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终于能发200分的帖子了,给大家散点分,顺便问个弱弱的问题。
topil
2005-04-07 09:16:59
小弟在这里混了一段时间,学了不少东西,今天散分给大家 ^_^
由于接触java时间不长,请大家给讲讲ant这个东东是做什么用的,以前没用过,听听大家关于它的经验之谈,也免的被斑竹移贴到非技术区 呵呵
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终于能发200分的帖子了,给大家散点分,顺便问个弱弱的问题。
小弟在这里混了一段时间,学了不少东西,今天散分给大家 ^_^ 由于接触java时间不长,请大家给讲讲ant这个东东是做什么用的,以前没用过,听听大家关于它的经验之谈,也免的被斑竹移贴到非技术区 呵呵
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apollo333
2005-04-08
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简单来说,当你的系统只有几个类,很容易就能调用,运行的时候,不用任何IDE就可以在COMMAND里直接java XXX
但是对于大的系统,有几十个类,几十个包的话,调用,调试这种程序就变得很复杂。这里就可以应用ant来执行,把要执行的若干项目放到ant里,就可以全部运行。这里的容易处就在与任何的调用命令,javac,java, junit, 等等都在一个xml文件里。只运行xml文件,其他的ant都处理。
qnzzzz
2005-04-08
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分分拿来!
kualer
2005-04-08
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我也来接分!!!
wadsunglow
2005-04-08
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先接分
hendy
2005-04-08
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如果JBuilder不免费,ANT四个好动动。
可在国内,JBuilder等集成开发环境都是免费的,用ant干吗?
dirdirdir3
2005-04-08
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接分
wendaoke
2005-04-08
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接分
zjjianxin
2005-04-08
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接分
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nbamjzhldm
2005-04-08
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up
azhaoyu
2005-04-08
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你散分,我接分。希望合作愉快!谢了!
woanon
2005-04-08
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大哥啥时候散分啊?等得花儿都谢了
football1940
2005-04-08
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uP
qq011490500
2005-04-08
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谢谢楼主,ANT用批处理JAVA程序
jinjie0577
2005-04-08
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接接分就好
hehui1012
2005-04-08
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接分...
watcher_shen
2005-04-08
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楼主真强~上面的都说全了,我也只有接分了。
jasontaoge
2005-04-08
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顶~~~~~~~~~
frankeying
2005-04-08
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顶,支持!!接分
awperpvip
2005-04-08
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Ant是一个基于Java的编译工具。在功能上类似于make,但克服了make的缺点。
目前,在Apache上开发和使用Ant的人已经形成了一个强大的群体,而在此发展道路上,Ant开发者也已经对该工具做了许多改进。人们现在使用它来构建各种形式的工程,从很小的应用到极其庞大的J2EE应用都包括在内。
Ant官方网站:http://ant.apache.org
Blue13845611035
2005-04-08
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我现在正在做一个用J2EE开发的网站,好像用到了你说的ANT,但是只是用了,没有深研,不过用起来和批处理的工具一样。
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#华为云#听从你心,无问西东
#华为云#听从你心,无问西东 2018-12-18 11:31102340719只看楼主 序:我是玛尼呸,一个对华为云又爱又恨、为它奋斗了4年的“而立之人”。在很多人看来,4年这个时间也许不长,毕竟华为云计算已经做了10年了吧。不过近4年来,华为云的“人生目标”变幻莫测,一路从“虚拟化要超越VMware”,到“公有云海外饱和攻击”,到“明确华为云品牌主打自营公有云”,到“私有云不甘示弱形态越做越复杂”……看到走了太多太多的弯路……我们的研讨
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偶是一个邪恶的人
我是否算一个邪恶的人呀,我回答的
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的一些数据和统计:
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分
数
帖子
数
帖子
比例(%) 5
TowardsDataScience 博客中文翻译 2019(一百四十三)
简单来说,决策树
分
类器就是用于监督+
分
类
问题
的监督机器学习算法。在决策树中,每个节点都会询问一个关于某个特征的是非
问题
,并根据决策向左或向右移动。你可以从这里了解更多关于决策树的知识。决策树可用于回归(连续实值输出,例如预测房屋价格)或
分
类(
分
类输出,例如预测垃圾邮件与无垃圾邮件),但这里我们将重点讨论
分
类。决策树
分
类器是一个二叉树,其中通过从根到叶遍历树来进行预测——在每个节点,如果特征小于阈值,我们向左,否则向右。最后,每个叶子与一个类相关联,这是预测器的输出。例如,考虑这个。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(二百三十九)
About us— Photo byMia Baker新作者为什么会成为投稿人?提交规则指引长篇
帖子
、专栏和在线书籍如何才能有所贡献?常见
问题
当前作者为已经用 TDS 出版的作者提供的资源和建议:[## 如何充
分
利用你作为 TDS 作者的经历请附上你的真实姓名、一张照片和一份简历。我们不发表匿名作者的文章——当读者将你的文字与一个真实的人联系起来时,更容易与他们建立信任。使用你的个人资料来介绍你自己、你的专长、你的成就——优化它将有助于你与你的受众发展一种有意义的关系,而不仅仅是一篇
帖子
。
三创赛商务大数据
分
析实战赛道练习试题及答案
A、SVM对噪声 (如来自其他
分
布的噪声样本)鲁棒 SVM本身对噪声具有一定的鲁棒性,但实验证明,是当噪声率低于一定水平的噪声对SVM没有太大影响,但随着噪声率的不断增加,
分
类器的识别率会降低 B、在AdaBoost算法中所有被
分
错的样本的权重更新比例相同 AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。对于
分
类错误的样本,加大其对应的权重,而对于
分
类正确的样本,降低其权重,这样
分
错的样本就被凸显出来,从而得到一个新的样本
分
布。在新的样本
分
布下,再次对样本进行训练,得到弱
分
类器。
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