- 博客(50)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 javafx可视化界面的切换和菜单栏
大三了，只学会了java编写代码的皮毛，很后悔自己没有在大一大二好好学习，新年刚过，给自己定下目标：好好利用每一天！最近老师布置了很多课程设计，跟同学每天泡图书馆学到头秃，不过很欣慰学到了javafx代码编写的小技巧。一. 可视化界面之间的切换首先程序执行会生成一个界面，然后你点击一个按钮转换到另外的界面这个问题困扰了我很长时间，我搜索了很多资料，差不多都是wndows（）方法来实现的。...
2019-01-05 20:17:01
18418
34
原创 【React】生命周期
文章目录前言一、旧生命周期二、新生命周期三、理解前言本篇文章记录我对React生命周期的理解。生命周期函数只会在类组件里面讨论，函数组件是没有这个概念的。一、旧生命周期二、新生命周期三、理解在实际项目中，用的比较多的生命周期函数是 constructor，componentDidMount，render，componentWillUnmount 这四个。constructor：设置组件的初始配置render：解析JSX，在界面上显示componentDidMount：组件挂载完成
2022-01-22 10:54:09
669
原创 【React】路由
SPA：单页面多路由，旨在通过多路由来模拟多页面的效果单页面多页面指的是 .html 文件，网站切换 html 文件就会刷新。SPA可以做到不刷新页面就可以在多个页面之间切换。传统的加载网页方式是每次切换都得请求后端数据，然后在前端刷新页面。...
2022-01-08 17:33:52
1477
原创 【yarn】命令对项目的管理
目标：学习 yarn内容：资源背景：VSCode例如：1、 yarn 命令背景2、 常规型 yarn 命令总结yarn 命令背景：npm 和 yarn 的相爱相杀：参考大佬文章 添加链接描述常规型 git 命令总结：1、 yarn安装项目中的依赖包，并且生成 yarn.lock 文件，确定下载的内容和包版本2、 yarn dev一般为项目的运行命令，可以自行设置2、 yarn build打包项目资源3、 tsconfig.json参考大佬文章 tsconfig.json
2021-12-18 10:05:54
791
原创 【Git】代码管理
目标：使用 Git 对代码进行高效管理内容：资源背景：VSCode、GitLab 和 Git例如：1、 常规型 git 命令总结2、 常见型分支管理问题常规型 git 命令总结：1、 git add .在vscode中所有修改的文件都hi被自动追踪，并且执行此命令会将修改的内容放到暂存区2、 git commit -m “推送信息”为暂存区的所有修改添加信息并放入本地仓库。完成任务用feat，修BUG用fix，发包用publish3、 git push将本地的分支推送到远程仓库。
2021-12-17 15:03:53
408
原创 字节前端一面面经
上海字节前端一面面经算法题1. 实现函数arguments:用在函数内部，表示传给该函数的所有的实参的集合。虽然arguments对象并不是一个数组，但是访问单个参数的方式与访问数组元素的方式相同。function foo(){ let sum = 0; console.log(arguments);//伪数组或者类数组对象 //arguments[0]取到第一个实参值，arguments[arguments.length-1]取到最后一个实参值 //consol
2021-05-28 15:24:27
171
原创 算法 — easy —爬楼梯（dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]）
一开始想到的是分类列举，那可太麻烦了，但是看到评论区的hxd居然真的有列举法的，给出的理由是当台阶数到达46，会出现溢出；所以列举出了45种情况哈哈哈哈列举方法：public int climbStairs(int n) { int result = 0; switch(n){ case 1: result = 1; break; case 2: result = 2; break; case 3: result = 3; break; .
2020-11-19 11:11:35
430
原创 算法 — easy —最后一个单词的长度，加一，二进制相加
一. 最后一个单词的长度分析：字符串可能是 “Hello World”，“ Hello World”，“Hello World ”，“ Hello World ”，首尾不一定有空格，所以在处理字符串的时候，先把首尾字符串去掉，使用trim()函数，然后将字符串根据空格分割成字符串数组，使用split()函数代码class Solution { public int lengthOfLastWord(String s) { if(s.length() == 0)
2020-11-18 10:17:49
146
原创 算法 — easy — 最大子序和
最开始想到的是暴力拆解，找出所有子序然后求出最大和，但是时间复杂度很大；然后网上搜索了一下看到了用动态规划法，贪心法和分治法等。我看了一些源码，用了动态规划法的思想。其实这是找出收益的问题，假如持续是正收益，那就可以一直加下去，假如变为负收益，那就重新开始；每一次的相加都必须比较最大值。我也是借鉴某位大佬的代码，最精巧的地方就是这位大佬设置了 sum = 0 这道门槛代码class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { .
