11 2018 档案
摘要：01IO技术概述 02File类的概述和作用 03File类静态的成员变量 04File类构造方法_1 05相对路径和绝对路径 06File类的构造方法_2 07File类创建文件功能 08File类创建目录功能 09File类删除功能 10File类获取功能 11File类判断功能 12File类
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摘要：01Map集合概述 02Map接口中的常用方法 03Map集合遍历方式keySet方法 04Map集合Entry对象 05Map集合遍历方式entrySet方法 06Map集合遍历方式增强for循环 07HashMap集合存储和遍历 08LinkedHashMap的特点 09Hashtable的特点
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摘要：01List接口的特点 02List接口的特有方法 03迭代器的并发修改异常 04数据的存储结构 05ArrayList集合的自身特点 06LinkedList集合的自身特点 07LinkedList特有方法 08Vector类的特点 09Set接口的特点 10Set集合存储和迭代 11哈希表的数据
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摘要：01集合使用的回顾 02集合的学习目标 03集合继承关系图 04集合Collection的方法 05集合Collection的remove方法 06迭代器的概述 07迭代器的实现原理 08迭代器的代码实现 09迭代器的执行过程 10集合迭代中的转型 11增强for循环遍历数组 12增强for循环遍历
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摘要：01基本数据类型对象包装类概述 02Integer类parseInt方法 03Integer类int转成字符串 04Integer类构造方法 05Integer类其他方法 06自动装箱和自动拆箱 07自动装箱和自动拆箱(当心陷阱!!!) 08System类方法currentTimeMillis 09
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摘要：01正则表达式的概念和作用 02正则表达式语法规则 03正则表达式练习和相关的String类方法 04正则表达式匹配练习 05正则表达式切割练习 06正则表达式替换练习 07正则表达式邮箱地址验证 08毫秒值概念 09Date类的构造方法 10Date类的get和set方法 11日期格式化Simpl
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摘要：01java中的文档注释和制作 02eclipse生成jar包 03JAVA_HOME配置 04导入jar包 05不同修饰符使用细节 06局部变量和成员变量解析 07类作为方法的参数 08抽象类作为方法参数与返回值 09接口作为方法参数与返回值 10星级酒店案例 员工的类型有经理、厨师、服务员，它们
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摘要：01final关键字概念 02final修饰类义 03final修饰方法 04final修饰局部变量 05final修饰成员变量 06static的概念 07static修饰的对象特有数据 08static的内存图 09static注意事项_静态不能直接调用非静态 10static静态的使用场景 1
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摘要：01构造方法引入 02构造方法作用 03构造方法的定义和运行特点 04默认添加的构造方法 05构造方法的调用赋值 06构造方法的内存 07构造方法的重载 08构造方法和一般方法区别 09this在构造方法之间的调用 10this在构造方法调用的内存图 11this简易应用 12super关键字_1
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摘要：01接口的概念 02接口的定义 03接口的实现类 04接口中成员变量的特点 05接口中成员方法的特点 06实现类还是一个抽象类 07类和接口的多实现 08类在继承类的同时实现多接口 09接口的多继承 10接口思想 11接口和抽象类的区别 12多态概述 13多态调用的三种格式 14多态成员方法的特点
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摘要：01继承的概述 02继承的定义格式和使用 03继承的好处 04继承的注意事项 05继承的体系 06继承后子类父类成员变量的特点 07继承后子类父类成员方法的特性_子类重写父类方法 08方法覆盖的需求 09方法覆盖的手机案例实现 10方法覆盖的注意事项 11抽象类的产生 12抽象类的定义格式 13抽象
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摘要：01面向对象和面向过程的思想 02面向对象的思想的生活案例 03面向对象好处 04大象装进冰箱的代码案例 05定义小汽车类 01测试汽车类 02对象的内存图 03类和对象的关系 04成员变量和局部变量的区别 区别一：定义的位置不同 定义在类中的变量是成员变量 定义在方法中或者{}语句里面的变量是局部
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摘要：超市管理系统功能介绍 超市管理系统案例分析 * A: 超市管理系统案例分析 * 完成超市商品初始化。创建商品，将商品添加到集合 * 显示来到超市能做的操作，也就是显示主菜单 * 根据接收到的功能选项，执行对应的功能 * 库存货物查询 * 添加新货物 * 删除货物 * 修改货物
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摘要：01奇数求和练习 02水仙花练习功能实现 03ASCII编码表 04char类型的存储 05输出所有英文字母 06-99乘法表的分析 07-99乘法表的功能实现 08实现数组的遍历 09数组逆序原理 10数组逆序功能实现 11选择排序原理 12选择排序功能实现 13冒泡排序功能实现 14数组的折半查
