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  • 论文查重是毕业论文工作中必不可少的一个步骤,每位同学都...当我们查重之后可以看到报告上有比较详细的说明,正文中的句子也以不同颜色字体体现出来,那么报告中的红色、橙色和绿色分别代表的是什么呢?相信很多初...
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    论文查重是毕业论文工作中必不可少的一个步骤,每位同学都必须要完成毕业论文查重才能进入到下一工作中。在初稿撰写完成之后,很多同学都会在网站上找一系列查重软件进行自查,以此了解自己写作的论文重复率情况,一旦发现重复率过高,第一时间对照查重报告进行有针对性的修改。当我们查重之后可以看到报告上有比较详细的说明,正文中的句子也以不同颜色字体体现出来,那么报告中的红色、橙色和绿色分别代表的是什么呢?相信很多初次接触查重的同学都不清楚这当中的含义,那么今天小编就带大家了解一下查重报告中不同颜色的句子分别代表的是什么意思。

    虽然说现在市面上有很多论文检测平台,但最后给出的检测报告基本都是一致的,都包含简洁版报告、详细版报告和pdf版报告。其中,详细版报告中是以全文内容的形式展现出来,这里我们可以看到有红色字体的句子、橙色字体的句子和绿色字体的句子。

    绿色:表示是原创句子,系统没有检测出相似语句,这部分的句子是不用修改的。

    红色:抄袭成分相对很高,相似度在80%以上,是需要着重进行修改的部分。

    橙色:抄袭程度比较轻,表示相似度在50%~80%之间,是需要适当进行修改的。

    通过查重检测我们可以了解到自己的论文重复率是否达到了学校的要求,论文中哪些部分是需要修改的。如果我们论文的重复率高出了学校规定的要求也不必担心,只要对照检测报告中标记的重复部分认真修改基本就没什么问题,修改好之后再次查重一下,没什么问题的话就可以直接提交给导师了,导师审核没问题之后就会直接提交给学校查重,学校这关也通过之后我们就要着手准备毕业答辩的事情了。

    最后,有一点大家要注意的是,当我们对照报告来修改文章中重复的句子时,一定是要有针对性的修改,对于重复的句子我们要充分理解它的意思,再通过自己的理解将原句用自己的话表述出来,以此转换为自己的句子。在降重修改时,我们修改的幅度也要大一些,如果只是简单的替换几个近义词,重复率是很难降下来的。

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  • 这个是Integer类中的一个int类型的常量MAX_VALUE代表int所能表示的最大值 0x7FFFFFFF相对应的是Integer类中的另一个常量MIN_VALUE代表int所能表示的最小值 0x80000000整型的其他的子型也可以 byte short long?...

    这个是Integer类中的一个int类型的常量MAX_VALUE

    它代表int所能表示的最大值 0x7FFFFFFF

    相对应的是Integer类中的另一个常量MIN_VALUE

    它代表int所能表示的最小值 0x80000000

    整型的其他的子型也可以 byte short long?

    基本类型之间不存在子型和父型,只是范围不同,

    小范围转换为大范围可以直接转换

    大范围转换小范围需要强制转换符号,

    例如:

    long lv=123456;

    int v=(int) lv;

    数字基本类型都有对应的类及最大最小值常量

    Byte.MAX_VALUE =0x7F

    Byte.MIN_VALUE =0x80

    Short.MAX_VALUE =0x7FFF

    Short.MIN_VALUE =0x8000

    Integer.MAX_VALUE =0x7FFFFFFF

    Integer.MIN_VALUE =0x80000000

    Long.MAX_VALUE =0x7FFFFFFFFFFFFFFF

    Long.MIN_VALUE =0x80000000000000000

    java源代码:

    Integer.MAX_VALUE经常会在集合中用到,对这个概念一直没有深究过,查看一下源码。

    一个常数,持有了int类型数最小值,-2^31次方,-2147483648。负21亿多。

    /**

    * A constant holding the minimum value an {@code int} can

    * have, -231.

    */

    @Native public static final int MIN_VALUE = 0x80000000;

    一个常数,持有了int类型数的最大值,2^31次方,2147483648,正21亿多

    /**

    * A constant holding the maximum value an {@code int} can

    * have, 231-1.

