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RSS订阅原创 EasyExcel多线程导出并实现Zip压缩
首先创建excel的临时文件，并写入。然后创建线程池，调用zipArchiveOutputStream来写入图片和excel。前言：之前实现的需求由于导出时需要的时间过于长，需要优化采用多线程的方式进行导出。
2024-02-02 13:54:14
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原创 EasyExcel导出Excel和多个图片到Zip，并实现超链接
之前做了将图片直接插入到excel的需求，由于数据太多会导致导出慢或者直接报错，于是采用了将图片和excel分开放在一个zip压缩包中，并且，excel中对应图片的列点击后可以直接超链接到对应的图片。
2024-01-31 14:06:52
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原创 RestTemplate调用Http方法
场景：前端调用后端的接口完成设备参数的更新，后端在接口代码中需要调用设备端提供的接口来完成设备参数的更新。
2024-01-16 16:46:46
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原创 【微信小程序独立开发2】授权登录 上
这一节设想完成的功能为进入小程序后请求授权信息，用户授权登录后，弹出宠物登记页面，并根据宠物类型播放背景音乐小程序昵称头像在之前的版本获取规则为触发后弹出用户授权弹窗，授权后可直接获取用户头像和昵称
2024-01-13 17:33:01
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原创 Java 泛型 - 从入门到入土
泛型的本质是，即给类型指定一个参数，然后在使用时再指定此参数具体的值，那样这个类型就可以在使用时决定了。这种参数类型可以用在类、接口和方法中，分别被称为泛型类、泛型接口、泛型方法。Java中引入泛型最主要的目的是将工作提前到编译时期，将工作交给编译器，从而让你在编译时期就获得类型转换异常以及去掉源码中的类型强转代码。
2023-12-19 11:03:23
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原创 Exception encountered during context initialization - cancelling refresh attempt: org.springframewor
Exception encountered during context initialization - cancelling refresh attempt: org.springframewor
2023-07-30 23:13:23
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原创 SpringBoot —程序包org.springframework.boot.test.context不存在
org.springframework.boot.test.context不存在
2023-07-30 21:49:29
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原创 SQL server 将多行记录合并为一行（JSON格式）
将param1中自startIndex(SQL中都是从1开始，而非0)起，删除length个字符，然后用param2替换删掉的字符。
2022-08-24 15:01:37
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原创 IIS上部署webService
编写某接口时，提供了一个webService的服务，需要调用其中的一个dll文件中的方法来实现该接口，由于该dll文件是32位的，而项目的jdk版本是64位，如果要直接引用，需要将项目的jdk版本改为32位才行；4.编辑权限->安全->编辑->添加->高级->立即查找->ISUR->确定->添加完全控制，修改权限->确定。首先在控制面板->程序->启用或关闭windows功能中开启服务，全部勾选。然后控制面板->系统和安全->管理工具。2.安全->编辑->添加->输入。点击浏览即可查看接口。...
2022-07-18 14:19:53
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原创 Linux高可用集群搭建
这里采用VM+CentOS7进行虚拟机搭建，为了避免重复搭建的繁琐，创建好第一个虚拟机并搭建好环境后，第二个使用克隆 右键虚拟机-》管理-》克隆 选择好安装路径确定即可完成clone克隆完成后打开两个虚拟机，可使用命名来修改主机名两个虚拟机分别安装keepalived,具体步骤如下 编辑keepalived配置文件 例如我的配置如下： 虚拟ip可以按照自己的虚拟机的ip进行设置，两个虚拟机keepalived设置的虚拟地址需要一样的启动keepalived 检查是否
2022-07-04 15:56:14
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原创 Spring文档学习
1.IOC控制反转IOC理论推导以前的方法1、先写一个UserDao接口public interface UserDao { public void getUser();}2、再去写Dao的实现类public class UserDaoImpl implements UserDao { @Override public void getUser() { System.out.println("获取用户数据"); }}3、然后去写UserService
2021-10-23 14:42:03
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原创 Mybatis3文档学习
1.mybatis的介绍持久化：持久化是将程序数据在持久状态和瞬时状态间转换的机制即把数据（如内存中的对象）保存到可永久保存的存储设备中（如磁盘）。持久化的主要应用是将内存中的对象存储在数据库中，或者存储在磁盘文件中、XML数据文件中等等JDBC就是一种持久化机制。文件IO也是一种持久化机制在生活中 : 将鲜肉冷藏，吃的时候再解冻的方法也是。将水果做成罐头的方法也是为什么需要持久化服务呢？那是由于内存本身的缺陷引起的内存断电后数据会丢失，但有一些对象是无论如何都不能丢失的，比如银行账号
2021-09-28 09:34:14
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原创 PCA主成分分析
Sklearn中的降维算法PCA和SVDclass sklearn.decomposition.PCA (n_components=None, copy=True, whiten=False, svd_solver=’auto’, tol=0.0, iterated_power=’auto’, random_state=None)二维数据的降维重要参数：n_components案例：import numpy as npimport matplotlib.
2021-09-16 17:37:02
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原创 使用Sklearn进行特征工程
sklearn中的数据预处理和特征工程：数据预处理数据无量纲化from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdata = [[-1, 2], [-0.5, 6], [0, 10], [1, 18]]#不太熟悉numpy的小伙伴，能够判断data的结构吗？#如果换成表是什么样子？import pandas as pdpd.DataFrame(data)# 0 1#0 -1.0 2#1 -0.5 6#2 0.0.