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摘要：01引用数据类型_类 02自定义类的概述 03自定义类的格式 04自定义的手机类 05测试手机类 06自定义类的内存图_1 07自定义类的内存图_2 08两个引用类型变量内存图 09自定义类的练习 10ArrayList创建变量的步骤 11ArrayList创建变量举例 12ArrayList的常见
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摘要：01方法的概述 02方法的定义格式 03定义方法计算面积 04调用方法 05调用方法执行流程 06方法调用的内存图 07方法调用的练习 08方法的定义和使用的注意事项 09方法的重载 10方法重载注意事项 11方法参数是基本数据类型 12方法参数是引用数据类型 13随机点名器 14库存案例代码实现_
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摘要：01switch语句解构 a:switch只能针对某个表达式的值作出判断，从而决定程序执行哪一段代码。 b:格式如下: a:switch只能针对某个表达式的值作出判断，从而决定程序执行哪一段代码。 b:格式如下: c: 执行流程: 表达式,和case后面的常量进行比较和哪个case后的常量相同,就执
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摘要：xml概述 >干什么的 xml组成 >怎么用 元素的分类 包含标签体的标签(有开始标签和结束标签) 包含标签体的标签(有开始标签和结束标签) 不包含标签体的标签 例如: 例如: 元素的命名规则 注意事项 >属性\元素 xml约束文档 >2种使用 xml解析 Demo4J
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摘要：01创建引用类型变量公式 02Scanner类的使用 03Random随机数类的使用_1 04Random随机数类的使用_2 05if语句格式第一种 06if语句格式第二种 07if语句格式第三种 08if语句和三元运算符的互换 09while循环 10for循环_1 11for循环_2 12for
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摘要：01变量概述 02计算机存储单元 03Java中数据类型四类八种 04常量和数据类型 05变量创建的三要素 06定义所有的基本数据类型变量 07定义字符串变量 08变量定义使用注意事项 09数据类型转换_自动转换 10数据类型转换_强制转换 11算数运算符_1 12算数运算符_2 13赋值运算符 1
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摘要：01Eclipse的下载安装 02Eclipse的工作空间和新建工程 03Eclipse的HelloWorld编写 04Eclipse的字体设置 05Eclipse的窗口设置 06Eclipse的去掉多余的注释 07Eclipse的快捷键 08Eclipse的断点调试 09Eclipse的工程删除和
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摘要：实战案例：微博情感分析 数据：每个文本文件包含相应类的数据 0：喜悦；1：愤怒；2：厌恶；3：低落 步骤 代码： main.py
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摘要：文本相似度 度量文本间的相似性 使用词频表示文本特征 文本中单词出现的频率或次数 NLTK实现词频统计 文本相似度案例： 文本分类 TF-IDF （词频-逆文档频率） TF, Term Frequency（词频），表示某个词在该文件中出现的次数 IDF，Inverse Document Freque
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摘要：jieba分词 jieba分词是python写成的一个算是工业界的分词开源库，其github地址为：https://github.com/fxsjy/jieba，在Python里的安装方式： pip install jieba 简单示例： 执行结果： jieba分词的基本思路 jieba分词对已收录
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摘要：NLTK (Natural Language Toolkit) NTLK是著名的Python自然语言处理工具包，但是主要针对的是英文处理。NLTK配套有文档，有语料库，有书籍。 NLP领域中最常用的一个Python库 开源项目 自带分类、分词等功能 强大的社区支持 语料库，语言的实际使用中真是出现过
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摘要：情感分析 自然语言处理(NLP) 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串 -> 向量化 经典应用 情感分析 文本相似度 文本分类 简单的情感分析 情感字典（sentiment dictionary） 人工构造一个字典，如： like -> 1, good -> 2,
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摘要：Python文本分析工具NLTK 情感分析 文本相似度 文本分类 分类预测模型：朴素贝叶斯 实战案例：微博情感分析
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摘要：世界高峰数据可视化 (World's Highest Mountains) 参考：https://www.kaggle.com/alex64/d/abcsds/highest-mountains/let-s-climb
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摘要：http://seaborn.pydata.org/index.html Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。应该把Seabor
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摘要：全球食品数据分析 项目参考：https://www.kaggle.com/bhouwens/d/openfoodfacts/world-food-facts/how-much-sugar-do-we-eat/discussion
