为了更方便地管理博文中涉及的各种代码与工具资源，现在把这些资源迁移到 GitHub 中，有兴趣者可前往下载。Java摘要：JessMA 是功能完备的高性能 Full-Stack Web 应用开发框架，内置可扩展的 MVC Web 基础架构和 DAO 数据库访问组件(内部已提供了 Hibernate、MyBatis 与 JDBC DAO 组件)，集成了 Action 拦截、Form / Dao /
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2023-08-27 21:26:49
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# 自动分析Java代码逻辑的科普文章
在现代软件开发中，自动分析代码逻辑已成为提升代码质量和开发效率的重要手段。特别是对于Java这一主流编程语言，掌握自动分析工具和技术，可以帮助开发人员快速理解代码结构与逻辑，从而有效定位问题和优化性能。
本文将以一个简单的Java示例为基础，介绍如何自动分析代码逻辑，并通过流程图和关系图帮助大家更好地理解。
## 什么是自动分析？
自动分析是指通过工
最近学习Mybatis的官方文档，看到了【项目文档】一节有很多内容没有见过，做个笔记，理解一下。 百科上的介绍，我竟然都看懂了，那就不找其他地方的资料了。
JDepend 一个开放源代码的可以用来
评价Java程序质量的优秀工具（定义），它遍历Java class的文件目录，以Java包（package）为单位，为每一个包/类自动生成 包的依赖程度
（怎么做
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2023-11-03 11:57:50
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# 逻辑回归分析R语言代码实现流程
## 1. 准备工作
在开始实现逻辑回归分析之前，需要先进行一些准备工作，包括加载所需的R包、导入数据等。
### 代码示例：
```R
# 加载所需的R包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(caret)
# 导入数据
data
原创
2023-08-25 06:58:06
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我们平时使用的语言是极易产生歧义的。比如说：他有可能在东京或者大阪吗？ 这个水坝的设计思路为按下紧急按钮或者高于水位线时会报警。对于第一个或者语句，这里的或者是异或：他要么在东京，要么在大阪。而第二条语句的或者是兼或，要么按下按钮，要么高于水位线，要么既按下按钮又高于水位线。 从这里我们就可以看出逻辑的重要性了，计算机可以接受指令，处理，并输出指令。那么计算机中的处理就是由一个又一个的逻
这篇文章不涉及 Go 编译原生 Android 和 iOS 应用，只讲述如何使用 Go 语言编译生成 Android 和 iOS SDK 库文件，并使用 Java (Android) 和 Objective-C (iOS)调用它们。安装工具要想使用 Go Mobile 功能，需要安装一个新工具 gomobile。Gomobile 是一个用于构建和运行用 Go 编写的移动应用程序的工具。在 Wind
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2023-07-16 21:14:27
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Step1：函数库导入## 基础函数库import numpy as np import pandas as pd## 绘图函数库import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns本次我们选择鸢花数据(iris)进行方法的尝试训练，该数据集一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为 花的类别 其都属于鸢
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2024-04-17 14:41:17
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然后，再看看1.8的：qiangjian@localhost:/works/learnCPP$ go18 version && time go18 build fib.go && time ./fib go version go1.8 darwin/amd64 real 0m0.204s user 0m0.153s sys 0m0.062s 5702887 real
很少有人能单单通过所谓“逻辑思维”从复杂问题快速找到抽象的，如果有这样的人，他的经验，工具，方法和直觉通常起到比逻辑思维更重要的作用。写代码需要逻辑思维，但解决复杂问题更需要理解分析，写代码只是解决问题比较靠后的步骤。所以不急着写代码，也不急着找抽象，先试着理解问题本身，而不是下意识地想把问题套进已知的，熟悉或不熟悉的工具，那样是本末倒置的。多数情况下，只要有一点耐心，理解问题并不难，这个时候既是
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2023-10-08 19:22:03
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逻辑回归（Logistic regression）三种梯度下降策略：批量梯度下降：容易得到最优解，但是由于每次考虑所有样本，速度很慢随机梯度下降：每次找一个样本，迭代速度快，但不一定每次都朝着收敛的方向小批量梯度下降：每次更新选择一小部分数据来算，实用对于 逻辑回归 不了解的，可以看看我写的这篇文章，或许可以帮助到你。URL: 逻辑回归算法-推导学习详细案例：根据学生的两门课成绩，决定学生是否被录
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2023-10-22 07:33:54
