一、泛型 泛型，即“參數(shù)化類型”。就是將類型由原來的具體的類型參數(shù)化，類似于方法中的變量參數(shù)，此時(shí)類型也定 義成參數(shù)形式（可以稱之為類型形參），然后在使用/調(diào)用時(shí)傳入具體的類...
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Java EE 第四篇 核心類庫(kù)（一）集合 -
Java EE 第五篇 核心類庫(kù)（二）常用類庫(kù)
要求：熟悉常用類庫(kù)的使用，整理常用方法。 一、objects類 示例方法： equals()public static boolean equals(Object a, Ob...
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Java EE 第三篇 異常處理一、異常的概念 異常是在程序中導(dǎo)致程序中斷運(yùn)行的一種指令流，一旦產(chǎn)生異常之后，異常之后的語(yǔ)句將不再執(zhí)行了，程序序并沒有正確的執(zhí)行完畢之后就退出了。 二、處理異常 1、try ...
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Java EE 第一篇 基礎(chǔ)語(yǔ)法語(yǔ)法規(guī)則 一、變量與數(shù)據(jù)類型 變量就是系統(tǒng)為程序分配的一塊內(nèi)存單元，用來存儲(chǔ)各種類型的數(shù)據(jù)。由于該存儲(chǔ)單元中的數(shù)據(jù)可以發(fā)生改變，因此得名為"變量"。 1、變量分類： 基本數(shù)據(jù)...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day6本章內(nèi)容： 期望 方差 協(xié)方差與矩 一、期望 離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望： 隨機(jī)變量的期望值=加權(quán)均值 1、示例： 2、（0-1）分布的期望： 若X服從參數(shù)為p的（0-1）分布...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day5本章內(nèi)容： 導(dǎo)數(shù)與微積分公式 二維隨機(jī)變量、聯(lián)合分布 多維隨機(jī)變量、邊緣分布 條件分布 隨機(jī)變量之間的獨(dú)立性 一、導(dǎo)數(shù)與微積分公式 分部積分法： 二、二維隨機(jī)變量、聯(lián)合分布 ...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day4本章內(nèi)容 隨機(jī)變量 分布律、0-1分布、伯努利試驗(yàn) 二項(xiàng)分布、n重伯努利試驗(yàn) 泊松分布 分布函數(shù)（累積分布函數(shù)CDF） 概率密度函數(shù) 均勻分布 正態(tài)分布 一、隨機(jī)變量 拋一顆...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day3本章內(nèi)容 條件概率 乘法定理 全概率公式 貝葉斯公式、先驗(yàn)與后驗(yàn) 相互獨(dú)立、互斥、對(duì)立（互逆） 一、條件概率 已知某個(gè)事件A發(fā)生的條件下，另一個(gè)事件B發(fā)生的概率稱為條件概率，...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day2本章內(nèi)容 隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間、樣本點(diǎn)、基本事件 頻率與概率 古典概型 幾何概型 一、隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間、樣本點(diǎn)、隨機(jī)事件、基本事件 1、隨機(jī)試驗(yàn)： 可以在相同的條件下重復(fù)進(jìn)行...
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pandas基礎(chǔ)教程——Day3
本章內(nèi)容 多層索引 時(shí)間序列 一、多層索引 1、Series可以創(chuàng)建多層索引： 2、DataFrame創(chuàng)建多層索引： 3、特定結(jié)構(gòu)from_arrays與from_produ...
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pandas基礎(chǔ)教程——Day2
本章內(nèi)容 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)合并 一、數(shù)據(jù)處理 通過dropna()函數(shù)濾除缺失數(shù)據(jù)： 填充缺失數(shù)據(jù)：ffill與bfill 移除重復(fù)數(shù)據(jù) 二、數(shù)據(jù)合并 join，著重關(guān)注行的合...
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pandas基礎(chǔ)教程——Day1
本章內(nèi)容 Series對(duì)象 DataFrame對(duì)象 一、Series 類似于一種一維數(shù)組，與ndarray的區(qū)別是，Series以ndarray為基礎(chǔ)，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)自定義標(biāo)簽，...
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大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)——Day1本章內(nèi)容 統(tǒng)計(jì)學(xué)分類 均值、中位數(shù)、眾數(shù) 方差、標(biāo)準(zhǔn)差 直方圖 箱線圖 莖葉圖 線圖 柱形圖 餅圖 一、統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)： 使用特定的數(shù)字或圖表來體現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中程度和...
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Numpy基礎(chǔ)——第二篇
本章內(nèi)容： 數(shù)組的刪除 數(shù)組的去重 數(shù)組的拼接 數(shù)組分割 數(shù)組轉(zhuǎn)置 Numpy計(jì)算函數(shù) 一、數(shù)組的刪除 delete函數(shù) 參數(shù)說明： 二、數(shù)組的去重 unique函數(shù) 參數(shù)說...
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Numpy基礎(chǔ)——第一篇本章內(nèi)容： 為什么選擇Numpy ndarray對(duì)象 數(shù)據(jù)類型與數(shù)組計(jì)算 數(shù)組中的軸 數(shù)組索引與切片 數(shù)組的修改、添加 一、為什么選擇numpy numpy支持常見的數(shù)組與矩...
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python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教程 Day16本章內(nèi)容 通用深度優(yōu)先DFS算法 單源最短路徑問題 最小生成樹 一、通用深度優(yōu)先DFS算法 一般的深度優(yōu)先搜索目標(biāo)是在圖上進(jìn)行盡量深的搜索，連接盡量多的頂點(diǎn)，必要時(shí)可以進(jìn)行分...
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python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教程 Day15本章內(nèi)容 圖的定義與基本概念 圖抽象數(shù)據(jù)類型定義 實(shí)現(xiàn)ADT Graph 應(yīng)用：解決詞梯問題 一、圖的定義與基本概念 圖Graph是比樹更為一般的結(jié)構(gòu)，也是由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成實(shí)際...
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python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)教程 Day14
本章內(nèi)容 平衡二叉樹定義 AVL樹實(shí)現(xiàn) 一、平衡二叉樹（AVL樹定義） 能夠在key插入時(shí)一直保持平衡的二叉查找樹，AVL樹的實(shí)現(xiàn)中，需要對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)跟蹤 “平衡因子balan...