String类方法

在Scala编程语言中，String类是处理文本数据的核心。详细介绍了String类的几个关键方法，包括charAt(int index)、compareTo(Object o)、compareTo(String anotherString)、compareToIgnoreCase(String str)和concat(String str)。这些方法不仅提供了基本的字符串操作功能，还展示了它们在不同场景下的应用。开发者可以通过更好地理解和利用这些方法。

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

单连接（最短距离）：计算所有对象对之间最短距离的和。完全连接（最长距离）：计算所有对象对之间最长距离的和。平均连接（平均距离）：计算所有对象对之间距离的平均值。

String 和 Hash 是 Redis 中两种常用的数据类型，常用于缓存场景，减轻数据库压力，实现数据共享。

Spark Shuffle 中重要类包括: ShuffleManager, ShuffleBlockFetcherIterator, BlockStoreShuffleManager, NettyBlockTransferService。 关键方法包括: getReader, getPusher, close, getFileSegmentLocation, releaseLock。

微软SqlHelper类常用方法解析 SqlHelper类是.NET框架中用于简化数据库操作的实用工具类，提供了执行存储过程、SQL语句等便捷方法。以下是SqlHelper类常用方法及说明： 1. ExecuteNonQuery执行不返回结果集的SQL语句或存储过程，例如INSERT、UPDATE、DELETE操作。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 2. ExecuteReader执行返回结果集的SQL语句或存储过程，例如SELECT操作。返回SqlDataReader对象，可用于遍历结果集。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 3. ExecuteScalar执行SQL语句或存储过程，并返回结果集的第一行第一列的值。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。 4. FillDataset执行SQL语句或存储过程，并将结果集填充到DataSet对象中。 参数：- commandType: CommandType枚举值，指定命令类型，如StoredProcedure或Text。- commandText: SQL语句或存储过程名称。- commandParameters: SqlParameter数组，可选参数，用于传递参数值。- dataSet: DataSet对象，用于存储结果集。- tableNames: 字符串数组，可选参数，指定DataSet中表的名称。 5. UpdateDataset根据DataSet中的修改更新数据库。 参数：- insertCommand: SqlCommand对象，用于执行插入操作。- deleteCommand: SqlCommand对象，用于执行删除操作。- updateCommand: SqlCommand对象，用于执行更新操作。- dataSet: DataSet对象，包含要更新的数据。- tableName: 字符串，指定DataSet中要更新的表的名称。 注意： 使用SqlHelper类需引用System.Data.SqlClient命名空间。

利用聚类算法识别图像分割的阈值，并使用 MATLAB 进行图像分割。

基于K-means算法聚类数据，将多维结果集转换为3D空间点坐标。 采用主成分分析方法实现数据挖掘结果可视化。

类直径的定义与计算方法 对于包含 j-i+1 个样本的类别 G，其均值向量表示为： 假设有序样本为 x(1), x(2), ..., x(n)，这些样本可以按大小排序，也可以按时间顺序排列。 用 D(i,j) 表示该类的直径，常用的直径计算方法包括： 欧氏距离: D(i,j) = max ||x(k) - x(l)|| , i ≤ k, l ≤ j 其中，||x(k) - x(l)|| 表示样本 x(k) 和 x(l) 之间的欧氏距离。 单变量情况下的直径: 当样本是单变量时，可以使用以下公式定义直径： D(i,j) = x(j) - x(i) 其中，x(j) 和 x(i) 分别表示类别 G 中最大和最小的样本值。 离差平方和: D(i,j) = Σ(x(k) - x̄)^2 , i ≤ k ≤ j 其中，x̄ 表示类别 G 的均值。 Fisher 最优求解法: Fisher 最优求解法是一种用于寻找最佳分割点的方法，它可以用于定义类的直径。

包含添加、登录、修改、删除、查询等常用方法，适合初学者参考。