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感谢大家的支持,散分
Aceryt
2004-09-17 04:28:02
刚才出去办事,现在才回来。
感谢大家的支持和信任,接下来任务更重了,我还是一如既往地为CSDN尽一份力。
:)
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感谢大家的支持,散分
刚才出去办事,现在才回来。 感谢大家的支持和信任,接下来任务更重了,我还是一如既往地为CSDN尽一份力。 :)
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langr
2004-09-17
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没关系哈,晚了一样还是要支持楼主!恭喜楼主!
yigepure
2004-09-17
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晕,来晚了,继续支持.
icuc88
2004-09-17
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回复人: ravenkatte() ( ) 信誉:141 2004-09-17 18:01:00 得分: 0
对楼主不了解,相信楼主也不了解我,以后大家慢慢互相了解
^^^^^^^^^^^^^^^
要回来了?
fcy241
2004-09-17
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恭喜
贝壳鱼
2004-09-17
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恭喜兄弟!!!!!!!!!!!!,,最近怎么了,,,都这么爽!!!哈,羡慕ing
笨笨兔兔兔兔兔
2004-09-17
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我是第一时间通知没头脑的,楼主多给俺点分,呵呵
公务:请大家来我的意见和建议版好么??
zkxz
2004-09-17
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支持楼主!
强烈恭喜!
orion0909
2004-09-17
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学习学习学习学习
xjp6688
2004-09-17
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up
yx10
2004-09-17
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恭喜!
接分分!
jb99334
2004-09-17
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恭喜
seawind999
2004-09-17
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恭喜
Aceryt
2004-09-17
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好的 //hand
ravenkatte
2004-09-17
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对楼主不了解,相信楼主也不了解我,以后大家慢慢互相了解
green2008
2004-09-17
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送枝玫瑰给你:)
\_\/ .-==/~\
___/_,__,_ __ ____ ____ __)/ /{~}}
---,---,------------------,\'-' {{~}
'-==\}/
接分!!!!!!!!
zyk460
2004-09-17
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跟楼主学习
luckytim
2004-09-17
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CSDN的确是一个很好的交流场所,喜欢:)
Aceryt
2004-09-17
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就是网络管理,打算跳了。原因嘛相信这方面大家都清楚的,但在背后抱怨是不好Di,呵呵,所以我不提了。
一事無成
2004-09-17
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不過我想問下樓主,每天上線時間這麼長,那怎麼工作啊 ???
不知樓主是做什麼公司裡面做,下次一定要找個這樣的公司做做!!!
workhand
2004-09-17
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恭喜!
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得奖了^_^,
感谢
大家一直以来的
支持
。
得奖了,
感谢
大家的
支持
! 昨天终于收到了csdn发来的微软7000无线键鼠套装,这可是新年的第一份礼物,2009好的开头,非常满意, 再次
感谢
大家的
支持
,如果大家需要论坛可用分的话,我去散一些以表谢意,还有需要下载东东的话我还有7000+的分数。希望大家继续
支持
。。。。最近忙于项目开发,都没空写博客,请大家见谅 ^_^!有空贴一些ext的东西,或者struts2.0+spring+hibern
【
散分
】入驻CSDN一周年纪念,
感谢
大家对JAVA版的
支持
!
论坛地址:http://topic.csdn.net/u/20081219/10/3661228b-2c0d-45f2-aff2-38ee35016166.html一年,不算短的时间,但一年内发生的事情却如昨日一样清晰。 JAVA版得到了几位斑竹和广大网友的
支持
。 我这里仅代表我自己,
感谢
大家这一年来对我个人的
支持
,对JAVA技术版的
支持
,对CSDN的
支持
。 新的一年,我一定会
什么是散列表(哈希表)?
散列表(哈希表)概念散列表的构造方法处理冲突的方法后续 概念 散列函数:一个把查找表中的关键字映射成该关键字对应的地址的函数,记为Hash(key)=Addr(这里的地址可以是数组下标、索引或内存地址等) 散列函数可能会把两个或两个以上的不同关键字映射到同一地址,称这种情况为冲突,这些发生碰撞的不同关键字称为同义词。 散列表:根据关键字而直接进行访问的数据结构。 理想情况下,对散列表进行查找的时间复杂度O(1),即与表中元素的个数无关。 散列表的构造方法 直接定址法:直接取关键字的某个线性函数值为散列
【数据结构】回顾散列表
1.散列表(hash table)的实现成为散列(hashing),是一种以常数平均时间执行输入、删除和查找的技术。但是那些需要元素间任何排序信息的数操作将不会得到有效的
支持
。2.散列函数示例int hash(const string & key, int tableSize) { int hashVal=0; for(int i=0;i
【人工智能与机器学习】——朴素贝叶斯与
支持
向量机(学习笔记)
朴素贝叶斯(Naive Bayes)和
支持
向量机(Support Vector Machine,SVM)是两种不同的机器学习算法,它们都用于分类。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理来进行分类,它是一种生成模型,它预测一个样本属于某个类别的概率。相比之下,
支持
向量机是一种判别模型,它用于寻找数据空间的最大边界来进行分类。
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