黑马程序员java笔记mysql

时间: 2023-11-13 22:58:50 浏览: 73
黑马程序员Java笔记MySQL是一本介绍MySQL数据库的书籍,主要内容包括MySQL的安装、基本语法、高级应用、优化等方面的知识点。其中,MySQL的基本语法包括增删改查等操作,例如执行SQL语句"insert into goods_myisam values(null,'笔记本')"可以向goods_myisam表中插入一条数据。在Java中连接MySQL数据库需要使用JDBC,其中JDBC的连接信息包括URL、用户名和密码等,例如"jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/day06 jdbc.黑马程序员Java笔记MySQL是一本介绍MySQL数据库的书籍,主要内容包括MySQL的安装、基本语法、高级应用、优化等方面的知识点。其中,MySQL的基本语法包括增删改查等操作,例如执行SQL语句"insert into goods_myisam values(null,'笔记本')"可以向goods_myisam表中插入一条数据。在Java中连接MySQL数据库需要使用JDBC,其中JDBC的连接信息包括URL、用户名和密码等,例如"jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/day06 jdbc.user=root jdbc.password=root"。
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黑马程序员java笔记

黑马程序员的Java笔记是一个非常受欢迎的学习资源。这个笔记包含了Java编程的基础知识、语法、常用类库和实际应用等方面的内容。它可以帮助初学者快速入门Java编程,并且还可以作为进阶学习的参考资料。笔记中的例子和代码片段可以帮助读者更好地理解和掌握知识点。如果你对Java编程感兴趣,我建议你阅读黑马程序员的Java笔记。

黑马程序员java笔记继承

继承是Java中的一种重要的面向对象编程概念,它允许一个类(子类)继承另一个类(父类)的属性和方法。通过继承,子类可以从父类中获得已有的属性和方法,并且可以在此基础上进行扩展或者修改。 在Java中,使用关键字"extends"来实现继承。子类通过继承父类,可以使用父类中的非私有属性和方法。子类可以直接访问父类的公有属性和方法,也可以通过super关键字来访问父类的构造方法和成员。 下面是一个简单的继承示例: ```java // 父类 class Animal { private String name; public Animal(String name) { this.name = name; } public void eat() { System.out.println(name + "正在吃饭"); } } // 子类 class Dog extends Animal { public Dog(String name) { super(name); } public void bark() { System.out.println("汪汪汪"); } } public class Main { public static void main(String[] args) { Dog dog = new Dog("旺财"); dog.eat(); // 调用父类的eat方法 dog.bark(); // 调用子类的bark方法 } } ``` 在上面的示例中,Animal类是父类,Dog类是子类。Dog类通过关键字"extends"继承了Animal类,从而可以使用Animal类中的属性和方法。在main方法中,我们创建了一个Dog对象,并调用了eat方法(来自父类)和bark方法(来自子类)。 通过继承,子类可以扩展父类的功能,并且可以在需要时覆盖父类的方法来实现特定的行为。继承是Java中实现代码重用和多态性的重要手段之一。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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