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  • “java result”是什么意思?这是代码。它实际上应该在一个acm问题解决方案上运行随机测试案例!没办法正常停止!我手动停止它,我看到这样的输出:Java结果:2147483647 BUILD SUCCESSFUL(总时间:849)我只是...

    执行完我的用java写的程序后我看到这个输出:java result:2147483647。这个数字意味着什么?“java result”是什么意思?

    这是代码。它实际上应该在一个acm问题解决方案上运行随机测试案例!没办法正常停止!当我手动停止它,我看到这样的输出:

    Java结果:2147483647 BUILD SUCCESSFUL(总时间:8分49秒)

    我只是想知道是什么号码意味着什么?

    package acm;

    import java.util.Random;

    import java.util.Scanner;

    import java.util.Vector;

    public class mamoth {

    static Scanner input = new Scanner(System.in);

    public static String planets;

    public static int H;

    public static int A;

    public static Random random = new Random();

    public static void main(String []args)

    {

    while(!(planets = /*input.nextLine()*/Integer.toString(random.nextInt(10)+1) + " " + Integer.toString(random.nextInt(10)+1)).equals("0 0")){

    System.out.println(planets);

    //while(!(planets = input.nextLine()).equals("0 0")){

    int index;

    index = planets.indexOf(' ');

    H = Integer.valueOf(planets.substring(0, index));

    A = Integer.valueOf(planets.substring(index+1));

    Vector humanPlanets = new Vector();

    String temp = "1 0";

    for(int i=0;i

    temp += " 1 0";

    }

    planets = /*input.nextLine()*/temp;

    System.out.println(planets);

    //planets = input.nextLine();

    int index1 = 0;

    int index2;

    while((index2 = planets.indexOf(' ',index1))!=-1){

    humanPlanets.addElement(Integer.valueOf(planets.substring(index1, index2)));

    index1= index2+1;

    }

    humanPlanets.addElement(Integer.valueOf(planets.substring(index1)));

    Vector aliasPlanets = new Vector();

    temp = "0 0";

    for(int i=0;i

    temp += " 0 0";

    }

    planets = /*input.nextLine()*/temp;

    System.out.println(planets);

    //planets = input.nextLine();

    index1 = 0;

    while((index2 = planets.indexOf(' ',index1))!=-1){

    aliasPlanets.addElement(Integer.valueOf(planets.substring(index1, index2)));

    index1= index2+1;

    }

    aliasPlanets.addElement(Integer.valueOf(planets.substring(index1)));

    int[][] distance = new int[H][A];

    for(int i=0;i

    temp = Integer.toString(random.nextInt(100)+1);

    for(int b=0;b

    temp += " " + Integer.toString(random.nextInt(100)+1);

    }

    planets = /*input.nextLine()*//*Integer.toString(random.nextInt(100)+1) + " " + Integer.toString(random.nextInt(100)+1) + " " + Integer.toString(random.nextInt(100)+1)*/temp;

    //planets = input.nextLine();

    index1 = 0;

    int j =0;

    while((index2 = planets.indexOf(' ',index1))!=-1){

    distance[i][j] = Integer.valueOf(planets.substring(index1, index2));

    index1= index2+1;

    j++;

    }

    distance[i][j] = Integer.valueOf(planets.substring(index1));

    }

    if(H>=A){

    int[][] minimumYearsToDefeat = new int[H][A];

    for(int i=0;i

    for(int j=0;j

    double x,y,z;

    y = aliasPlanets.elementAt(j*2) + humanPlanets.elementAt(i*2+1)*distance[i][j]-humanPlanets.elementAt(i*2);

    z = humanPlanets.elementAt(i*2+1) - aliasPlanets.elementAt(j*2+1);

    if(z==0){

    if(y<=0)

    x = distance[i][j];

    else

    x = Integer.MAX_VALUE;

    }

    else{

    x = y/z;

    }

    if(x==0){

    x=1;

    }

    else if(x<0){

    x= Integer.MAX_VALUE;

    }

    minimumYearsToDefeat[i][j] = (int)Math.ceil(x);

    }

    }

    for(int i=0;i

    for(int j=0;j

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  • /************** 在设置模式下对秒分时的宏定义 *****************/ #define SECOND 0 /* 对应数码管右边两位 */ #define MINUTE 1 /* 对应数码管中间两位 */ #define HOUR 2 /* 对应数码管左边两...
  • 人生在世,需每天每都要成长。 常听人言:“人前显贵,人后受罪。” 意思,人前的风光无限,都人后不断地自我磨炼,默默付出后的果实。 我们的成长过程中,我们止步不前时,我们要放弃时,可以回过头去...