2020-11-17 10:57:46
118
原创 算法 — easy —搜索插入位置
这道题目还是得注意索引下标index，我在上面经常出错代码class Solution { public int searchInsert(int[] nums, int target) { int index; for(index = 0; index < nums.length-1; index++) if(nums[index] == target) return index; .
2020-11-17 09:41:39
161
原创 算法 — easy —实现strStr()
这道题目我采用的是substring()函数和equals()函数，特别需要注意substring()函数截取字符的起始和末尾位置。思路是制定index指针，在haystack中截取needle字符，只要截取到，就返回index参考这篇文章https://blog.csdn.net/qq_39445165/article/details/83651114代码class Solution { public int strStr(String haystack, String needle.
2020-11-17 09:22:14
92
原创 算法题 — easy — 移除数组中重复的元素
分析：利用双指针。后记 i 指针循环遍历整个数组，前记 index 指针标注跟 val 相同的数组元素。其实**原理是当前记指针和后记指针指向元素不相等的话，前记指针和后记指针都移动，那么就是在相同位置上的赋值；相等的话，就只是后记指针在移动，后记指针指向的值就会赋值给前记指针**val 跟后记指针 i 作比较假如指向元素相同，则后记指针 i 后移假如不相同，则后记指针 i 指向的值赋值给前记指针 index 指向的值，前记指针 index 和后记指针 i 都后移一位代码class Sol..
2020-11-16 15:26:50
82
原创 算法题 — easy — 删除排序数组中的重复项
看了网上很多解析，都是使用的双指针，但是我自己使用的双指针跟大佬们的不一样，虽然代码量很少，但是时间复杂度很高…分析：设定 i 指针循环遍历整个数组，j 指针用于往前复制数组元素i 指针比对前后两个元素，若相同则启动 j 指针遍历循环使得数组元素前移考虑的是当数组完成数组前移后， i 指针应该归位（i-- 和 i++）指向上次遍历的位置当 i 指针到最大数值的时候，数组末尾全都是该数，不处理会使得遍历死循环，所以增加判断条件，当 i 指针指向的值跟数组最后一个值相等，那就退出遍历循环代码..
2020-11-16 14:07:43
58
原创 算法题 — easy —合并两个有序链表
一. 链表大学本科阶段就对链表比较头疼，没有理解透彻，做题目的时候就比较吃力，链表有很多类型，单链表、双链表、循环链表和双向链表等，操作也有很多，插入、删除和排序等，其实只要理解了节点的数据结构，问题就迎刃而解了。节点由数据和指针(next)构成，在对节点操作的过程中，会有一个虚拟的指针(并不是节点中的next)指向节点。二. 题目分析：两个有序链表，结点都是由一个数据和一个next指针构成。可以先创建一个空结点 pre，因为当完成两个链表后，preHead的指针next指向null，所以需要在
2020-11-16 11:43:06
61
原创 算法题 — easy — 有效的括号
一. 栈LIFO（后进先出），其限制是仅允许在表的一端进行插入和删除运算。栈具有push()、pop()（返回栈顶元素并出栈）、peek() （返回栈顶元素不出栈）、isEmpty()等基本的方法二. 题目：有效的括号最开始想到的就是蛮力法，暴力分解字符串，然后从中间开始对比两个字符串，但是实现起来代码量很多1. replace()函数根本没想到replace()函数可以用到这道题目，只要在字符串中找到设定的字符就直接替换成空字符，最后字符串的长度就会为0。代码看起来很简单，但是运行起来的时间
2020-11-15 22:44:22
111
原创 算法题 — easy —最长公共前缀
看了网上很多大神的解析，python调用zip模块就很快算出来了，我用Java编写了四十行代码…题目解析：字符串数组中没有元素，就返回空字符串，字符串数组只有一个元素，返回这个元素字符串数组有两个元素，循环对比字符串数字有三个及以上元素，将前两个字符串产生的最长前缀跟后面的字符串进行对比错误代码虽然运行出来了，但是检查的时候报错了。用的方法是charAt()函数，逐个字符进行比对，但是会把不相邻的字符拼凑在一起，最长前缀需要的是相邻的字符class Solution { pub.
