JSON是JavaScript object notation的缩写，是一种轻量级的描述数据的方式，与XML相比，它更小更快更易解析，此外，JSON还具有跨平台的优势。这下面这篇文章我们将要比较7种Java JSON库，我们将测量做Java和JSON对象的相互转换，存取Json对象到文件的速度。 Jackson LibraryJackson是一种“多目的的Java库，它的目标是更快，更轻
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2023-07-19 17:47:09
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作者：Kunal Dhariwal机器之心编译我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？在
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2024-08-26 10:23:08
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前言 随着数据科学在生产中的应用逐步增加，使用N维数组灵活的表达数据变得愈发重要。我们可以将过去数据科学运算中的多维循环嵌套运算简化为简单几行。由于进一步释放了计算并行能力，这几行简单的代码运算速度也会比传统多维循环快很多。这种数学计算的包已经成为于数据科学，图形学以及机器学习领域的标准。同时它的影响力还在不断的扩大到其他领域。在Python的世界，调用NDArray的标准包叫做Nu
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2023-08-07 19:45:21
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Java Number类&Java Math类
Java Number类中的方法
1.xxxValue()包装类----->原始数据类型
2.compareTo(参数)相同数据类型的比较
3.equals(Object o)包装类之间的比较
4.valueOf()方法原始数据类型/String----->包装类
5.toString()方法原始数据类型/包装类--
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2023-09-14 13:46:53
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NDArray 数学函数NDArray包含大量的各种数学运算的函数，包括三角函数，算术运算的函数，复数处理函数等。1.三角函数NDArray 提供了标准的三角函数：sin()、cos()、tan()。Pythonimport numpy as np
a = np.array([0,30,45,60,90])
print ('不同角度的正弦值：')
# 通过乘 pi/180 转化为弧度
pr
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2023-09-05 13:58:08
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一、问题提出蒙特卡洛模拟在金融产品定价、估值、风险管理等方面有着广泛的应用。由于种种原因，这些定价、估值、风险管理方面的系统往往是由不同团队使用不同的语言开发的。因此，在实践中，有时会需要对各个系统的计算结果进行核对验证，以确保各系统的结果是一致的。但是，由于这些计算结果都是在随机模拟的基础上生成的，而不同开发语言产生的随机数序列又不相同，因此当结果出现差异时，很难分辨出是由于程序算法方面的原因造
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2023-08-19 21:24:41
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NDArray 的背景介绍在Python的世界，调用NDArray的标准包叫做NumPy。为了给Java开发者创造同一种工具，亚马逊云服务开源了DJL，一个基于Java的深度学习库。尽管它包含了深度学习模块，但是它最核心的NDArray库可以被用作NumPy的java替代工具库。 同时它具备优良的可扩展性，全平台支持，以及强大的后端引擎支持 (TensorFlow, PaddlePaddle
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2022-03-20 17:28:09
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前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如，NumPy用于数据计算、Matplotlib用于数据可视化以及MXNet、PyTorch、TensorFlow等一众深度学习框架。相比之下，尽管Java语言仍是最流行的语言之一，拥有为数众多的开发者，尤其在企业市场拥有最广泛的应
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2023-09-05 15:50:27
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文章目录String构造方法特点String类的的判断功能：String类的的获取功能：String类的的转换功能：字符串-->其他：其他-->字符串：字符大小写转换字符拼接String类的替换功能String类去除空字符串String类的比较功能接口ComparableStringBufferDateDateFormatMath String构造方法public String()
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2023-09-04 23:06:17
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Ndarray数组本节我们将来了解数组的一些基本属性。 在 NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量就是数组的维数。1. 数组的维数Pythonimp
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2023-08-09 13:38:47
