大约有 2,000 项符合查询结果（耗时：0.0105秒） [XML]
使用 JSON 和 Web API · App Inventor 2 中文网
...
本文档中使用的组件
获取数据
示例 - 成功获取
示例 - 获取失败
示例 - 跟踪响应数据
发送数据
例子
更多信息
« 返回首页
JavaScript对象表示法(JSON)广泛用...
App Inventor 2 中文网原创内容 · App Inventor 2 中文网
...法（Binary Search）实现，快速查找定位
组件用法
【微数据库】每次打开app时保持上一次关闭时的状态
【微数据库】App Inventor 2数据存储组件之：微数据库
【游戏入门】App Inventor 2 翻水果游戏开发，你也来试试吧！
【游...
栈和队列的面试题Java实现 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
...，栈2用于弹出元素，负负得正。
说的通俗一点，现在把数据1、2、3分别入栈一，然后从栈一中出来（3、2、1），放到栈二中，那么，从栈二中出来的数据（1、2、3）就符合队列的规律了，即负负得正。
完整版代码实现：
imp...
VC DDE（Dynamic Data Exchange）与EXCEL连接 - C/C++ - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术
... DDE（Dynamic Data Exchange）与EXCEL连接 项目中遇到需要通过VC数据处理，并实时监测中间以及最终数据的方式，由于数据量大，并且现有的WINDOWS下现实界面都不能很好的实时显示。WINDOWS DDE功能可能实现项目这个需求。项目中遇到需...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...
如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升
...型，譬如逻辑回归收敛得更快，因此你只需要更少的训练数据。就算该假设不成立，朴素贝叶斯分类器在实践中仍然有着不俗的表现。如果你需要的是快速简单并且表现出色，这将是个不错的选择。其主要缺点是它学习不了特征...