分頁
後台web
接收當前頁和每頁顯示數
傳給service,獲取pagebean物件
存到request域,請求**到頁面
service
接收前頁和每頁顯示數
建立pagebean
把引數封裝到物件中
當前頁 前端
每頁顯示數 前端
總記錄數 dao
具體資料 dao
總頁數 手動計算 是否有餘數?總記錄數/每頁顯示數 +1 :總記錄數/每頁顯示數
daoselect count(*) from user
select * from user limit (當前頁-1)*每頁顯示數,每頁顯示數
前台
資料展示
$ 具體資料 配合做展示
$ 一共多少條資料
$ 一共多少頁
*****具體頁碼展示
$ 遍歷展示沒一頁具體的位址 1,2,3,4,5,6,7
遍歷生成每一頁跳轉路徑的需要拼接引數
/finduserbypageservlet?currentpage=$&rows=5
/finduserbypageservlet?currentpage=$&rows=5
$可能導致超出最大頁的情況
pb.totalpage}">
邏輯回歸演算法梳理
邏輯回歸演算法梳理 1 邏輯回歸與線性回歸的聯絡與區別 區別 邏輯回歸 值返回的離散值，線性回歸返回的連續值 聯絡 2 邏輯回歸的原理 邏輯回歸就是這樣的乙個過程 面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞 3 邏輯回歸損失...
邏輯回歸演算法梳理
其原理是將樣本的特徵和樣本發生的概率聯絡起來。優化方法 模型評估指標 在資料極度偏斜的情況下，分類準確度存在問題，比如 癌症，因此只用分類準確度是遠遠不夠的。引入以下指標，優點 缺點 樣本的過取樣和欠取樣 直接基於原始訓練集進行學習，但在用訓練好的分類器進行 時，將y 1 y嵌入到決策過程中，稱為 ...
邏輯回歸演算法梳理
區別 線性回歸主要用來解決連續值 的問題，邏輯回歸用來解決分類的問題，輸出的屬於某個類別的概率。面對乙個回歸或者分類問題，建立代價函式，然後通過優化方法迭代求解出最優的模型引數，然後測試驗證我們這個求解的模型的好壞 正則化方法 正則化是結構風險最小化策略的實現，是在經驗風險上加乙個正則化項或懲罰項。...