上一章熟悉了kotlin基本的变量和函数声明,并明白了如何调用函数.本章再来看一些其他有用的东西 包括: 1. kotlin代码组织结构 2. when语法 3. 循环迭代语法 4. try表达式 1. 代码组织结构 和JAVA一样,kotlin也可以使用"包"来组织代码文件,和JAVA的语法一样,使用package定义包,使用import导入包 但是也有许多不同,例如JAVA中通常包名就对应了类文件的存放路径,比如package cn.java.ch1下有一个User类,那么 对应的

一.引言 正如官网的slogan所描述:kotlin,是一门让程序员写代码时更有幸福的现代语言. 同时,也正如维基百科里介绍: JetBrains公司希望Kotlin能够推动IntelliJ IDEA的销售 kotlin是一门奔着钱而生的语言,我相信他一定会成为一门有 "钱途"的语言. JetBrains这家公司真的把程序员当 人,把程序员当用户来对待.从kotlin的迭代和发版节奏,可以看出来,他们迭代kotlin就像我们程序员迭代我们公司的app一样,很重视用户体验,很重视程序员的

本文为博主辛苦总结,希望自己以后返回来看的时候理解更深刻,也希望可以起到帮助初学者的作用. 转载请注明 出自 : luogg的博客园 谢谢配合! day08 EL JSTL EL表达式 语法:${} 获取域中对象的值 <% request.setAttribute("name", "小花"); session.setAttribute("name", "小傻"); pageContext.setAttribute(&qu

今天使用stl 结合El做jsp页面展现,出现了个问题,怎么调也调不好,最后将jstl的源码拿来跟踪调了一下才明白其中的道理. 在使用jstl tag <c:forEach var="item" items="${managerPurviewList}" begin="0"> 的时候,一般可以用来在页面上展现集合的数据,但是有一点必须要注意的,就是var 和items的含义的问题. 查看api文档,上面只是简单的说明了一下,其实在实现

前言:JSTL(JSP Standard Tag Library)JSP标准标签库.它的目的是为了简化JSP的开发,如何没有JSTL可能我们开发的时候就需要写大量的自定义标签,无疑会加大开发难度,有了JSTL以后我们就不需要写那些普通的标签(除非特殊的)这样一来我们的开发效率也会提升,在这里我主要讲解一下http://java.sun.com/jsp/jstl/core标签库. 1:普通的标签 JSTL普通标签有<c:out>.<c:set>.<c:remove>.&l

SQL标签库提供了创建和操作XML文档的标签. 引入语法:<%@ taglib prefix="x" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/xml" %> 导入包:http://www.apache.org/dist/xerces/j/ 进行下载 解压,提取xalan.jar 和 xercesImpl.jar ,导入工程中. XML标签都有: 标签 描述 <x:out> 与<%= ... >,类似,不

JSTL简介: 标准标签库JSTL的全名为:Java Server Pages Standard Tag Library. JSTL主要提供了5大类标签库: 1.       核心标签库: 为日常任务提供通用支持,如显示和设置变量,重复使用一组项目,测试条件以及其他操作(如导入和重定向web页面等). 2.       国际化(I18N)标签库: 支持多种语言的引用程序. 3.       SQL标签库: 对访问和修改数据库提供标准化支持. 4.       XML标签库: 对XML文件处理和操

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

目录 Struts2的介绍与执行流程 介绍: 执行流程: 运行环境搭建 基础示例 Action类的编写 介绍: 访问servlet API 补充: 配置文件 常见配置文件: 常量的配置: struts.xml配置: Action的访问配置: 结果视图result的配置: 数据封装: 普通属性的封装 复杂类型的数据封装 数据封装中的报错:Input逻辑视图: 补充: OGNL 介绍: OGNL的使用认识: 使用: 值栈 获取值栈: 操作值栈: 小演示: OGNL中的特殊符号 EL的强化: 补充:

