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  • 2.2 以下例子说明:protected是不同包中对子类可见,对非子类可见。 例1.2.2.a:---本例为正常用法。 package p1; public class A { protected int i; protected void printIProtected() { System.out....

    2.2 以下例子说明:protected是不同包中对子类可见,对非子类不可见。  

    例1.2.2.a:---本例为正常用法。

    package p1;
    public class A {
        protected int i;
        protected void printIProtected() {
            System.out.println("i=" + i);
        }
    }

    package p2;
    import p1.A;
    class B extends A {
        void printIInB() {
            System.out.println("in B i=" + i);//protected是不同包中对子类(Test)可见,马 克-t o-w i n
            printIProtected();
        }
    }

    public class Test  {
        public static void main(String[] args) {
            A a=new A();
       //     a.i=7;//报错, 注意这里不能直接用
     //       a.printIProtected();//报错, 注意这里不能直接用
            B b = new B();
     //     b.i = 10;//报错,Test不是A子类,非子类不能访问protected
     //     b.printIProtected();//报错,Test不是A子类,非子类不能访问protected
            b.printIInB();
        }
    }

     

    例1.2.2.b:---本例为非正常用法,通常不直接访问protected方法。比如b.printIProtected();

    package p1;
    public class A {
        protected int i;
        protected void printIProtected() {
            System.out.println("i=" + i);
        }
    }

    package p2;
    import p1.A;
    public class Test extends A {
        void printIInB() {
     

    更多请见:http://www.mark-to-win.com/tutorial/java_3_ProtectedIsVisibleDifferentPackageSubclass.html

     

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  • rpm包中的noarch,i386,i586都是什么意思

    万次阅读 2013-05-25 13:37:10
    i386是指386上编译的,386以上机器可以安装...有的rpm包是在红帽子下编译的,有的是在其他平台下编译的,含有noarch的包说明,你可以在任何平台上安装这个软件包,就是说它并依赖于哪个特定的linux发布版。

    转自:http://yanhongbin1210.i.sohu.com/blog/view/4865884.htm


    i386是指386上编译的,386以上机器可以安装。i586以此类推。

    有的rpm包是在红帽子下编译的,有的是在其他平台下编译的,含有noarch的包说明,你可以在任何平台上安装这个软件包,就是说它并不依赖于哪个特定的linux发布版。

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  • 匿名用户1级2014-11-15 回答dao,数据层,意思很清楚,我只做数据库操作,每个dao只针对一张表操作,我做任何业务biz,业务层,我只做某方面的业务处理,如果需要数据库工作,联系下数据部门(dao)协助我,业务层...

    匿名用户

    1级

    2014-11-15 回答

    dao,数据层,意思很清楚,我只做数据库操作,每个dao只针对一张表操作,我不做任何业务

    biz,业务层,我只做某方面的业务处理,如果需要数据库工作,联系下数据部门(dao)协助我,业务层不会出现数据操作代码

    你说的connection,SQL增删改查方法这些一定是数据层的

    哪个是继承接口?你说的是实现接口吧

    指的是把需要的方法抽象成接口类,并实现它

    给些简单的代码:

    //biz接口

    publicinterfaceUserBiz{

    longaddUser(Usersusers);

    UsersgetUsersById(longid);

    booleanisUserExists(Usersusers);

    Userslogin(Usersusers);

    }

    //biz实现

    publicclassUserBizImplimplementsUserBiz{

    privatefinalUserDaodao;

    publicUserBizImpl(finalUserDaodao){

    super();

    this.dao=dao;

    }

    /*

    *(non-Javadoc)

    *@seebiz.UserBiz#addUser(entity.Users)

    */

    @Override

    publiclongaddUser(finalUsersusers){

    returndao.add(users);

    }

    /*

    *(non-Javadoc)

    *@seebiz.UserBiz#getUsersById(long)

    */

    @Override

    publicUsersgetUsersById(finallongid){

    returndao.getUsersById(id);

    }

    /*

    *(non-Javadoc)

    *@seebiz.UserBiz#isUserExists(entity.Users)

    */

    @Override

    publicbooleanisUserExists(finalUsersusers){

    if(!ObjectUtils.isEmpty(dao.getUsersByName(users

    .getUserName()))){

    returntrue;

    }

    returnfalse;

    }

    /*

    *(non-Javadoc)

    *@seebiz.UserBiz#login(entity.Users)