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摘要：聚类模型：K-Means 聚类（clustering）属于无监督学习（unsupervised learning） 无类别标记 在线 demo：http://syskall.com/kmeans.js 聚类（clustering）属于无监督学习（unsupervised learning） 无类别标
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摘要：Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 http://matplotlib.org 用于创建出版质量图表的绘图工具库 目的是为Python构建一个Matlab式的绘图
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摘要：数据清洗 数据清洗是数据分析关键的一步，直接影响之后的处理工作 数据需要修改吗？有什么需要修改的吗？数据应该怎么调整才能适用于接下来的分析和挖掘？ 是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作 处理缺失数据：pd.fillna()，pd.dropna() 数据清洗是数据分析关键的一
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摘要：Pandas统计计算和描述 示例代码： 运行结果： 常用的统计计算 sum, mean, max, min… axis=0 按列统计，axis=1按行统计 skipna 排除缺失值， 默认为True 示例代码： 运行结果： 常用的统计描述 describe 产生多个统计数据 示例代码： 运行结果：
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摘要：Pandas分组与聚合 分组 (groupby) 对数据集进行分组，然后对每组进行统计分析 SQL能够对数据进行过滤，分组聚合 pandas能利用groupby进行更加复杂的分组运算 分组运算过程：split->apply->combine 拆分：进行分组的根据 应用：每个分组运行的计算规则 合并：
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摘要：层级索引（hierarchical indexing） 下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。 示例代码： 运行结果： MultiIndex索引对象 打印这个Series的索引类型，显示是Mul
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摘要：Pandas的函数应用 apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码： 运行结果： 2. 通过apply将函数应用到列或行上 示例代码： 运行结果： 注意指定轴的方向，默认axis=0，方向是列 示例代码： 运行结果： 3. 通过applymap将函数应用到每个数据上
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摘要：http://bokeh.pydata.org/en/latest Bokeh 是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别。 专门针对Web浏览器的交互式、可视化Python绘图库 可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用
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摘要：Pandas的对齐运算 是数据清洗的重要过程，可以按索引对齐进行运算，如果没对齐的位置则补NaN，最后也可以填充NaN Series的对齐运算 1. Series 按行、索引对齐 示例代码： 运行结果： 2. Series的对齐运算 示例代码： 运行结果： DataFrame的对齐运算 1. Dat
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摘要：Pandas的索引操作 索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： 运行结果： 2. 索引对象不可变，保证了数据的安全 示例代码： 运行结果： 常见的Index种类 Index，索引 Int64Index，整数索引 MultiIndex，层级索引
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摘要：ndarray的矩阵运算 数组是编程中的概念，矩阵、矢量是数学概念。 在计算机编程中，矩阵可以用数组形式定义，矢量可以用结构定义! 1. 矢量运算：相同大小的数组间运算应用在元素上 示例代码（1）： 运行结果： 2. 矢量和标量运算："广播" - 将标量"广播"到各个元素 示例代码（2）： 运行结果
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摘要：元素计算函数 ceil(): 向上最接近的整数，参数是 number 或 array floor(): 向下最接近的整数，参数是 number 或 array 示例代码（1、2、3、4、5、6、7）： 运行结果： 元素统计函数 np.mean(), np.sum()：所有元素的平均值，所有元素的和，
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摘要：什么是Pandas? Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之
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摘要：Pandas的数据结构 Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)
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