懦弱麦片

文章
8
资源
0
加入时间
2年11月11天
如何在Eclipse中引入JUnit测试

如何在Eclipse中引入JUnit测试

1、在Eclipse中引入JUnitjar文件2、右键 Build Path --Configure Build Path3、在弹出的对话框中选择 Libraries ， Add Library4、选中JUnit， 单击 Next5、选择JUnit library version， 选择 JUnit 4 这是新版本，点击Finish6、点击 ok 就可以在工程中看到 JUnit...
软件测试 2024-05-29
基础算法(8) —— 高精度除法模板

基础算法(8) —— 高精度除法模板

高精度除法给定两个非负整数A，B，请你计算 A / B的商和余数。输入格式共两行，第一行包含整数A，第二行包含整数B。输出格式共两行，第一行输出所求的商，第二行输出所求余数。数据范围1≤A的长度≤100000,1≤A的长度≤100000,1≤A的长度≤100000,1≤B≤100001≤B≤100001≤B≤10000B一定不为0B 一定不为 0B一定不为0输入样例：72输出样例：31e#include<iostream>#include<cstdio
算法系统学习 2023-07-24
指针总结

指针总结

有趣的指针c语言中指针的问题可谓是很有意思，今天就我所看的指针类的问题做一个简单的总结。1.指针的定义和使用：c语言中的指针是专门用来从存放内存地址的变量，每个指针都有与之相关的数据类型，我们定义的一般形式char *ch;int *a;double *pd = NULL;每一个指针变量存放的是内存的地址int a = 1;int *p = &a;2. 指针和数组(1)在c中，数组名是实际就是指向数组第一个元素的指针int a[] = {2,4
c语言 2023-06-08
机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构

决策树　　决策树是一种树型结构，其中每个内部节结点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个测试输出，每个叶结点代表一种类别。在书面的代码中，为了可视化的方便，我们采用特征组合的方式，将鸢尾花的四个两两进行组合，分别建立决策树模型，并对其进行验证。　　DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', min_samples_leaf=3)函数为创建一个决策树模型，其函数的参数含义如下所示：criterion：gini或者entropy,前者是基尼系数，后
python 2023-05-30

他的专栏

硬盘存储（0）
AutoCAD（0）
JavaScript（2）
2017（1）
python（1）
java（1）
c语言（1）
算法系统学习（1）
软件测试（1）

他的归档

2024年05月（1）
2023年07月（1）
2023年06月（2）
2023年05月（1）
2022年10月（1）
2022年04月（2）

热门文章

1
JavaScript提升性能的常用技巧总结【经典】
2
javascript 获取所有id中包含某关键字的控件的实现代码
3
2017年最新5个微信小程序完整源码推荐下载
4
机器学习——决策树，DecisionTreeClassifier参数详解，决策树可视化查看树结构
5
java的IO演进之路Java的I／O演进之路
6
指针总结
7
基础算法(8) —— 高精度除法模板
8
如何在Eclipse中引入JUnit测试