    人生在世,需每天每分每秒都要成长。

    常听人言:“人前显贵,人后受罪。” 意思,人前的风光无限,都是人后不断地自我磨炼,默默付出后的果实。


    我们的成长过程中,当我们止步不前时,当我们要放弃时,可以回过头去看看我们走过的路,看看我们成长的历程,看看那时青涩的文字。当你越觉得它们烂,这就越说明了我们的进步有多大。

    成长也伴随着痛苦。但你要知道,人虽生性懒惰,但人是习惯性动物,只要你愿意想,肯想,那么,在你踏出舒适圈的那一刻起,你的轨迹就将会改变。

    当你感到身上无形中多了什么,当你模糊地感到自己好像升华了。这就是你习惯痛苦、想要挑战的开始。也是你的新生。

    将痛苦转化,慢慢地,你将习惯痛苦,并且,这时我们已对它习以为常,我们不再无聊,不再无所事事,这样的我们,每天都变得充实起来。

    我将快乐与学习分开来。生活中,要么追求成长,要么寻求快乐。后来,感觉,快乐中也存在着成长。

    我们享受音乐时,可以品味音乐,提高对音乐的鉴赏力。我们在看电视时,可以看剧情,推断它的发展走向,看人物,可以分析他们性格特征,学习导演的思路,分析他想要表达的是什么。去想想,到底是什么让自己被这部电视剧像磁铁一样吸引着我们的注意力。我们能否将这种吸引力学习到,然后用在自己身上呢?


    很多时候我会感觉自己像是掌握了成长的秘密。拥有了坚韧的意志、被磨炼后的毅力、被经历打磨过后的心。这些都是我努力过后,换来的最有力的自我证明。

    到这里,我突然想到了某部动漫里的主角。从最开始的纯粹温柔、纯粹善良,到后来的温柔内敛。从最开始的无法做出选择,到后来的创造出新的选择。他经历过迷茫、动摇、坠落、新生、再度新生。但直至最终回,他仍温柔,只是这时的温柔内敛于心。


    我不信上帝,但在这里引用一下。

    “上帝让我们来到人世,就是要我们使出自己的浑身数解,闪烁出不一样的光辉,然后去将它推到极致。这样的人生才精彩,才有意义。 ”

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  • 1、决策树(Decision Tree)中的各个节点表示什么意思? 每一个树节点表示一个属性上的测试 每一个分支代表一个属性的输出 每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布 决策树一个类似于流程图的树结构,其中每一...

    秒懂机器学习---当机器学习遇上决策树....

    一、总结

    一句话总结:

    多多看图,图的直观效果很好,很多时候文字实在表达不清

     

    1、决策树(Decision Tree)中的各个节点表示什么意思?

    每一个树节点表示一个属性上的测试
    每一个分支代表一个属性的输出
    每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布


    决策树是一个类似于流程图的树结构,其中每一个树节点表示一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性的输出,每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布,树的最顶层是树的根节点。

     

    2、决策树怎么决定是否扩展分支?

    看叶子粒度是否达到要求:比如正例或者反例都不为0时,那么就要根据属性继续往下扩展树。

     

    3、信息熵如何计算(比如16只NBA球队谁夺冠,先假设每个球队的夺冠几率一样)?

    二分法猜:log16=4;
    P1*logP1+P2*logP2+...P16*logP16:夺冠概率不一样的情况



    举个例子,NBA总决赛的夺冠球队,假设你对NBA球队一无所知,你需要猜多少次?(假设每个球队的夺冠几率都是一样的)这里我们可以给进入季后赛的NBA球队进行编号(NBA季后赛会选出16支球队),然后使用二分法进行猜测(猜测冠军队伍在1-8号球队之间,是的话,在进行二分;不是的话就在9-16号球队之间),这样我们要猜测的次数最多是4次(2^4=16嘛)。
    信息熵使用比特(bit)来衡量信息的多少,计算公式如下:
    -(P1*log2 P1+P2*log2 P2+...P16*log2 P16)---->计算NBA季后赛总冠军的夺冠球队的信息熵值,含义是每一个球队的夺冠概率乘以,以2为底这个队夺冠的对数。P1、P2...PN表示哪一支球队的夺冠概率,假设每一个球队夺冠的概率都相等的话,那么这里算出的信息熵值就是4,当然这种情况是不太可能存在的,因为每一个球队的实力不一样嘛。

     

    4、信息熵的值和不确定性的关系?