PlayGround.http://playground.tensorflow.org .教学目的简单神经网络在线演示.实验图形化平台.可视化神经网络训练过程.在浏览器训练神经网络.界面,数据(DATA).特征(FEATURES).神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS).层中连接线.输出(OUTPUT). 数据.二维平面,蓝色正值,黄色负值.数据形态,圆形.异或.高斯.螺旋.数据配置,调整噪声(noise)大小,改变训练.测试数据比例(ratio),调整入输入每批(batch)数据数量1-

本文作为em算法在图模型中的一个应用,推导plsa的em算法. 1 em算法 em算法是解决一类带有隐变量模型的参数估计问题. 1.1 模型的定义 输入样本为,对应的隐变量为.待估计的模型参数为,目标为极大化似然函数 对于上式的优化,不能通过直接对进行求导,因为一旦求导,就有如下的形式: 显然是不好求的.  1.2 em算法的迭代过程 a. 初始化:随机初始参数的  b. E step:             计算隐变量的后验分布  c. M step:           迭代参数    

JSTL的核心标签: .if: 语法:<c:if test="" var="" scope=""></c:if> 当test属性值为true,执行标签体的内容,test属性可以使用EL表达式. .choose: 语法: <c:choose> <c:when test=""> </c:when> <c:when test=""> <

t分布随机近邻嵌入(t-distributed Stohastic Neighbor Embedding) 基本思路:为高维特征空间在二维平面(或三维超平面,不过基本上总是使用二维空间)上寻找一个投影,使得在原本的n维空间中相距很远的数据点在屏幕上同样相距较远,而原本相近的点在平面上仍然相近.本质上,近邻嵌入寻找保留了样本的邻居关系的新的维度较低的数据表示. 参数: perplexity 困惑度 step 迭代次数 epsilon 学习率 参考文献: [1]你真的会用 t-SNE 么?有关 t-

14.return # print() 可以被执行 def doubelNumber(num): print() print() Afnum = doubelNumber() print(Afnum) run结果: 15.while 循环 # while 循环 i = : print("$"*i) i = i + run结果: 16.for 循环 # for loop # 迭代 # 序列 # step # 迭代列表 for item in ["张三", "

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损

使用JSTL标签库使用 第一步:引入相关jar包到WEB-INF/lib/,JSTL标签库(standard.jar,jstl.jar) 第二步:在JSP文件中通过 taglib指令引入标签库,例如:<%@taglib uri= "http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix = "c"%> 第三步:使用标签举例 1.<c:if test = "${200 > 20}">200确

Python--level set (水平集)和 chan-vese模型 2018年08月28日 10:51:54 GlassySky0816 阅读数:1604    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_38784098/article/details/82144106 level set :https://www.zhihu.com/question/22608763?sort=created https://blog.csd

JSTL简介: 标准标签库JSTL的全名为:Java Server Pages Standard Tag Library. JSTL主要提供了5大类标签库: 1.       核心标签库: 为日常任务提供通用支持,如显示和设置变量,重复使用一组项目,测试条件以及其他操作(如导入和重定向web页面等). 2.       国际化(I18N)标签库: 支持多种语言的引用程序. 3.       SQL标签库: 对访问和修改数据库提供标准化支持. 4.       XML标签库: 对XML文件处理和操

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法 模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函

1.涉及语句 import d2lzh1981 as d2l 数据1 : d2lzh1981 链接:https://pan.baidu.com/s/1LyaZ84Q4M75GLOO-ZPvPoA 提取码:cf8s 2.FashionMNIST2065数据集 涉及语句 batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,root='/home/kesci/input/FashionMNIST

大爽Python入门公开课教案 点击查看教程总目录 for循环 可迭代对象iterable 不同于其他语言. python的for循环只能用于遍历 可迭代对象iterable 的项. 即只支持以下语法: for item in iterable: ... 其中 iterable是可迭代对象 item是可迭代对象中的项. ...是(要换成)循环时要执行的代码. 可迭代对象的定义和具体原理解释起来比较复杂(其实我也不是很会Orz). 这里只需要了解基础的. 哪些是(基础的)可迭代对象. 回顾一下,我