到准确的短时空间和趋势变化。这对于平台中原创行为、使用行为以及运营商的营销活动都有重要的指引作用。系统实现用户对音乐评分的搜集（Python爬虫爬取数据），后端使用大教据推荐算法构造，前端使用MVC框架搭建大数据音乐推荐系统。系统教据序使用了关系型教据库MySQL。前端收集过用户行为数据后传到后端使用基于用户的协同过滤算
在软件开发的过程中，为了提升开发效率、软件质量和稳定性，并降低开发成本，使用开源组件是开发人员的不二选择（实际上，所有软件开发技术的演进都是为了能够更短时间、更低成本地构建软件）。这里的开源组件指的是以开源许可证发布的软件组件、库、框架和工具等，组件的源代码是公开的，而根据不同的许可协议，版权所有者可以授予用户使用、研究、更改和分发软件及其源代码的权力。软件开发人员可以根据所开发程序的不同，选择提供各种功能的开源组件，如Java的SpringBoot框架、Fastjson库、Log4j库，Python中的NumPy库、TensorFlow库，Javascript中的jQuery库等。对比闭源组
