章节Java 基础Java 简介Java 环境搭建Java 基本语法Java 注释Java 变量Java 数据类型Java 字符串Java 类型转换Java 运算符Java 字符串Java MathJava 布尔运算Java If … ElseJava SwitchJava While 循环Java For 循环Java Break 与 ContinueJava 数组Java 异常Java 方法J
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2023-12-10 11:40:20
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java swing中在jTable中添加多个复选框的方式如下：import java.awt.Component;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.awt.event.ActionListener;
import javax.swing.*;
import javax.swing.table.*;
public class MyFir
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2024-09-04 15:42:44
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# 如何实现java if else lambda
## 1. 理解lambda表达式
在Java中，lambda表达式是一种匿名函数，可以简洁地实现函数式编程。
## 2. 创建if else lambda
通过lambda表达式可以实现if else逻辑，以下是整个过程的步骤：
### 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义一个函数式接口，如MyF
原创
2024-03-17 04:49:57
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# 如何使用Java简化if-else语句
## 介绍
在Java开发过程中，经常会使用if-else语句来进行条件判断和分支控制。但是当条件较复杂或者分支较多时，if-else语句会显得冗长且难以阅读。为了简化代码，Java提供了一些方式来简化if-else语句的书写，提高代码的可读性和维护性。
在本文中，我将向你介绍如何使用Java简化if-else语句。首先，我将给出整体的流程，然后逐步
原创
2024-02-15 08:42:21
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一、开始学习一门语言，首先要掌握其语法规则 以及 相应的语法结构。语法规则规定你 可以/不可以 这样做；语法结构相当于模式，说得土点就是套路。比如 if 的语法规则是：if(条件){
满足条件时执行的代码块 }它的语法结构有三种：1. if(...){
...
}2. if(...){
...
}else{
...
}3. if(...){
...
}
# Java中的红绿灯控制系统
在交通管理中，红绿灯控制是一个非常重要的环节，它能够有效地指挥交通流、提高道路安全。随着计算机技术的发展，使用编程语言实现红绿灯控制变得越来越普遍。在这篇文章中，我们将用Java语言实现一个简单的红绿灯控制系统，介绍其中的逻辑流程，并展示相关的状态图和类图。
## 红绿灯的基本原理
红绿灯通常有三种状态：红灯、绿灯和黄灯。每种灯的持续时间不同，红灯表示车辆停止
JavaSE部分编程练习题Test1–取出一个字符串中字母出现的次数。如：字符串：”abcdekka27qoq”，输出格式为：a(2)b(1)k(2)…Test2–假如我们在开发一个系统时需要对员工进行建模，【员工】包含3个属性：姓名、工号以及工资。【经理】也是员工，除了含有员工的属性外，另为还有一个奖金属性。请使用继承的思想设计出员工类和经理类。要求类中提供必要的方法进行属性访问。Test3–A
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2023-11-28 04:53:41
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实验一抛硬币试验的模拟利用python产生一系列0和1的随机数，模拟抛硬币试验。验证抛一枚质地均匀的硬币，正面向上的频率的稳定值为0.5。 实验步骤 （1）生成0和1的随机数序列，将其放入列表count中；也可用函数表示。 （2）统计0和1出现的次数，将其放入a中。a[0],a[1]分别表示0和1出现的次数。 （3）画图展示每次实验正面向上出现的频率import matplotlib.pyplot
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2023-08-14 15:49:10
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离散型概率分布二项分布二项试验满足以下条件的试验成为二项试验：试验由一系列相同的n个试验组成；每次试验有两种可能的结果，成功或者失败；每次试验成功的概率是相同的，用p来表示；试验是相互独立的。设x为n次试验中的成功的次数，由于随机变量的个数是有限的，所以x是一个离散型随机变量。x的概率分布成为二项分布。Python实现>>> import numpy as np
>>
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2023-08-08 13:42:12
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算法很简单，x是我们最终要输出的数字，只要它不在[0, 3)范围内，就不断地调用Rand5来更新它。直观地看，算法输出的数字只有0、1、2这三个，而且对任何一个都没有偏袒，那么显然每个数字的概率都是1/3，那让我们来严格地计算一下。以输出0为例，看看概率是多少。x的第一个有效数值是通过Rand5得到的。Rand5返回0的概率是1/5，如果这事儿发生了，我们就得到了0， 否则只有当Rand5返回3或
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2023-08-10 19:50:51
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古典概型古典概型定义：样本空间S中样本点有限；出现每一个样本点的概率相等。 P（A）=m/n包含的基本事件的个数m，基本事件的总数n。 放回抽样每一次抽取的概率相同；与不放回抽样每次抽取的概率不同。排列： 定义：从n个不同元素中取出m(m≤n）个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，用符号 Amn表示。 Amn=n(n-1)(n-2)…(n-m+1)=n!/(n-m)!