    */

    @Native public static final int MAX_VALUE = 0x7fffffff;

    解释:

    1、0x80000000

    0x表示16进制

    80000000一共8位16进制,也就是32位的2进制,2进制写法位数太多了,不展开写了,这也是为什么用16进制表示的原因。

    1000 后面28个0,前面1表示负数,后面的27个0,这个应该是补码,那就是-1,会得到27个1,然后再求反码,27个0,纳尼???

    因为这个数达到了32位二进制的上限,所以我们不会再去按照-1,再反码的方式求真正的值,直接按照原码的负数计算即可。也就是-2^31次方。

    2、0x7fffffff

    展开就是0111后面28个1,也就是一共31个1的整数,2^31 - 1

    3、MAX_VALUE + 1 == MIN_VALUE

    这他妈就好玩了,0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111+1 = 1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 没毛病。

    或者这么想,我们把计算机的“模”从中间剖开,负数逆时针,正数顺时针,正数从0到6点钟,包括0不包括6点钟,负数从0到6点钟,不包括0,包括6点钟,MAX_VALUE再往前+1,就是MIN_VALUE

    Integer.MIN_VALUE,即-2147483648,二进制位如下:

    1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000

    在计算机的运算中,“-”(前缀)运算表示各二制位取反再加1,也就是说 b = -a 在计算机内部是 b = ~a + 1 这样处理的,所以上面的位就变成了:

    1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 Integer.MIN_VALUE

    取反 0111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 (取反之后变成了Integer.MAX_VALUE)

    加1 1000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 -Integer.MIN_VALUE(与原来的结果一样)

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  • Integer.MAX_VALUE什么意思

    千次阅读 2018-10-31 20:57:00
    这个是Integer类中的一个int类型的常量MAX_VALUE代表int所能表示的最大值 0x7FFFFFFF 相对应的是Integer类中的另一个常量MIN_VALUE代表int所能表示的最小值 0x80000000 转载于:...

    这个是Integer类中的一个int类型的常量MAX_VALUE
    它代表int所能表示的最大值 0x7FFFFFFF

    相对应的是Integer类中的另一个常量MIN_VALUE
    它代表int所能表示的最小值 0x80000000

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhoumin6012/p/9885871.html

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  • 在java中,char ta[] = value;中value代表什么,这样定义的作用? char ta[] = value; int to = toffset; char pa[] = prefix.value; int po = 0; int pc = prefix.value.length;
  • ManagementBaseObject.Item 包括哪些值,以及其中[returnvalue]的属性值各代表什么意思
  • 决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。决策树是一种十分常用的分类方法,需要监管学习(有教师的Supervised Learning)...

    决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。决策树是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表一个判断结果的输出,最后每个叶节点代表一种分类结果。

    决策树是一种十分常用的分类方法,需要监管学习(有教师的Supervised Learning),监管学习就是给出一堆样本,每个样本都有一组属性和一个分类结果,也就是分类结果已知,那么通过学习这些样本得到一个决策树,这个决策树能够对新的数据给出正确的分类。这里通过一个简单的例子来说明决策树的构成思路:

    给出如下的一组数据,一共有十个样本(学生数量),每个样本有分数,出勤率,回答问题次数,作业提交率四个属性,最后判断这些学生是否是好学生。最后一列给出了人工分类结果。

    c35403146fadbd7fb78742716e116be0.png

    然后用这一组附带分类结果的样本可以训练出多种多样的决策树,这里为了简化过程,我们假设决策树为二叉树,且类似于下图:

    1db3b496381f3bfe29eab2db40d1affe.png

    通过学习上表的数据,可以设置A,B,C,D,E的具体值,而A,B,C,D,E则称为阈值。当然也可以有和上图完全不同的树形,比如下图这种的:

    34b83a1843e49a441a27e4ebd3045c2d.png

    所以决策树的生成主要分以下两步,这两步通常通过学习已经知道分类结果的样本来实现。

    1. 节点的分裂:一般当一个节点所代表的属性无法给出判断时,则选择将这一节点分成2个

    子节点(如不是二叉树的情况会分成n个子节点)

    2. 阈值的确定:选择适当的阈值使得分类错误率最小 (Training Error)。

    比较常用的决策树有ID3,C4.5和CART(Classification And Regression Tree),CART的分类效果一般优于其他决策树。下面介绍具体步骤。

    ID3: 由增熵(Entropy)原理来决定那个做父节点,那个节点需要分裂。对于一组数据,熵越小说明分类结果越好。熵定义如下:

    Entropy=- sum [p(x_i) * log2(P(x_i) ]