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在现代的Java开发中，随着数据科学和机器学习的兴起，很多开发者开始寻找Java中类似numpy库的解决方案。numpy作为Python中的一个基于数组的计算库，提供了丰富的数学运算和数组处理能力。作为Java开发者，我们同样可以实现类似的功能，以下是我对这一过程的记录和分析。
### 备份策略
为了确保数据安全与高可用性，备份策略是至关重要的一部分。我们可以通过以下方式来规划我们的备份策略。
NDArray 矩阵1. 转置矩阵Python NumPy 提供了多种排序的方法。 这些排序函数实现不同的排序算法，每个排序算法的特征在于执行速度，最坏情况性能，所需的工作空间和算法的稳定性。 下表显示了三种排序算法的比较。import numpy as np
a = np.arange(12).reshape(3,4)
print ('原数组：')
print (a)
print ('\
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2023-07-17 20:52:56
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目录摘要总体比较细节比较总结摘要由于本人在本科阶段的项目主要以Java语言为主，而且对找工作来说也是以Java为目标，但是在读研期间导师团队主要是以港口业务为主的CS应用开发，采用的是C#/.NET为框架，个人感觉Java和C#的相似度很高，但是二者还存在一些差别，所以在此总结了以下二者的区别和比较。总体比较其实无论哪种开发语言，都没有谁好谁坏的说法，只是不同开发语言的思想会有些不同罢了，以下列举
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2023-08-04 22:20:45
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Java Number & Math 类一般地，当需要使用数字的时候，我们通常使用内置数据类型，如：byte、int、long、double 等。 实例 int a = 5000; float b = 13.65f; byte c = 0x4a; 然而，在实际开发过程中，我们经常会遇到需要使用对象，而不是内置数据类型的情形。为了解决这个问题，Java 语言为每一个内置数据类型提供
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2024-02-02 14:59:06
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文章目录1.numpy概述2.内存中的ndarray对象3.ndarray数组对象的创建4.ndarray对象属性的基本操作5.Numpy的内部基本数据类型6.ndarray存储复合类型数据7.维度操作8.数组的切片9.数组的掩码操作10.组合与拆分11.其他属性12.加载文件 1.numpy概述Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。N
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2024-07-03 12:53:10
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Node.js数据库篇——MongoDB废话：现代web开发可以说完全是数据库驱动的，而对于我这样的PHP程序员来说，对Mysql向来十分钟情，MongoDB的兴起让我不能再对Mysql孤注一掷，《了不起的node.js》一书中首推的数据库就是MongoDB，也许其性能和功能并没有Mysql那么强大，靠山也没有oracle这样的大公司，但是为什么我觉得值得去研究和使用，在这之前，我们先来说说Mon
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2023-12-16 22:29:24
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## Java中实现类似NumPy的库
NumPy是Python中一个强大的数值计算库，而Java虽然在数值计算方面不如Python那么方便，但我们也能利用一些库来实现类似的功能。本文将指导你如何在Java中创建类似NumPy的功能，并通过步骤展示如何实现这一目标。
### 整体流程
首先，我们将通过一个表格来展示实现“Java中类似NumPy库”的整体流程：
| 步骤 | 描述
# Java中的矩阵计算：类似于Numpy的实现
在科学计算和数据分析中，矩阵运算是一个基本且非常重要的功能。Python中的Numpy库广受欢迎，因为它提供了高效的数组操作和线性代数工具。此外，Java虽不是专门为科学计算设计的，但我们仍可以通过一些常用的库来实现类似的功能。本文将探讨如何在Java中实现矩阵计算，并给出代码示例。
## 矩阵概述
矩阵是一种以矩形形式组织的数据。它由行和列
什么是尾递归？简单来说就是最后返回的只是一个函数的调用，而不用保存多余的局部变量。看一个简单的计算阶乘的例子(Lua代码)： function fact(n)
return n==0 and 1 or n * fact(n-1)
end 改成尾递归的方式就是： function tail_fact(n, p)
p = p or 1
if n==0 then
return p
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2024-05-31 11:48:17
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numpy基础
NumPy是Numerical Python的简写，是高性能科学计算和数据分析的基础包，他是许多高级工具的构建基础。他的核心功能是：1.多维向量的描述和快速高效计算能力，让数组和矩阵的使用更加自然；
2.大量实用的数学函数，支撑复杂的线性代数、随机数生成以及傅里叶变换函数
3.具备数据的磁盘读写工具
对于同样的数值计算任务，使用NumPy
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2023-10-19 19:59:51
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