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Java中不同包下类与类之间的访问

Java中不同包下类与类之间的访问 (1)我们多次使用一个带包的类,都需要加包的全路径,非常的麻烦,这个时候,Java就提供了导包的功能,提供了一个关键字import。 (2)格式: import 包名.包名. ...包名.类名; 这种方式导入的是:到类的名称。 另一种: import 包名.包名. ... .*;(不建议) (3) package、import、class有没有顺序关系呢? 有。 package > import > class package:只能有一个 import:可以有多个 class:可以有多个,以后建议是一个。(因为每一个类是一个独立的单元) 示例代码如下所示: 我的GitHub地址: https://github.com/heizemingjun 我的博客园地址: http://www.cnblogs.com/chenmingjun 我的蚂蚁笔记博客地址: http://blog.leanote.com/chenmingjun Copyright ©2018 黑泽明军 【转载文章务必保留出处和署名,谢谢!】

DC学院学习笔记(十九):聚类算法(k均值、DBSCAN)

聚类: 在样本中寻找自然集群,事先是不知道存在哪些集群的。聚类是无监督学习,本质是探索数据的结构关系,常用于对客户细分,对文章聚类等 分类:对已经有标签的样本进行分类,已知存在有哪些类别 K-means 原理:事先划定k个点,计算其余点到这k个点的距离,根据距离最短原则划分类别,再重新计算k个类的中心,再进行迭代,直到中心的变化小于设定的阈值 确定聚类数k:K-means算法是无监督学习算法,事先并不知道数据可以聚成几类。使用画图的方式,在高维数据面前也是不可行的。 可以通过设定不同的k值,对应进行k-means聚类。计算k个聚簇内样本点到各自聚簇中心的距离和,把k个聚簇的距离和加总得到总距离。一般而言这个距离会随着k增大而减小,衰减的拐点对应的k值一般而言会是一个比较好的k值。 总距离可以表述为以下公式: SSE= Python实现: from sklearn.cluster import KMeans km=KMeans(k)#k为聚簇的数目 km.fit(X) iris上实现K-means 载入数据集 #导入iris的数据集 import pandas iris =pandas....

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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