    变量的不确定越大,熵的值也就越大

     

    5、信息获取量是什么?

    Gain(A)=Info(D)-Info_A(D) ---->A属性的信息获取量的值就等于,【不按任何属性进行分类的时候的信息量】加上【有按A这个属性进行分类的时候的信息量】(注意这里信息量的符号是负号,所以说“加上”)。


    在决策树算法中,我们如何确定哪个属性应该先选择出来,哪个属性应该后选择出来当做树的节点
    信息获取量大的优先选:比较大小,年龄的信息获取量是最大的,所以选择年龄作为第一个根节点。

     

    6、决策树算法为什么需要剪枝?

    训练集上表现好,测试集上表现差(过度拟合):当树的深度太大时,设计的算法在训练集上的表现会比较好,但是在测试集上的表现却会很一般,这时我们就要对树进行一定的裁剪

     

    7、决策树的优缺点是什么?

    直观,便于理解,小规模数据集有效 :决策树的优点
    处理连续变量不好;类别较多时,错误增加的比较快;可规模性一般:决策树的缺点

     

     

     

    二、机器学习入门之决策树算法

    参考:机器学习入门之决策树算法
    https://www.cnblogs.com/getMyCodes/p/7259422.html

    1、什么是决策树(Decision Tree)    
         决策树是一个类似于流程图的树结构,其中每一个树节点表示一个属性上的测试,每一个分支代表一个属性的输出,每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布,树的最顶层是树的根节点。
         举一个例子。小明同学想根据天气情况是否享受游泳运动:
         这里包含了6个属性,一条样例即为一个实例,待学习的概念为“是否享受运动”,学习目标函数:f:X->Y。
         根据上面的表中实例,我们可以试着用一个树结构的流程图来表示小明根据那6个属性决定是否享受运动:
         从上面这个树状图中,我们可以看到,总共的实例有14个(出去运动的实例有9个,不运动的实例有5个),从树顶往下看,首先看到菱形的选项,意思是天气如何?然后分出了三个分支——晴天,阴天,雨天。实例中是天气属性为晴天,并决定要去运动的有2个,不去运动的有3个;天气属性为阴天,并决定去运动的有4个,不运动的有0个;天气属性为雨天,并决定去运动的有3个,不运动的有2个。从图中我们可以看到,当标记中的正例或者反例为0个时,树就不继续往下扩展了(比如天气属性为阴天的时候,不去运动的实例为0个)。假如正例或者反例都不为0时,那么就要根据属性继续往下扩展树。
         决策树是机器学习中分类方法中的一个重要算法。
     
    2、如何构造一个决策树算法
         (1)信息熵
              信息是一种抽象的概念,那么如何对信息进行一个量化的操作呢?1948年,香农提出了“信息熵”的概念。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常不确定的事情,或者说我们对一件事情一无所知,就需要了解大量的信息,信息量的度量就等于不确定性的多少。
              举个例子,NBA总决赛的夺冠球队,假设你对NBA球队一无所知,你需要猜多少次?(假设每个球队的夺冠几率都是一样的)这里我们可以给进入季后赛的NBA球队进行编号(NBA季后赛会选出16支球队),然后使用二分法进行猜测(猜测冠军队伍在1-8号球队之间,是的话,在进行二分;不是的话就在9-16号球队之间),这样我们要猜测的次数最多是4次(2^4=16嘛)。
              信息熵使用比特(bit)来衡量信息的多少,计算公式如下:
              -(P1*log2 P1+P2*log2 P2+...P16*log2 P16)---->计算NBA季后赛总冠军的夺冠球队的信息熵值,含义是每一个球队的夺冠概率乘以,以2为底这个队夺冠的对数。P1、P2...PN表示哪一支球队的夺冠概率,假设每一个球队夺冠的概率都相等的话,那么这里算出的信息熵值就是4,当然这种情况是不太可能存在的,因为每一个球队的实力不一样嘛。
              变量的不确定越大,熵的值也就越大。
         (2)决策树归纳算法(ID3)
              这个算法是1970-1980年,由J.Ross.Quinlan发明的。
              在决策树算法中,比较重要的一点是我们如何确定哪个属性应该先选择出来,哪个属性应该后选择出来当做树的节点。这里就涉及到了一个新的概念,叫做信息获取量,公式如下:
              Gain(A)=Info(D)-Info_A(D) ---->A属性的信息获取量的值就等于,不按任何属性进行分类的时候的信息量加上有按A这个属性进行分类的时候的信息量(注意这里信息量的符号是负号,所以说“加上”)。
              以是否购买电脑的案例为例子,给出了14个实例,如下图所示:

