大纲
反射
类的加载、连接和初始化
类加载器
使用反射生成并操作对象
本节习题
# Java 应用与开发
类加载和反射
王晓东
wangxiaodong@ouc.edu.cn
中国海洋大学
December 24, 2018
 理解什么是反射机制,通过常见场景认识反射的作用。
2. 掌握
类的加载、连接和初始化概念。
3. 理解
类加载器及
类加载机制。
4. 掌握使用反射生成并操作对象的方法。
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| 2 年前 3 0 码力 |
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| 1 年前 3 ## 机器学习-聚类
黄海广 副教授
2023年04月
## 本章目录
01 无监督学习概述
02 K-means聚类
03 密度聚类和层次聚类
04 聚类的评价指标
### 1. 无监督学习概述
01 无监督学习概述
02 K-means聚类
03 密度聚类和层次聚类
04 聚类的评价指标
### 1. 无监督学习方法概述
## 监督学习和无监督学习的区别
## 数。
## 无监督学习
与此不同的是,在无监督学习中,我们的数据没有附带任何标签y,无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。
### 1. 无监督学习方法概述
## 主要的无监督学习方法
✓ 聚类(Clustering)
✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类?
✓ 降维(Dimensionality Reduction)
✓ 如何将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中? 无监督学习方法概述
## 聚类
主要算法
K-means、密度聚类、层次聚类
主要应用
市场细分、文档聚类、图像分割、图像压缩、聚类分析、特征学习或者词典学习、确定犯罪易发地区、保险欺诈检测、公共交通数据分析、IT资产集群、客户细分、识别癌症数据、搜索引擎应用、医疗应用、药物活性预测……
### 1. 无监督学习方法概述
## 聚类案例
### 1. 医疗
医生可以使用聚类算法来发现疾病。以甲 0 码力 |
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| 2 年前 3 项目于17年启动,先后经过了6个主要版本的迭代
☐ 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景,支持腾讯IEG,CSIG,QQ音乐,阅文等业务的部分推荐场景
## 提纲
☐ 推荐场景深度学习系统的基本问题与特点
☐ 推荐类模型的深度学习系统设计
☐ 系统维度
☐ 算法维度
口总结
## 基于深度学习模型的推荐流程,场景与目标
来创建一个java.nio.file.Path的实例:
import java.nio ### 2. 创建一个绝对路径Path实例
● Windows文件系统下的绝对路径:
Path path = Paths.get("c:\\data\\myfile.txt");
类Unix操作系统下的绝对路径:
Path path = Paths.get("/home/jakobjenkov/myfile.txt");
//如果你在windows上这么使用,会 d:\data\projects\another-project
### 16. Java NIO Files
● 翻译自:16Java NIO Files
● java.nio.file.Files类提供了多种方法来操作文件。
#### 1. Files.exists()
- LinkOption.NOFOLLOW LINKS表示文件存在,但是不能是链接形式的。
Path path = Paths 0 码力 |
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| 2 年前 3 一点点几何数学(计算大小,位置)
## CollectionKit
- Reimagining UICollectionView
• 代替UICollectionView。显示集合视图
数据驱动,更简单更高效
• 提供了布局和动画系统
- 为Swift设计,用Swift实现
` 相似
func layout(context: LayoutContext)
// 返回相对应Cell的Frame 0 码力 |
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| 2 年前 3 0 码力 |
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| 2 年前 3
样式与内容分离
2
## 简单选择器
## 复合选择器
- 分组选择器
- 后代选择器
- 子元素选择器
- 组合选择器
- 属性选择器
- 相邻兄弟选择器
- 伪类选择器
first box
second box
## 定位与布局
DIV
封装一组元素
标准流定位
浮动定位
绝对定位
## 标准流定位
• 行内元素inline
- 在同一行内横向排列
• 一般不适用盒子模型
• span, a, input 0 码力 |
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| 2 年前 3
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