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错误异常“The superclass “javax.servlet.http.HttpServlet“ was not found on the Java Build Path”的解决方法

原因分析:在java web工程下没有引入中间件(服务器tomcat)运行的library。在eclipse中导入项目后常出现的问题。Java web导入项目后出现“

#servlet#java#http
idea报错为:java:错误:不支持发行版本5

Language level is invalid or missing in pom.xml. Current project JDK is 18. Specify language level insql-father-backend(项目名称)在做maven项目时经常会报这种错误:java:错误:不支持发行版本5。因为在项目中Java编译器中。这种方式不太好,因为一旦后面修改了pom.xml

#intellij-idea#maven
python数据分析(六)—数据清洗2

如果要对全DataFrame或者是Series数据集中的数据进行某种替换,map()可能需要对数据集中的每个列都进行map()操作才可以,但是replace方法可以一次性替换掉DataFrame或者是Series中所有的数据。drop_duplicates返回的是DataFrame,输出的是去除了重复行的新对象,默认保留按照顺序下来第一个遇到的序列。对象.rename(index={‘原索引’‘重

#python#数据分析#pandas
机器学习1一回归模型(一)

上图是一个简单的回归模型,X坐标是质量,Y坐标是用户满意度,从图中可知,产品的质量越高其用户评价越好,这可以拟合一条直线y=ax+b来预测新产品的用户满意度。在回归模型中,我们需要预测的变量叫做因变量,比如产品质量;选取用来解释因变量变化的变量叫做自变量,比如用户满意度。回归的目的就是建立一个回归方程来预测目标值,整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。回归定义,如果曲线是一条三次曲线,就

#机器学习#回归#python
机器学习之算法优化(一)

Geatpy是一个高性能实用型进化算法工具箱,可用于求解单目标优化、多目标优化、复杂约束优化、组合优化、混合编码进化优化等。内部封装了多种算法,包括遗传算法,差分进化算法,群粒子算法,模拟退火算法等。1.方法一def aimFunc(pop) : # 定义目标函数(含约束) Vars = pop . Phen。...

#机器学习#算法#人工智能
算法2—整数规划

规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。(目前求解整数规划方法只是适用整数线性规划)对有约束条件的最优化问题(其可行解为有限)的所有可行解空间恰当地进行系统搜索,这就是分枝与定界内容。分支定界法把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目标上界,称为定界。每次分枝后,对于超出已知可行解集

#算法#机器学习#matlab +1
python数据分析(七)—pandas数据可视化

frame.plot(kind=‘barh’,stacked=True)#柱状图barh是水平方向制作。frame.plot(kind=‘bar’,stacked=True)#stacked设置重叠区域。stacked是否堆积,在折线图和柱状图中默认为False,在区域图中默认为True。x和y表示标签或者位置,用来指定显示的索引,默认为None。subplots是否对列分别作子图,默认False

#python#pandas#数据分析
python数据分析(六)—数据清洗2

如果要对全DataFrame或者是Series数据集中的数据进行某种替换,map()可能需要对数据集中的每个列都进行map()操作才可以,但是replace方法可以一次性替换掉DataFrame或者是Series中所有的数据。drop_duplicates返回的是DataFrame,输出的是去除了重复行的新对象,默认保留按照顺序下来第一个遇到的序列。对象.rename(index={‘原索引’‘重

#python#数据分析#pandas
python数据分析(六)—数据清洗2

如果要对全DataFrame或者是Series数据集中的数据进行某种替换,map()可能需要对数据集中的每个列都进行map()操作才可以,但是replace方法可以一次性替换掉DataFrame或者是Series中所有的数据。drop_duplicates返回的是DataFrame,输出的是去除了重复行的新对象,默认保留按照顺序下来第一个遇到的序列。对象.rename(index={‘原索引’‘重

#python#数据分析#pandas
机器学习之算法优化—Geatpy工具中案例分析

问题1:如何用多种群来进行单目标优化下面代码是通过加multi来构建SEGA进化算法来进行多种群进化优化:上述代码输出为:差分进化DE_rand_1_bin算法算法描述:差分进化DE_rand_1_bin算法构造函数:主要参数说明:代码为:输出为:2.2例2是展示了一个带约束的单目标旅行商问题的求解。问题2:代码如下:输出为:matplotlib绘制路线图为:问题3:代码为:输出为:问题4:模型:

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#机器学习#算法#python
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