【提问】sqlite中插入特殊字符的方法和接收到处理方法
按位与：a&b是把a和b都转换成二进制数然后再进行与的运算；逻辑与：a&&b就是当且仅当两个操作数均为 true时，其结果才为 true；只要有一个为零，a&&b就为零。 x=9999 int func(x) { in
public class 在已排序好的数组找两个数a加b等于给定的N { public static void main(String[] args) { /** * 初始化参数 Result为结果值 * num 是测试数组 * start 开始游标, end 结束游标 */ int Result = 15; int[] num = {1,2,4,7,11,15}; int
因为是超长，不能简单的使用二进制后变16进制，或者直接除我们可以还原成除法计算的步骤进行代码实现。public class 一个超长字符串表示的十进制数转化为十六进制的字符串 { //初始化十六进制的卡位 String[] str = {"0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","A","B","C","D","E","F"};&nb
题目：找出两个数组(有重)相同的元素，两种方法public class 出两个数组相同的元素 {public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub String[] test1 = {"damon","happy","ly","good","losers"}; String[]
/** * 只允许遍历一遍字符串 */public class 找出字符串中第一个只出现一次的字符 { public static void main(String[] args) { // 测试字符串 String str = "asdsacjj"; // 字符串转化成字符 char[] strToChar = str.toCharArray(); int len
求连续子数组的最大和求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2，因此输出为该子数组的和18。----------------------------------我是优美的
AdaboostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时也出现了一些在回归问题上的应用。就其应用adaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题、回归问题。它用全部的训练样本进行学习
PageRank算法原理 PageRank的计算充分利用了两个假设：数量假设和质量假设。步骤如下： 1）在初始阶段：网页通过链接关系构建起Web图，每个页面设置相同的PageRank值，通过若干轮的计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。随着每一轮的计算进行
Apriori(挖掘关联规则的频繁项集算法)Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。 Apriori算法的
C4.5是机器学习算法中的分类决策树算法,对于一个具有多个属性的元组，用一个属性就将它们完全分开几乎不可能，否则的话，决策树的深度就只能是2了。从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个
距离的度量 常用的距离度量方法包括：欧几里得距离和余弦相似度。两者都是评定个体间差异的大小的。欧几里得距离度量会受指标不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化，同时距离越大，个体间差异越大；空间向量余弦夹角的相似度度量不会受指标刻度的影响，余弦值落于区间[-1,1]，值越大，差异越小。但是针对具体应用，什么情况下使用欧氏距离，什么情况下使用余弦相似度？&
K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离将
题目：输入一个字符串，逆序输出----------------------------------我是优美的分割线----------------------------------java语言public class 逆转字符串 { public static void main(String[] args) { // 测试字符串 String str = "asdfghj"; // 字
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