2020-11-15 16:14:52
144
原创 算法题 — easy — 两数之和，整数反转，回文数，罗马数字转整数
一. 前言已经本科毕业了，才开始弄leetcode，说实话比较晚了，接下来我会一直每天做几道算法题，充实自己的知识点。二. 两数之和这是easy类型的第一道题，我居然花了半个小时，其实用idea几分钟就写出来了，但是在leetcode网页界面搞了半天，第一次接触这个界面，我鼓捣了半天，发现没有main主函数也可以编译，自动给你输入数值，传递给实参。class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { i
2020-11-15 13:23:50
154
原创 数据预处理——fit()函数，transform()函数，fit_transform()函数
一. 前言sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。fit_transform与transform运行结果一致，但是fit与transform无关，只是数据处理的两个环节，fit是为了程序的后续函数transform的调用而服务的，是个前提条件二. 区别1.有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数。无监督学习的
2020-11-09 09:58:23
22757
4
原创 Pandas详解DataFrame格式，Series格式
pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包1. Series格式https://blog.csdn.net/weixin_42107718/article/details/98649208?utm_source=app2. DataFrame格式https://blog.csdn.net/weixin_42107718/article/details/98659921?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.non
2020-11-09 09:12:42
1044
原创 ColumnTransformer()函数
工作中常使用的数据转换有很多，比如SimpleImputer类可用于替换缺少的值，MinMaxScaler类可用于缩放数值，而OneHotEncoder可用于编码分类变量。ColumnTransformer()在Python的机器学习库scikit-learn中，可以选择地进行数据转换。例如，它允许将特定的转换或转换序列仅应用于数字列，而将单独的转换序列仅应用于类别列。要使用ColumnTransformer，必须指定一个转换器列表。每个转换器是一个三元素元组，用于定义转换器的名称，要应用的转换以及要应
2020-11-07 21:09:29
12507
原创 OneHotEncoder()函数
编码类别1. OrdinalEncoder 哑编码作用有时候特征不是连续值而是间断值，例如一个人的性别的值域为["male", "female"]，国籍的值域为["from Europe", "from US", "from Asia"]，常用浏览器的值域为["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]。则['male', 'from US', 'uses Safari']和['female', 'fr
2020-11-07 20:50:47
18501
1
原创 面向对象课程_基础语法恶补
1. 字符串 String a = "hello"; String b = "world"; String c = a + "" + b; System.out.println(a + "" + b); System.out.println(c); //虽然创建出来的字符串内容是一样的，但是c和d分别对应着不同的对象，所以不相等 String d = "helloworld";
2020-11-07 19:20:36
67
原创 word和wps安装mendeley插件
一. 背景最近在上英国上语言班的小伙伴都需要交essay，必须在其中用到refence，mendeley插件可以在word文档中帮助我们插入refence首先要理解，mendeley是word的一款插件，我们把想要插入的refence导入到mendeley中，然后进入word文档里面，才可以搜索到想要的refence，意思是word文档里面搜索到的refence是在mendeley插件中已经存在的，并不是网上全部的refence！！！二. 问题当一台电脑同时存在WPS和Word两款软件时，安装men
2020-08-03 13:03:31
27359
12
原创 maven——环境变量配置以及maven仓库报错
一. IDE运行环境eclipse现在因为越来越多的问题被吐槽，IDEA这个新的开发环境因为配置简单越来越受欢迎，最近我也才刚开始接触IDEA，遇到了一个可能很多人都不会遇到的问题，耗费了我三天时间，才把系统配置好！需要的安装包idea安装maven安装（有的电脑可能只支持idea自带的maven，不用自己安装）jdk安装（提供java程序运行环境）tomcat安装（服务器，放置项目...
2020-03-31 14:36:47
341
原创 安装第三方包npm
一. Node.js和npm的关系1.Node.js是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境，这样JavaScript 的运行可以不用依赖浏览器2. npm是一个JavaScript的包管理程序，Java中的Maven是同一种作用；npm提供了用于JavaScript开发所需要的各种常见第三方框架的下载。二. 安装Nodejs下载网址： http://node...
2020-03-03 20:45:51
450
原创 动画制作animation
wxml文件中，图片加入动画属性，点击图片的时候执行动画js文件中，定义变量animationData，触发事件中，创建动画和设置动画动作附上js文件完整代码//index.js//获取应用实例const app = getApp()Page({ data: { motto: 'Hello World', userInfo: {}, hasUse...
2020-02-29 23:00:43
285
1
原创 获取当前位置
获取微信小程序的坐标位置其实很简单，调用一个api就可以实现，但是再操作的过程中遇到了小问题，就是微信授权。js文件中加载位置获取apionLoad: function (options) { //获取当前坐标位置 wx.getLocation({ type: 'gcj02', //返回可以用于wx.openLocation的经纬度 succe...
2020-02-29 21:59:09
686
原创 图片选择
进入微信开放文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/api/media/image/wx.chooseImage.html里面有专门调用本地图片的APIwxml文件关注两个值js文件效果展示...
2020-02-29 11:08:42
119
原创 wxss样式——持续更新
一. 立一个flag微信小程序一般的功能实现说实话，还是挺简单的，网上有很多可以借鉴然后copy修改，但是样式设置特别复杂。这一篇文章我会不断扩充，因为需要记住的样式太多了，需要不断积累。二. 样式商品陈列的排版模式1.第一种xwml代码展示<view class='selection'> <view class='header'> <text...
