机器学习课程-温州大学-特征工程
0 码力 | 38 页 | 1.28 MB | 1 年前3Mybatis 框架课程第二天
传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090 Mybatis 框架课程第二天 第1章 回顾 1.1 自定义流程再分析 传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 北京市昌平区建材城西路金燕龙办公楼一层 电话:400-618-9090 实体类类型,目前我们只能使用全限定类名。 究其原因,是 mybaits 在加载时已经把常用的数据类型注册了别名,从而我们在使用时可以不写包名, 而我们的是实体类并没有注册别名,所以必须写全限定类名。在今天课程的最后一个章节中将讲解如何注册实体类 的别名。 在 mybatis 的官方文档的说明(第 19 页) 这些都是支持的默认别名。我们也可以从源码角度来看它们分别都是如何定义出来的。 层开发[了解] 使用 Mybatis 开发 Dao,通常有两个方法,即原始 Dao 开发方式和 Mapper 接口代理开发方式。而现在主流 的开发方式是接口代理开发方式,这种方式总体上更加简便。我们的课程讲解也主要以接口代理开发方式为主。在 第二章节已经给大家介绍了基于代理方式的 dao 开发,现在给大家介绍一下基于传统编写 Dao 实现类的开发方式。 5.1 Mybatis 实现 DAO 的传统开发方式0 码力 | 27 页 | 1.21 MB | 1 年前3传智播客 mybatis 框架课程讲义
Mybatis 框架课程 讲师:传智.燕青 1 Mybatis 入门 1.1 单独使用 jdbc 编程问题总结 1.1.1 jdbc 程序 Public static void main(String[] args) { Connection connection = null; PreparedStatement preparedStatement = null; ResultSet0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前3机器学习课程-温州大学-时间序列总结
0 码力 | 67 页 | 1.30 MB | 1 年前3机器学习课程-温州大学-numpy使用总结
0 码力 | 49 页 | 1.52 MB | 1 年前3机器学习课程-温州大学-Scikit-learn
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0 码力 | 33 页 | 1.50 MB | 1 年前3机器学习课程-温州大学-01机器学习-引言
算法指的是模型学习中的具体计算方法。一般来说,基于参数模型构建的统计 学习问题都为最优化问题,它们都具有显式的解析解。 现有的优化方法主要有:梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、ADAM等等。具体 的算法,我们会在各自章节中介绍。其中本课程中,用梯度下降法作为主要的 优化算法。 26 机器学习的概念-模型评估 当损失函数给定时,我们将基于模型训练数据的误差(Training Error)和测试数据的 误差(Testing Error)作为模型评估的标准。0 码力 | 78 页 | 3.69 MB | 1 年前3机器学习课程-温州大学-15深度学习-GAN
0 码力 | 35 页 | 1.55 MB | 1 年前3
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