     

              不按任何属性进行分类的情况下,计算信息获取量Info(D):
      
              以年龄属性进行分类的情况下,计算信息获取量:
        
              所以,Gain(age)=0.940-0.694=0.246 bits
              同理,我们可以算出Gain(income) = 0.029, Gain(student) = 0.151, Gain(credit_rating)=0.048。比较大小,年龄的信息获取量是最大的,所以选择年龄作为第一个根节点。再次同理,后面的节点选择也是按照这样的计算方法来决定以哪个属性作为节点。
         (3)结束条件
              当我们使用递归的方法来创建决策树时,什么时候停止节点的创建很关键。综上,停止节点创建的条件有以下几点:
              a、给定节点的所有样本属性都属于同一种标记的时候,比如(2)中的例子,以年龄为属性创建的节点下,有三个分支:                            senior,youth、middle_age。其中middle_age的所有实例的标记都是yes,也就是说中年人都会买电脑,这种情况下,这个节点就可以设置成树叶节点了。
              b、当没有剩余属性用来进一步划分样本时,就停止节点的创建,采用多数表决。
              c、分枝
     
    3、其它算法
         C4.5、CART算法。这几个算法都是贪心算法,自上而下,只是选择属性的度量方法不同。
     
    4、树剪枝叶 (避免overfitting)
         当树的深度太大时,设计的算法在训练集上的表现会比较好,但是在测试集上的表现却会很一般,这时我们就要对树进行一定的裁剪:
         (1)先剪枝
              当分到一定程度,就不向下增长树了。
         (2)后剪枝
              把树完全建好后,根据类的纯度来进行树的裁剪。
    5. 决策树的优点:
         直观,便于理解,小规模数据集有效     
     
    6. 决策树的缺点:
         处理连续变量不好;类别较多时,错误增加的比较快;可规模性一般。
     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Renyi-Fan/p/10977436.html

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  • 上来先贴一个自己决定比较靠谱的讲解,线上有好多人说2006-01-02 15:04:05goland的生日什么的原因这里不做过多的过度解读。有兴趣的请自行查找证据。 下面谈谈自己的理解,对照...这里的意思是当你希望格式化他的月

    上来先贴一个自己决定比较靠谱的讲解,线上有好多人说2006-01-02 15:04:05是goland的生日什么的原因这里不做过多的过度解读。有兴趣的请自行查找证据。

    下面谈谈自己的理解,对照下面的这个表格

    月份 1,01,Jan,January
    日  2,02,_2
    时  3,03,15,PM,pm,AM,am
    分  4,04
    秒  5,05
    年  06,2006
    时区 -07,-0700,Z0700,Z07:00,-07:00,MST
    周几 Mon,Monday

    这里的意思是当你希望格式化他的月份的时候只要在Format的传参中输入1、01、Jan、January等三个字符的时候就会将时间在这几个值的对应位置将时间对应的月份替换掉的意思。举例,当前时间是2020-08-01 11:46:30按照以下的Format传参将1、01、Jan、January转换为当前月份对应的格式比如Jan转为为Aug

    fmt.Println(time.Now().Format("现在是1月份"))
    fmt.Println(time.Now().Format("现在是01月份"))
    fmt.Println(time.Now().Format("现在是Jan月份"))
    fmt.Println(time.Now().Format("现在是January月份"))
    
    现在是8月份
    现在是08月份
    现在是Aug月份
    现在是August月份

    用上面的理解就可以得到,假设我想得到2020-08-01 11:50:21 CST Sat这种格式的时间就只能是用这种模式来解析。至于这个时间是不是goland的生日那就见仁见智了

    fmt.Println(time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05 MST Mon"))

     

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