    其中p(x_i) 为x_i出现的概率。假如是2分类问题,当A类和B类各占50%的时候,

    Entropy = - (0.5*log_2( 0.5)+0.5*log_2( 0.5))= 1

    当只有A类,或只有B类的时候,

    Entropy= - (1*log_2( 1)+0)=0

    所以当Entropy最大为1的时候,是分类效果最差的状态,当它最小为0的时候,是完全分类的状态。因为熵等于零是理想状态,一般实际情况下,熵介于0和1之间。

    熵的不断最小化,实际上就是提高分类正确率的过程。

    比如上表中的4个属性:单一地通过以下语句分类:

    1. 分数小于70为【不是好学生】:分错1个

    2. 出勤率大于70为【好学生】:分错3个

    3. 问题回答次数大于9为【好学生】:分错2个

    4. 作业提交率大于80%为【好学生】:分错2个

    最后发现 分数小于70为【不是好学生】这条分错最少,也就是熵最小,所以应该选择这条为父节点进行树的生成,当然分数也可以选择大于71,大于72等等,出勤率也可以选择小于60,65等等,总之会有很多类似上述1~4的条件,最后选择分类错最少即熵最小的那个条件。而当分裂父节点时道理也一样,分裂有很多选择,针对每一个选择,与分裂前的分类错误率比较,留下那个提高最大的选择,即熵减最大的选择。

    C4.5:通过对ID3的学习,可以知道ID3存在一个问题,那就是越细小的分割分类错误率越小,所以ID3会越分越细,比如以第一个属性为例:设阈值小于70可将样本分为2组,但是分错了1个。如果设阈值小于70,再加上阈值等于95,那么分错率降到了0,但是这种分割显然只对训练数据有用,对于新的数据没有意义,这就是所说的过度学习(Overfitting)。

    分割太细了,训练数据的分类可以达到0错误率,但是因为新的数据和训练数据不同,所以面对新的数据分错率反倒上升了。决策树是通过分析训练数据,得到数据的统计信息,而不是专为训练数据量身定做。

    就比如给男人做衣服,叫来10个人做参考,做出一件10个人都能穿的衣服,然后叫来另外5个和前面10个人身高差不多的,这件衣服也能穿。但是当你为10个人每人做一件正好合身的衣服,那么这10件衣服除了那个量身定做的人,别人都穿不了。

    所以为了避免分割太细,c4.5对ID3进行了改进,C4.5中,优化项要除以分割太细的代价,这个比值叫做信息增益率,显然分割太细分母增加,信息增益率会降低。除此之外,其他的原理和ID3相同。

    CART:分类回归树

    CART是一个二叉树,也是回归树,同时也是分类树,CART的构成简单明了。

    CART只能将一个父节点分为2个子节点。CART用GINI指数来决定如何分裂:

    GINI指数:总体内包含的类别越杂乱,GINI指数就越大(跟熵的概念很相似)。

    a. 比如出勤率大于70%这个条件将训练数据分成两组:大于70%里面有两类:【好学生】和【不是好学生】,而小于等于70%里也有两类:【好学生】和【不是好学生】。

    b. 如果用分数小于70分来分:则小于70分只有【不是好学生】一类,而大于等于70分有【好学生】和【不是好学生】两类。

    比较a和b,发现b的凌乱程度比a要小,即GINI指数b比a小,所以选择b的方案。以此为例,将所有条件列出来,选择GINI指数最小的方案,这个和熵的概念很类似。

    CART还是一个回归树,回归解析用来决定分布是否终止。理想地说每一个叶节点里都只有一个类别时分类应该停止,但是很多数据并不容易完全划分,或者完全划分需要很多次分裂,必然造成很长的运行时间,所以CART可以对每个叶节点里的数据分析其均值方差,当方差小于一定值可以终止分裂,以换取计算成本的降低。

    CART和ID3一样,存在偏向细小分割,即过度学习(过度拟合的问题),为了解决这一问题,对特别长的树进行剪枝处理,直接剪掉。

    以上的决策树训练的时候,一般会采取Cross-Validation法:比如一共有10组数据:

    第一次. 1到9做训练数据, 10做测试数据

    第二次. 2到10做训练数据,1做测试数据

    第三次. 1,3到10做训练数据,2做测试数据,以此类推

    做10次,然后大平均错误率。这样称为 10 folds Cross-Validation。

    比如 3 folds Cross-Validation 指的是数据分3份,2份做训练,1份做测试。

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