用java实现一个枚举类,有两个成员属性,一个是编号, 另一个是各省份的地级市

时间: 2023-05-29 19:02:31 浏览: 80
public enum Provinces { // 枚举成员 BEIJING(1, "北京市"), TIANJIN(2, "天津市"), SHANGHAI(3, "上海市"), CHONGQING(4, "重庆市"), HEBEI(5, "河北省"), SHANXI(6, "山西省"), LIAONING(7, "辽宁省"), JILIN(8, "吉林省"), HEILONGJIANG(9, "黑龙江省"), JIANGSU(10, "江苏省"), ZHEJIANG(11, "浙江省"), ANHUI(12, "安徽省"), FUJIAN(13, "福建省"), JIANGXI(14, "江西省"), SHANDONG(15, "山东省"), HENAN(16, "河南省"), HUBEI(17, "湖北省"), HUNAN(18, "湖南省"), GUANGDONG(19, "广东省"), GUANGXI(20, "广西壮族自治区"), HAINAN(21, "海南省"), SICHUAN(22, "四川省"), GUIZHOU(23, "贵州省"), YUNNAN(24, "云南省"), SHAANXI(25, "陕西省"), GANSU(26, "甘肃省"), QINGHAI(27, "青海省"), TAIWAN(28, "台湾省"), NEIMENGGU(29, "内蒙古自治区"), NINGXIA(30, "宁夏回族自治区"), XINJIANG(31, "新疆维吾尔自治区"), XIZANG(32, "西藏自治区"), HONGKONG(33, "香港特别行政区"), MACAO(34, "澳门特别行政区"); // 成员属性 private int code; // 编号 private String name; // 地级市 // 构造方法 private Provinces(int code, String name) { this.code = code; this.name = name; } // get方法 public int getCode() { return code; } public String getName() { return name; } }

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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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