    */

    @Override

    publicUserslogin(finalUsersusers){

    finalUsersusers2=dao.getUsersByName(users.getUserName());

    if(ObjectUtils.isEmpty(users2)){

    returnnull;

    }

    if(users2.getUserPassword().equals(users.getUserPassword())){

    returnusers2;

    }

    returnnull;

    }

    }

    //dao接口

    publicinterfaceUserDao{

    longadd(Usersusers);

    booleandel(longid);

    UsersgetUsersById(longid);

    UsersgetUsersByName(Stringname);

    Listsearch(Userscondition);

    booleanupdate(Usersusers);

    }

    //dao实现就不给了,因为使用hibernate实现

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  • 了解sklearn包中的SVM算法是如何使用的,请大家认真看完1.4.1的内容,重点关注两部分内容:第一,怎么使用【SVC】这个api,第二,这个api中的参数是什么意思。其中在最末端有一个案例的链接,大家可选择看,作为...

    计划

    学习时长:7/13——7/14
    任务标题:了解sklearn包中svm算法的使用
    任务简介:阅读sklearn-user guide 1.4.1
    任务详解:
    了解sklearn包中的SVM算法是如何使用的,请大家认真看完1.4.1的内容,重点关注两部分内容:第一,怎么使用【SVC】这个api,第二,这个api中的参数是什么意思。其中在最末端有一个案例的链接,大家可选择看,不作为任务要求。同学们,对这部分学习的深入程度,依据个人代码能力而定。
    资料链接:https://scikit-learn.org/dev/modules/svm.html
    内容:参照链接给的代码或者下图代码,实际动手敲一遍,使用sklearn的SVM接口实现鸢尾花分类,将运行结果截图。
    https://scikit-learn.org/dev/auto_examples/svm/plot_iris_svc.html#sphx-glr-auto-examples-svm-plot-iris-svc-py

    学习

    支持向量机(SVM)是一组用于分类, 回归和异常值检测的监督学习方法。

    支持向量机的优点是:

    • 在高维空间有效。
    • 在尺寸数量大于样本数量的情况下仍然有效。
    • 在决策函数中使用训练点的子集(称为支持向量),因此它也具有内存效率。
    • 多功能:可以为决策功能指定不同的内核功能。提供了通用内核,但也可以指定自定义内核。

    支持向量机的缺点包括:

    • 如果要素的数量远远大于样本数量,请避免在选择内核函数时过度拟合,并且正则化项是至关重要的。
    • SVM不直接提供概率估计,这些是使用昂贵的五重交叉验证计算的。

    scikit-learn中的支持向量机支持密集(numpy.ndarray可转换为by by numpy.asarray)和稀疏(任意scipy.sparse)样本向量作为输入。但是,要使用SVM对稀疏数据进行预测,它必须适合此类数据。为获得最佳性能,请使用C-ordered numpy.ndarray(密集)或 scipy.sparse.csr_matrix(稀疏)dtype=float64。

    分类

    SVC,NuSVC并且LinearSVC是能够对数据集执行多类分类的类。

    回归

    支持向量分类的方法可以扩展到解决回归问题。此方法称为支持向量回归。
    由支持向量分类(如上所述)产生的模型仅取决于训练数据的子集,因为用于构建模型的成本函数不关心超出边界的训练点。类似地,由支持向量回归产生的模型仅取决于训练数据的子集,因为用于构建模型的成本函数忽略了接近模型预测的任何训练数据。
    有支持向量回归的三种不同的实现方式: SVR,NuSVR和LinearSVR。LinearSVR 提供了比实际更快的实现,SVR但只考虑了线性内核,同时NuSVR实现了与SVR和稍微不同的公式LinearSVR。