2021-09-15 19:55:30
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原创 随机森林原理及使用
集成算法Sklearn中的集成算法sklearn中的集成算法模块ensembleRandomForestClassifierclass sklearn.ensemble.RandomForestClassifier (n_estimators=’10’, criterion=’gini’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_frac
2021-09-15 16:40:41
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原创 决策树原理及使用
1.树模型和线性模型的区别树形模型是一个一个特征进行处理线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值2.什么是决策树所谓决策树，就是一个类似于流程图的树形结构，树内部的每一个节点代表的是对一个特征的测试，树的分支代表该特征的每一个测试结果，而树的每一个叶子节点代表一个类别。树的最高层是就是根节点。下图即为一个决策树的示意描述，内部节点用矩形表示，叶子节点用椭圆表示。3.学习过程**特征选择：**特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选
2021-09-14 19:15:42
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原创 神经网络前向传播和反向传播公式推导（公式+图解）
以如下的预测是否是猫的双层神经网络为例进行公式推导：符号注解：n_x : 输入特征的数量n_h : 隐藏层的节点数量n_y : 输出层的节点数量m ： 样本数量W ：权重矩阵b ：偏置项(由于很多符号不好手打，我就直接在接下来的纸上推导顺便解释 0.0)前向传播：反向传播：更新参数：部分偏导我全用导数代替了，不影响最终结果。字有...
2020-04-13 21:37:31
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原创 对数几率回归分析（逻辑回归）
前言：引入周志华《机器学习》书中对数几率统计中的理论和吴恩达深度学习系列结合自己理解的内容。应用场景：逻辑回归是一个应用于二分类的算法。其输出标记为，而线性回归模型所产生的预测值是实数，于是将实值z转化为0/1值，如果预测值大于0则标记为1，反之则标记为0.逻辑回归的假设函数（Hypothesis function）： 值为预测值 更正式的说是表示y等于1的可能性或机会 ...
2020-04-06 16:35:01
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转载 梯度下降算法详解
梯度下降算法详解介绍 如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso回归还是L2正则化的岭回归，其实并不让人满意，因为它们的产生是为了修复此漏...
2020-03-19 20:48:33
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原创 回归算法之波士顿房价预测
线性回归（linear regression）最小二乘法多元线性回归（含有多个特征值）多元线性模型：（正规方程）损失函数（误差大小）梯度下降我们以单变量中的w0,w1为例子：学习率表示预测模型的斜率，即函数下降的速率理解：沿着这个函数下降的方向找，最后就能找到山谷的最低点，然后更新W值使用：面对训练数据规模十分庞大的...
2020-03-17 15:06:52
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原创 决策树之泰坦尼克号生存分类
决策树算法介绍以对世界杯球队冠军预测为例，若有32只队伍，如果采用二分法进行预测，最多需要5次才可以得出冠军队伍32支球队，log32=5比特64支球队，log64=6比特信息熵“谁是世界杯冠军”的信息量应该比5比特少。香农指出，它的准确信息量应该是：H = -(p1logp1 + p2logp2 + ... + p32log32)H的专业术语称之为信息熵，单位为比特。...
2020-03-14 14:01:43
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原创 朴素贝叶斯算法之fetch_20newsgroups案例
数据下载使用sklearn下载速度会非常缓慢，建议使用先用百度网盘下载后，再按照网上教程进行操作即可获得数据。链接：https://pan.baidu.com/s/1xjF1O6s_sL44psOqnsx6Iw提取码：3hxn复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法特点是假设所有特征的出现相互独立互不影响，每一特征同等重要库导入f...
2020-03-12 20:33:00
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原创 KNN之iris鸢尾花数据集的分类
鸢尾花数据集导入库from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import Standa...
2020-03-12 14:06:13
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原创 DP动态规划
DP经典问题（选或不选）题目搬自B站：https://www.bilibili.com/video/av18512769/?spm_id_from=333.788.videocard.0以题目为例，设有1,4,5,8,7,3总共6个数字。每次可以选择一个数字或者不选，若选择一个数字后，第二次不能选择相邻数字.#include <stdio.h>//返回两个数中的...
2020-03-09 21:48:30
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转载 C语言——链表排序
单链表排序前言：最近总结了一下针对只有头结点的单链表进行排序的几个简单的方法。交换节点：插入排序，冒泡排序，简单选择排序交换数据：快速排序初始化：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <stdbool.h>//节点结构struct node{ int val;...
2019-08-24 15:15:29
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原创 排序——二路归并排序
算法思想：将无序序列拆分至只有一个关键字的子序列；然后两两归并，直至归并成一个序列时间复杂度分析：共需进行log2n趟排序，每趟排序执行n次归并操作，因此时间复杂度为O(nlog2n)；时间复杂度与初始序列无关，平均和最好和最坏时间复杂度都是O(nlog2n)空间复杂度：需要转存整个无序序列，空间复杂度为O(n)代码：void Merge(int arr[],int left...
2019-08-07 12:12:58
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原创 排序——选择类排序
简单选择排序算法思想：从头至尾顺序扫描序列，找出最小的一个关键字，和第一个关键字交换，接着从剩下的关键字中继续这种选择和交换，直至序列有序。时间复杂度分析：空间复杂度：O(1)两层循环的执行次数和初始序列无关，外层循环执行n次，内层循环执行n-1次，总执行次数：（n-1+1)(n-1)/2 = n(n-1)/2，即时间复杂度为O(n^2)代码：void Select_...
2019-08-07 12:06:04
188
计算机视觉方向，不知道应该怎么入门
2021-01-11
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