2020-02-28 17:32:09
1319
原创 用户登录
一. 框架解析登陆页面有两个页面组成：登陆页面（需要输入用户名和密码）用户页面（记录上次登录的信息，直接进入用户已登录页面）小程序进入app.js入口时，再进入用户页面（user.js），判断用户是否上次已经登陆，如果没有就直接跳转到登陆页面（login.js），如果有就把上次保存的用户名和密码幅值给用户页面。这里起到中间传递作用的是app.js文件，用户第一次登录就把用户名和密码传递...
2020-02-27 15:38:04
2004
原创 基础知识
一. 微信小程序基本知识绑定数据wxml文件的“{{ }}”内容是绑定符号，绑定符号的内容在js文件中配置按钮绑定点击事件3.点击按钮，重新设置文本内容True or False 显示wxml中的数据显示，要么在标签中间，要么在js中配置（加上“{{ }}”）数组显示导入另一文件 ：template标签 和 include标签...
2020-02-26 16:34:22
261
原创 navicat连接mysql8.0出现：2059 -Authentication plugin 'caching_sha2_password' cannot be loaded
一. 请参考：https://blog.csdn.net/qq_36620997/article/details/81508974https://blog.csdn.net/u011182575/article/details/80821418二. 顺便附带一下安装mysql的链接：https://blog.csdn.net/weixin_42869365/article/details/...
2020-02-12 23:44:10
102
原创 mysql 连接出现：ERROR 1045 (28000):Access denied for user 'root'@'localhost'
一. 出现的问题密码输入正确但是拒绝访问！！！二. 解决步骤找到安装mysql位置的my.ini文件在里面 [mysqld] 下添加 skip-grant-tables，用来等下登录mysql的时候不检查权限，直接进入mysql进入cmd管理员模式，并且重启mysql，用到 net stop mysql 和 net start mysql，之后输入 mysql -u root -...
2020-02-12 23:30:16
596
原创 Tensorflow笔记—8—手写数字识别项目实践
一.唠嗑 终于到了实战的时候了，但是我到这里一直在跟pycharm斗智斗勇，还是斗不过它，虽然学长多次叫我用Linux系统测试代码，会让你觉得生活轻松自在，但是我脾气有点倔强，觉得Windows也是可以搞定的。绊脚石1：大家应该都知道jupyter这个神奇的软件，很多程序员喜欢用这种编程风格编写代码，当然在Pycharm里面是可以嵌入jupyter的，所以当我成功嵌入后，...
2019-10-09 23:48:01
202
2
原创 TensorFlow笔记—7—过拟合,正则化,matplotlib 区分红蓝点
一. 唠嗑 我这个人吧，有一个习惯就是知道自己学不动了，抽个时间总结一下前面的知识点，所以今天一下子写了八篇文章，我的国庆真的过得很充实，虽然接下来的这篇关于手写数字识别项目的文章，我没有成功跑出来代码，但是还是得分享一下，毕竟花了很多两天时间debug，也算是给自己一个交代。加上这篇总共七篇文章算是把神经网络的整体框架弄明白了，也许真的我只知道深度学习的冰山一角，但是一点点的积...
2019-10-09 23:10:43
305
2
原创 Tensorflow笔记—6—神经网络优化之学习率，指数衰减学习率和滑动平均
一. 学习率学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中，参数的更新向着损失函数减小的方向 参数的更新公式为：Wn+1= Wn- learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)^2。梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ =...
2019-10-09 22:42:19
1091
原创 Tensorflow笔记—5—神经网络优化—MSE损失函数，子定义损失函数和交叉熵损失函数
一. 定义1.1激活函数激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等 (1)激活函数relu：在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh：在Tensorflow中，...
2019-10-09 21:12:07
5555
原创 Tensorflow笔记—4—神经网络搭建之反向传播
一. 回顾与扩充搭建神经网络的八股先回顾神经网络的实现过程，可以总结出神经网络的搭建分4步： 1.准备数据集 2.前向传播 3.反向传播 4.迭代更新 回顾一下神经网络的实现过程1.准备数据，提取特征，作为输入喂给神经网络 2.搭建神经网络结构，从输入到输出（先搭建计算图，再用会话执行） （NN前向传播算法===>计算输出） 3.大量特征数据喂给NN，迭代...
2019-10-09 20:23:41
259
原创 Tensorflow笔记—3—神经网络搭建之前向传播
一.概念回顾及补充基于TensorFlow的NN（神经网络）：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话session执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型，最后进行测试 张量（tensor）：多维数组（列表） 阶：张量的维数 计算图（Graph）：搭建神经网络的计算过程，只搭建，不运算 会话（Session）：执行计算图中的结点运算 神经网络的参数：即计算图中的权重，也可以...
2019-10-09 17:41:35
228
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人