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（作者：陈玓玏）逻辑回归算是传统机器学习中最简单的模型了，它的基础是线性回归，为了弄明白逻辑回归，我们先来看线性回归。一、线性回归假设共N个样本，每个样本有M个特征，这样就产生了一个N*M大小的样本矩阵。令矩阵为X，第i个样本为Xi，第i个样本的第j个特征为Xij。令样本的观测向量为Y，第i个样本的观测值为Yi，那么就会有以下公式： （X+[1]N*1）*W = Y 也就是说，对于一批已经存在
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2024-05-01 20:16:30
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逻辑回归 Logistic Regression一. 小测试二 . 决策边界三 . 逻辑回归中的多项式特征 一. 小测试上次博客的结尾，我们根据前面的分析给出了逻辑回归算法中最主要得到代码，那么下面我们用上期博客留下来的代码测试一下这个算法的可行性，还是以鸢尾花数据集为例：既然是测试嘛，数据就不要那么庞大了，简单一点就好!import numpy as np
import matplotlib
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2024-04-19 16:01:44
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文章目录前言一、逻辑回归能够解决什么？二、公式三、激活函数四、如何求得w六、逻辑回归代码实现五、sklearn demo总结 前言虽然名字带有回归，但实际上是一个常用的二分类算法，并且在预测的时候能够提供预测类别的概率。一、逻辑回归能够解决什么？逻辑回归可以很好的解决连续的线性函数无法很好的分类的问题，如图所示，左侧为线性回归，右侧为逻辑回归。二、公式p的含义为输入x为类别1的概率，其中因为是二
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2024-05-07 19:21:20
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业务逻辑不靠谱
原创
2012-03-07 09:36:17
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逻辑回归分析
原创
2024-05-22 00:21:24
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逻辑回归汇总的变量选择1、 使用所有的变量：这是拟合模型的最简单的方法； 2、 正向选择：这种模型如要如下步骤。第一步，用截距对模型进行拟合，接下来，检验没有纳入模型的变量并选择卡方统计量最大、符合进入条件的变量，这个条件可以通选选项SLE确定。一旦这个变量被纳入模型就不会被移出，重复这个过程知道所有变量纳入。 3、 逆向选择：与正向相反，第一步，使用所有的变量进行拟合，然后，在每一步，移出W
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2024-04-28 11:49:18
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一、什么是逻辑回归 logisticRegression又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。 例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。因此因变量就为是否胃癌，值为“是”或“否”，自变量就可以包括很多
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2024-02-19 22:38:35
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前面两篇文章分别介绍了我们为什么要学习数据分析方法，以及数据分析的一般路径。基本从整体上看到了分析工作的大致模样，但是仍旧如同月下美人，灯下美玉，虽有朦胧之美，但总要仔细看看，才能看的真切。分析工作的轮廓已经画好，从这篇文章开始，我们正式开始总结一些分析方法，为分析工作增添细节和色彩。首先，来看一种最基本的分析方法：逻辑树分析方法。1、是什么？ 逻辑树分析方法 逻
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2024-05-07 20:15:41
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文章目录什么是逻辑回归？逻辑回归的优缺点逻辑回归示例——预测回头客逻辑回归示例——预测西瓜好坏逻辑回归示例——预测垃圾邮件 什么是逻辑回归？逻辑回归是一种流行的预测分类响应的方法。它是预测结果概率的广义线性模型的特例。在逻辑回归中，可以通过使用二项式逻辑回归来预测二元结果，也可以通过使用多项式逻辑回归来预测多类结果。常应用于以下类型的场景：预测一个西瓜的好坏；预测这封邮件是否是垃圾邮件；预测用户是
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2024-04-16 05:24:06
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逻辑回归算法描述 由于逻辑回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果(-∞,∞)映射到(0,1)，故先介绍线性回归函数和逻辑函数，在本节的第三部分介绍逻辑回归函数。 线性回归函数的数学表达式：
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2024-03-17 14:12:01
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