Wesley13 Wesley13
3年前
java的char类型真的可以存汉字么?
今天偶尔看到一句话:ANSI编码表示英文字符时用一个字节,表示中文用两个字节,而unicode不管表示英文字符还是中文都是用两个字节来表示。我突然间对自己之前对java变量以Unicode编码存储产生了疑问。到底是以Unicode编码存储的还是和源文件使用的编码格式相同呢?联想到之前的一个问题java的char类型是否可以存储汉字,这个问题是
企业系JAVA展示名片系统
该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统围绕四大核心即:1.企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2.数据智能预测。智能预测客户行为,优化蓄客与跟进;3.营销传播裂变。分销、预约、激励客户参与卖货,人人销售; 4.成单达成。达成客户转化,实现
Caomeinico Caomeinico
3年前
壹脉销客V3.0.0版本,适合政企单位的宣传展示名片系统Java源码
壹立科技自主研发的FCRM壹脉销客智能名片系统,即营销获客的CRM运营管理系统,将全方位提升企业销售及销售管理能力。该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统,围绕四大核心即:1、企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2、数据智能预测。智能预测
Wesley13 Wesley13
3年前
# URL异常检测
(IsolationForest无监督)这个算法是随机森林的推广。iTree树构造:随机选一个属性,再随机选该特征的一个值,对样本进行二叉划分,重复以上操作。iTree构建好了后,就可以对数据进行预测啦,预测的过程就是把测试记录在iTree上走一下,看测试记录落在哪个叶子节点。iTree能有效检测异常的假设是:异常点一般都是非常稀有的,在iTree中会
壹脉销客V3.0.0版本,适合政企单位的宣传展示名片系统Java源码
壹立科技自主研发的FCRM壹脉销客智能名片系统,即营销获客的CRM运营管理系统,将全方位提升企业销售及销售管理能力。该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统,围绕四大核心即:1、企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2、数据智能预测。智能预测
Caomeinico Caomeinico
3年前
壹脉销客V3.0.0版本,适合政企单位的宣传展示名片系统Java源码
壹立科技自主研发的FCRM壹脉销客智能名片系统,即营销获客的CRM运营管理系统,将全方位提升企业销售及销售管理能力。该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统,围绕四大核心即:1、企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2、数据智能预测。智能预测
good123 good123
3年前
适合政企单位的宣传展示名片系统Java源码
壹立科技自主研发的FCRM壹脉销客智能名片系统,即营销获客的CRM运营管理系统,将全方位提升企业销售及销售管理能力。该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统,围绕四大核心即:1、企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2、数据智能预测。智能预测
壹脉销客V3.0.0版本,适合政企单位的宣传展示名片系统Java源码
壹立科技自主研发的FCRM壹脉销客智能名片系统,即营销获客的CRM运营管理系统,将全方位提升企业销售及销售管理能力。该系统以大数据和人工智能技术为驱动,以小程序为技术应用入口,包含六大核心产品:微官网、智能名片、分销商城、营销裂变系统、智能CRM管理系统、在线预约系统,围绕四大核心即:1、企业如何流量。打通流量,真实流量智能分发;2、数据智能预测。智能预测
机器学习基础
本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上花费的平均时
机器学习基础
机器学习基础本章涵盖了以下主题:分类和回归之外的其他类型的问题;评估问题,理解过拟合、欠拟合,以及解决这些问题的技巧;为深度学习准备数据。请记住,在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的,一部分用于解决过拟合问题的技术(如dropout)除外。4.1 三类机器学习问题在之前的所有例子中,尝试解决的是分类(预测猫或狗)或回归(预测用户在平台上