    实际使用技巧

    • 避免数据复制:对SVC,SVR,NuSVC和 NuSVR,如果通过一定的方法将数据不是C有序连续的,而双精度,它会调用底层的C实现之前复制。您可以通过检查其flags属性来检查给定的numpy数组是否为C-contiguous 。
      对于LinearSVC(和LogisticRegression)任何作为numpy数组传递的输入将被复制并转换为liblinear内部稀疏数据表示(双精度浮点数和非零组件的int32索引)。如果你想要一个大规模的线性分类器,而不是复制一个密集的n-cy连续双精度数组作为输入,我们建议使用SGDClassifier该类。目标函数可以配置为与LinearSVC 模型几乎相同。
    • 内核缓存大小:对SVC,SVR,NuSVC和 NuSVR,内核缓存的大小有较大的问题,在运行时间有很大的影响。如果有足够的RAM可用,建议设置cache_size为高于默认值200(MB)的值,例如500(MB)或1000(MB)。
    • 设置为C:C是1在默认情况下,这是一个合理的默认选择。如果你有很多嘈杂的观察,你应该减少它。它对应于更多地规范估计。
      LinearSVC并且当它变大时LinearSVR不太敏感C,并且在一定阈值之后预测结果停止改善。同时,较大的C值将需要更多的时间来训练,有时长达10倍​​,如Fan等人所示。(2008年)
    • 支持向量机算法不是规模不变的,因此强烈建议您扩展数据。例如,将输入向量X上的每个属性缩放为[0,1]或[-1,+ 1],或将其标准化为均值0和方差1.请注意,必须将相同的缩放应用于测试向量获得有意义的结果 有关缩放和规范化的更多详细信息,请参阅 预处理数据一节。
    • 参数nu在NuSVC/ OneClassSVM/ NuSVR 近似于训练误差和支持向量的分数。
    • 在SVC,如果用于分类的数据是不平衡的(例如,许多正数且很少负数),则设置class_weight='balanced’和/或尝试不同的惩罚参数C。
    • 底层实现随机性:的底层实现SVC和NuSVC使用一个随机数发生器仅洗牌为概率估计的数据(当 probability被设置为True)。可以使用random_state参数控制该随机性。如果probability设置为False 这些估算器不是随机的并且random_state对结果没有影响。底层OneClassSVM实现类似于SVC和NuSVC。由于没有提供概率估计OneClassSVM,因此它不是随机的。
      底层LinearSVC实现使用随机数生成器在使用双坐标下降(即,dual设置为True)时拟合模型时选择要素。因此,对于相同的输入数据具有略微不同的结果并不罕见。如果发生这种情况,请尝试使用较小的tol参数。这种随机性也可以用random_state参数控制。何时dual设置为False底层实现LinearSVC不是随机的,random_state对结果没有影响。
    • 使用由提供的L1惩罚产生稀疏解,即,仅特征权重的子集不为零并且对决策函数有贡献。增加产量是一个更复杂的模型(选择更多功能)。在其产生一个“空”模型(所有重量等于零)值可以使用下式计算。LinearSVC(loss=‘l2’, penalty=‘l1’, dual=False)CCl1_min_c

    内核函数

    在这里插入图片描述

    实验

    print(__doc__)
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn import svm, datasets
    
    
    def make_meshgrid(x, y, h=.02):
        x_min, x_max = x.min() - 1, x.max() + 1
        y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1
        xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),
                             np.arange(y_min, y_max, h))
        return xx, yy
    
    
    def plot_contours(ax, clf, xx, yy, **param):
        Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
        Z = Z.reshape(xx.shape)
        out = ax.contourf(xx, yy, Z, **param)
        return out
    
    
    iris = datasets.load_iris()
    x = iris.data[:, :2]
    y = iris.target
    c = 1.0
    
    models = (svm.SVC(kernel='linear', C=c),
              svm.LinearSVC(C=c, max_iter=10000),
              svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C=c),
              svm.SVC(kernel='poly', degree=3, gamma='auto', C=c)
              )
    models = (clf.fit(x, y) for clf in models)
    
    titles = ('SVC with linear kernel',
              'LinearSVC (linear kernel)',
              'SVC with RBF kernel',
              'SVC with polynomial (degree 3) kernel'
              )
    
    fig, sub = plt.subplots(2, 2)
    plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.4)
    
    x0, x1 = x[:, 0], x[:, 1]
    xx, yy = make_meshgrid(x0, x1)
    
    for clf, title, ax in zip(models, titles, sub.flatten()):
        plot_contours(ax, clf, xx, yy,
                      cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
        ax.scatter(x0, x1, c=y, cmap=plt.cm.coolwarm, s=20, edgecolors='k')
        ax.set_xlim(xx.min(), xx.max())
        ax.set_ylim(yy.min(), yy.max())
        ax.set_xlabel('Sepal length')
        ax.set_ylabel('Sepal width')
        ax.set_xticks(())
        ax.set_yticks(())
        ax.set_title(title)
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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