此程序无界面功能，只是设计几个类，实现了酒店的房间入住状态查询、酒店入住功能、酒店退房功能、退出系统功能。在下面给出两份代码，都实现了上述的四个功能，并且都无界面，知识实现的过程不同，一个是面向过程的解决思想，另一个是面向对象的解决思想。第一种解法（面向对象的解决思路）： 代码共分为五个部分，写成五个类，设计步骤大致如下：房间类
String 房间号
boolean 状态empty
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2023-09-05 21:55:37
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本文结构：CART算法有两步回归树的生成分类树的生成剪枝CART － Classification and Regression Trees分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breiman 等提出。分类树的输出是样本的类别， 回归树的输出是一个实数。CART算法有两步：决策树生成和剪枝。决策树生成：递归地构建二叉决策树的过程，基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要
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2024-07-26 18:33:48
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Boolean:EightQueens(Boolean:spot_taken[,],Integer:num_queens_positioned)
//spot_taken[,]是一个二维数组，用来标识棋盘。
//考察这个候选方案(即现在的棋盘)是否已经不合理
If(Not IsLegal(spot_taken)) Then Return false
//考察是否已经将皇后摆好
If(num_que
1.关于#java#的问题：假设 Sum 类中有一个addContinue（int n）方法（相关搜索：构造方法）假设 Sum 类中有一个addContinue（int n）方法，当0<n<=20时，方法实现1+2+⋯•+n的和；当n≤=0时，方法抛出一个受检查的 ArgumentException 异常，在异常处理程序中告诉用户异常的原因。AngumentException.类应该提
原创
精选
2023-11-23 11:52:44
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词法分析是将源代码的字符流转变为标记(Token)集合。单个字符是程序编写过程中的的最小元素，而标记则是编译过程的最小元素，关键字、变量名、字面量、运算符等都可以成为标记，比如整型标志int由三个字符构成，但是它只是一个标记，不可拆分。语法分析是根据Token序列来构造抽象语法树的过程。抽象语法树是一种用来描述程序代码语法结构的树形表示方式，语法树的每一个节点都代表着程序代码中的一个语法结构，如b
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2023-09-27 20:59:42
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GBDT 是一种 Boosting 类型的决策树，即在算法产生的众多树中，前一棵树的错误决定了后一棵树的生成。我们先从最为简单的例子开始，一起来学习 GBDT 是如何构造的，然后结合理论知识，对算法的每个细节进行剖析，力求由浅入深的掌握该算法。我们的极简数据集由以下 3 条数据构成，使用它们来介绍 GBDT 的原理是再好不过了，假设我们用这些数据来构造一个 GBDT 模型，该模型的功能是：通过身高
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2024-01-02 18:22:30
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在树节点中右键点击. <ul class="menu right-click-men
原创
2022-08-05 23:08:43
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JAVA基础案例教程
1.1.1 Java代码的基本格式Java中的程序代码都必须放在一个类中，初学者可以简单的把类理解为一个Java程序。 类需要用class关键字定义，在class前面可以有一些修饰符，格式如下：修饰符 class 类名{
程序代码
}在编写Java代码时，需要特别注意：Java中的程序代码可以分成结构定义语句和功能执行语句。顾名思义，结构定义语句就是用于声明或者说
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2023-06-01 16:04:09
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决策树(Decision Tree）什么是决策树信息论基础知识决策树Python代码 什么是决策树决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象
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2024-04-11 06:50:17
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目录现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”决策树决策树求解决策树算法优缺点知识巩固Python实战：决策树判断员工是否适合相关工作拓展学习现实问题:“求职简历太多，给不给面试机会？”简历上有什么：个人技能、工作经验、学校学历、期望薪资等任务：根据求职者的相应技能、工作经验、学历背景和薪资要求判断能否安排该求职者面试。决策树一种基于样本分布概率，以树形结构的方式，实现多层判断从而确定目标所属类
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2023-08-29 19:07:15
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# 实现Java伪代码程序案例
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现一个Java伪代码程序案例。本文将以流程图和表格的形式呈现整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码和相应的注释。让我们开始吧！
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Input
Input --> Process
Process -->
原创
2023-12-07 04:31:33
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# 理解和实现 Java 程序的 GC（垃圾回收）频繁案例
垃圾回收（GC）是 Java 运行时管理内存的重要部分。GC 的频繁执行可能会导致程序性能下降，因此理解它的工作机制和如何模拟 GC 的频繁执行是每一个 Java 开发者都需要掌握的技能。本文将指导你一步一步地实现一个 GC 频繁运行的案例。
## 整体流程
下面是实现 GC 频繁案例的步骤：
| 步骤 | 描述
单纯记录一下学习过程1.模拟一个trim方法，去除字符串两端的空格2.将一个字符串反转，将字符串中指定部分进行反转。例如将“abcdefg”反转为“abfedcg”3.获取一个字符串在另一个字符串中出现的次数比如，获取“ab”在“abkkcadkaebfkabkskab”中出现的次数4.获取两个字符串中最大的相同子串。比如：str1=“abcwerthelloyuiodef”;str2=“cvhe
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2023-08-05 02:12:41
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一、简介决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。决策树是一种树形结构，其决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称为决策树。决策树由根节点、内部节点和叶节点组成。每一棵决策树只有一个根节点，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出
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2024-06-25 20:52:16
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定义用了两个第三方jar包，lombok 和 hutool，可自行替换@Data
public class TrieNode {
private final int SIZE = 26;
/**
* 有多少个单词通过这个节点
*/
private int num;
/**
* 所有的儿子节点
*/
private Tr
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2023-05-24 15:20:13
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Python3.0以下编译会报错的。以前在学习Python的时候,写的一个小例子,简单的说是为了锻炼一下面向对象而写的,分享出来:这是一个简单的学生信息管理系统,通过不同的模块构建，最后达成我们得目的,先看下最终效果:------登录------账号:admin密码:123#------ 欢迎进入XXX系统 ----1.添加学生2.修改学生信息3.根据姓名查找学生 代码:name根据年龄查找学生
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2023-07-31 15:40:21
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# Python 行为树案例
在人工智能与游戏开发领域，行为树（Behavior Tree，BT）逐渐成为一种流行的选择，用于控制游戏角色或机器人行为。行为树通过将复杂的决策逻辑分解为树形结构，使得行为的组合与复用更加方便。本文将通过一个简单的 Python 代码案例来介绍行为树的基本概念及实现方法。
## 什么是行为树？
行为树是一种用于构建复杂行为的工具，它由节点组成，每个节点代表特定的
学习机器学习童鞋们应该都知道决策树是一个非常好用的算法，因为它的运算速度快，准确性高，方便理解，可以处理连续或种类的字段，并且适合高维的数据而被人们喜爱，而Sklearn也是学习Python实现机器学习的一个非常好用的库，也是被广大学习机器学习们的童鞋们所喜爱的，那么一个被人们喜爱的算法和一个被人们喜爱的库结合到一起会是什么样子的呢，下面就是在Sklearn库中的分类决策树的函数以及
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2024-10-09 10:10:37
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# PySpark 决策树案例
决策树是一种常用的机器学习算法，它通过对数据集进行逐步划分，构建一个树形结构来实现分类和回归任务。在本文中，我们将使用 PySpark 库来实现一个决策树分类器，并通过一个案例来说明其应用。
## 什么是决策树
决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，其核心思想是将数据集划分为具有相同特征的子集，然后对每个子集递归地构建决策树。在决策树中，每个内部节点代表一个
原创
2023-12-16 03:29:11
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首先先贴一下百科上关于决策树的基本概念：决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌
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2024-02-05 14:06:42
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