目录0. 前言1. 随机变量1.1 随机事件1.2 概率1.2 随机变量1.3 离散随机变量1.4 连续随机变量1.5 随机变量的概率分布2. 概率函数2.1 概率质量函数¶2.2 概率密度函数2.3 累积分布函数2.4 百分点函数(PPF)2.5 Survival Function2.6 Inverse Survival Function2.7 风险函数Hazard Function2.8 累积
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2024-02-09 22:06:21
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泊松分布import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
'''第1步，定义随机变量：1次抛硬币成功指正面朝上记录为1，失败指反面朝上记录为0'''
X = np.arange(0, 2,1)
'''第2步，求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值
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2024-05-27 11:01:43
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一：随机事件 概率：随机事件发生的可能性的度量 范围：0 ~ 1 二：排列和组合 1.不重复的排列：从n个不同的元素中每次抽取m个不同的元素，按照一定的顺序排成一列，m<n 选排，m = n全排 计算公式: P(n,n) = n! , p(m,n) = n(n-1)...(n-m+1) = n!/(n-m)! 2.可重复的排列：从n个不同的元素中每次抽取m个可以相同的元素，按照一定
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2024-06-26 20:18:59
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百度权重我相信是SEOer都想弄懂弄透的一个东西,百度权重的算法经常会让SEOer们感到头疼,今天我们来详细分析一下. 百度权重,本来的含义应该是百度对一个网站的整体评价.这里说的百度权重,是站长工具等网站上的根据网站关键词(指数)在百度的排名给出的一个数值 .注意,是非官方的定义. 关于百度权重的权威性.首先,大多数站长已经了解到一点,很多网站给出的百度权重数值很多时候是不一致的.所
package com.demo.uitls;import java.util.Random;/** * 按一定的
概率生成一个随机的N位(N>=3)密码，必须由字母数字特殊符号组成，三者缺一不可 * <ul> * <li>数字: 0-9</li> * <li>字母: A-Za-z</li> * <li>特殊符号: `~!
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2022-08-19 09:11:11
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CV之DL之YoloV2：Yolo V2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录相关论文《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》翻译与解读AbstractConclusionYolo V2算法的简介1、YOLOV2的特点、改进、优缺点(1)、YOLOV2的特点(2)、YOLOV2的改进处2、实验结果VOC2007数据集3、不同算法性能(mA
首先我有一个文件夹，里面包含两百多张已经用labelImg标注好的图片，每个图片对应一个xml文件。这些图片中可能会包含五种标签。现需要利用mmdetection计算每种标签的精确率(precision)，召回率(recall)，AP，和这个模型的mAP。并且将检测结果写成xml，且该xml可被labelimg识别。网上大多讨论的是二分类的做法，当下的问题相当于五类，说一下我的思路。对某一个标签来
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2024-10-17 10:38:02
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一、伯努利分布（Bernoulli Distribution）#导入包#数组包import numpy as np#绘图包import matplotlib.pyplot as plt#统计计算包的统计模块from scipy import stats'''arange用于生成一个等差数组，arange([start, ]stop, [step, ]使用见文档：https://docs.scipy
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2024-05-22 17:18:57
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一、先验概率、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数 在机器学习中，这些概念总会涉及到，但从来没有真正理解透彻他们之间的联系。下面打算好好从头捋一下这些概念，备忘。1、先验概率先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计，也就是事先根据已有的知识的推断，先验概率就是没有经过实验验证的概率，根据已知进行的主观臆测。如抛一枚硬币，在抛之前，主观推断P（正面朝上） = 0.5。2、后验概率后验概率是指在得到“
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2023-09-18 08:38:35
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