场景：上一篇批量修改文件名中提到表情库的修改，它修改成功了，顺序也有了，但是每个表情对应着一个文字描述，例如：[微笑]，所以想用别人的表情库，也就得用别人的文字描述，主要是顺序和对应（主要是懒，虽然拿来...

算法练习篇之：字符串替换（字符串） 题目描述解题思路代码实现总结 题目描述 请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy...

最近在回头看Java IO的源码，就想着可不可以用java实现一个替换文件中字符串的方法，就像Linux的sed命令那样。在决定做之前，先到网上找了一些资料，可是发现大多数的实现都是把文件的全部内容都load到内存里面，...

今天要介绍的知识点为String，也叫字符串。这是个应用的比较广泛并且充满神奇色彩的知识点。为什么说神奇呢？因为它涉及了好些个看起来高深莫测的概念。并且，这个知识点其实已经属于java中引用类型的知识点了，当然...

写在前面在《阿里java开发手册（泰山版）》中，对于Java字符串的拼接有一条规则如下：22.【推荐】循环体内，字符串的连接方式，使用 StringBuilder 的 append 方法进行扩展。说明：下例中，反编译出的字节码文件显示...

简介： 本文主要介绍 Python 字符串特有的操作方法，比如它的拼接、拆分、替换、查找及字符判断等使用方法，辨析了一些可能的误区。最后，还做了两个扩展思考：为什么 Python 字符串不具备列表类型的某些操作呢，为...

刷透近200道数据结构与算法，成功加冕“题王”，挤进梦中的字节写在前面在《阿里java开发手册(泰山版)》中，对于Java字符串的拼接有一条规则如下：22.【推荐】循环体内，字符串的连接方式，使用 StringBuilder 的 ...

我们通常把Java内存区分为堆内存（Heap）和栈内存（Stack），这种分法比较粗糙，Java内存区域的划分实际上远比这复杂。这种划分方式的流行只能说明大多数程序员最关注的、与对象内存分配关系最密切的内存区域是这两...

在实际编程中，经常会用到将字符串中的某个字符串替换成另一个字符串的场景。最常用的替换字符串的方法是replace()，replaceFirest()，replaceAll()这三种方法。你知道这三种方法的具体区别嘛？你知道怎么替换字符串...

在Github上学习设计模式，读到源码的时候有点疑问，估计一下大概知道是什么意思，希望大神们能具体解释一下这种用法，多谢！ importorg.slf4j.Logger; importorg.slf4j.LoggerFactory; publicabstractclassWorker{ ...

关于String、StringBuilder、StringBuffer这三个类在字符串处理中的地位不言而喻，我们用的最多的就是String 的“+”号操作符（最普遍）以及StringBuilder、StringBuffer的append()方法。 那么他们到底有什么优缺点...

String类是Java中很重要的类型，使用非常多也非常广泛。 String类不是Java的基本类型，是Java中的一个引用类型。 在此，我们对其做一个稍微简单的介绍。 String类对象的创建方式 String类的较为常见的创建方式由四种...

Java是以String类型的对象来实现字符串。String是一个类，当创建一个String对象后，所创建的字符串是不能改变的。在需要使用可修改的字符串时，Java提供两个选择—StringBuffer和StringBuilder。注：声明为String...

从字符串到常量池，一文看懂String类设计 从一道面试题开始 看到这个标题，你肯定以为我又要讲这道面试题了 // 这行代码创建了几个对象？ String s3 = new String("1"); 是的，没错，我确实要从这里开始 这道题...

1.剑指offer：请实现一个函数，将一个字符串中的每个空格替换成“%20”。例如，当字符串为We Are Happy.则经过替换之后的字符串为We%20Are%20Happy。 这里我提供了两种方法：①常规方法；②利用 API 解决。 public ...

该做一个总结了 其实我们已经学习了十天的字符串了，从字符串的定义到库函数的使用原则，从各种反转到KMP算法，相信大家应该对字符串有比较深刻的认识了。那么这次我们来做一个总结。什么是字符串字符串是若干字符...

简介： 本文主要介绍 Python 字符串特有的操作方法，比如它的拼接、拆分、替换、查找及字符判断等使用方法，辨析了一些可能的误区。最后，还做了两个扩展思考：为什么 Python 字符串不具备列表类型的某些操作呢，为...

1、变量1.python不用事先声明变量，赋值过程中就包含了变量声明和定义的过程2.用“=”赋值，左边是变量名，...需要的时候自行查资料吧1.2、 字符串运行以上代码的结果：1.3、列表 类似于C++或Java语言的数组，一个...

1、字符串基本： 字符串是算法题目中的一个大类，其实c语言对字符的操作并不是很友好，c语言本身并没有封装很多的c语言的函数，但是以下几种基本的函数是我们需要掌握的： 1.1、strcpy函数 原型：strcpy(str1,str...

在介绍String类之前，把上一篇中最后的小问题中的代码给大家看一下，不知道大家都是怎么做的。 大家都用自己的方法实现了吗？ String类

string是我们经经常使用到的一个类型，事实上有时候认为敲代码就是在重复的操作字符串，这是C的特点，在java中。jdk非常好的封装了关于字符串的操作。三个类String 、StringBuffer 、 StringBuilder .这三个类基本上...

公众号关注“GitHubDaily”设为 “星标”，带你了解技术圈内新鲜事！01初来乍到欢迎来到正则表达式的国度，勇士！这里的每一个人都使用正则表达式，我是这里的 NPC，每一个来到这里的人都将由我代为介绍正则世界的...

在我们的一个全内存项目中，需要将一家大品牌店铺小千万的trade灌入到内存中，大家知道trade中一般会有订单来源,省市区，当把这些字段灌进去后，你会发现他们特别侵蚀内存，因为都是字符串类型，不知道大家对内存...

一. 字符串（String类） 字符是一种通用数据类型，是用单引号括起来的一个字符，如 'a'、'A'...在Java中，字符串常量是作为String类的一个特定的对象来处理的，而不是一个数据。 1.1 字符串的创建 package c...

java中字符串拼接有多种方式。但是为了搞清楚它们之间的区别，我做了以下的实验。 一、使用“+”符号拼接 “+”号拼接是第一时间最能想到的方式。但是它的性能却不如人意，下面是我实验的代码： public static ...

开发的时候经常会有占位符...或者超链接替换，java中`String.format ()`方法可以对`%s`进行顺序的替换，但是有些场景可能不知道有几个占位符，所以就比较尴尬，因此介绍一种可以通过key-value的替换方式，请大家参考。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

.NET Conf China 2020讲师 PDF

本套Java视频完全针对初级学员，课堂实录，自发布以来，好评如潮！Java视频中注重与学生互动，讲授幽默诙谐、细致入微，覆盖Java基础所有核心知识点，同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时，本Java视频教程注重技术原理剖析，深入JDK源码，辅以代码实战贯穿始终，用实践驱动理论，并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习，使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

讲解在线mooc系统的开发，从需求分析到类图设计，数据库设计，架构设计，代码编写等等。 掌握java web开发实战