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RSS订阅原创 基于Tensorflow完成mnist数据集的数字手写体识别
基于Tensorflow完成mnist数据集的数字手写体识别关于数据集新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导...
2024-04-22 13:51:51
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原创 基础算法——动态规划之硬币问题
"""我们有面值为1元3元5元的硬币若干枚，如何用最少的硬币凑够11元？1 求问题的最优解：最小的硬币数2 是否有子问题：coin(n)表示的最少硬币数是是上一次拿时候的硬币数最少。注意：coin(n)是n元的最小硬币数，最后一次可拿的硬币数为1,3,5 则下一步的最小硬币数为 coin(n-coin_money[i]) 它的状态变更不是按元数的，是按照上次拿的硬币钱目3 状态转...
2018-07-18 20:30:03
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原创 基础算法——动态规划之数字三角形
# 7# 3 8# 8 1 0# 2 7 4 4# 4 5 2 6 5import syslines = sys.stdin.readlines()row = len(lines) # 行col = len(lines[-1].strip().split()) # 列# 构造矩阵dp，用于存储原始三角形dp = [[0 for c in range(col)] for...
2018-07-18 20:29:23
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原创 基础算法——dijikstra
字典表示# Dijkstra算法——通过边实现松弛# 指定一个点到其他各顶点的路径——单源最短路径# 初始化图参数G = {1: {1: 0, 2: 1, 3: 12}, 2: {2: 0, 3: 9, 4: 3}, 3: {3: 0, 5: 5}, 4: {3: 4, 4: 0, 5: 13, 6: 15}, 5: {5: 0, 6: 4}...
2018-07-18 20:28:35
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原创 基础算法——DFS
以字典存储，递归# Check for the visisted and unvisited nodesdef dfs(graph, start, visited=None): if visited is None: visited = set() if len(visited) == len(graph): return else:...
2018-07-18 20:26:51
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原创 基础算法——BFS
以二阶矩阵存储def graph_bfs(graph, s): color = [] queue = [] # 记录访问过的顶点 count = 0 n = len(graph) for v in range(n): color.append(0) queue.append(s) count = count + 1...
2018-07-18 20:25:33
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原创 基础算法——BFPRT
def partition(arr, pivot_index): index = 0 r = len(arr) - 1 pivot_value = arr[pivot_index] arr[pivot_index], arr[r] = arr[r], arr[pivot_index] for i in range(0, r + 1): if ...
2018-07-18 20:23:58
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原创 基础算法——计数排序
def countsort(lista): leng = len(lista) c = [] res = [] for i in range(100): c.append(0) for i in range(leng): c[lista[i]] = c[lista[i]] + 1 res.append(0) ...
2018-07-18 20:23:12
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原创 基础算法——归并排序
def merge(arr): # 这个函数是先把数组进行分割，一直分，最后分成一个数来调用第二个函数MergeSort进行比较 # 如果数组只有一个数，直接就返回 if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_arr = merge(arr[:mid]) righ...
2018-07-18 20:22:26
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原创 基础算法——全排列问题
COUNT = 0def perm(n, begin, end): global COUNT if begin >= end: print(n) COUNT += 1 else: i = begin for num in range(begin, end): n[num], n...
2018-07-18 20:21:33
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原创 基础算法——第五章总结
5-1 2 3 在链表中穿针引线 练习题206：reverse linked list 反转一个链表 思路：改变节点的next。一个指针cur指向当前节点，一个指针pre指向前一个节点，一个指针next指向下一个节点练习题：92 只反转从m到n的元素 练习题83：一个有序的链表，删除重复的元素 练习题86：给出一个链表及一个数x，将链表重新整理，使小于x的元素在前，大于等于x的元素在...
2018-05-26 10:56:04
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原创 基础算法——第四章总结
4-1 2 查找问题 1.查找有无 使用set，存储只有键 2.查找对应关系，键值对查找，使用map or 字典set和map的操作： insert find erase change(map)练习题 349 求两个数组的公共元素，重复的不算（用set） 练习题 350 求两个数组的交集，重复的要算（用map记录频次） 思考：如果两个数组本身有序，是否能利用。4-3 ...
2018-05-25 09:13:17
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原创 基础算法——第三章总结
数组中的常见问题3-1 如何写出正确的程序： 例子：二分查找法 1.严格限制清楚指针or索引的实际意义：干什么的，是开区间还是闭区间。 2.边界怎样确定，等号何时加 3.在后面的循环中不断维护指针的意义。 4.在二分查找中，mid=(left+right)//2，如果数很多，会出现整型溢出，所以要改成mid=left+(right-left)//2 5.明确变量的含义 6.循环...
2018-05-16 09:34:19
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原创 基础算法——二分查找
二分查找，更新指针：def binary_search(array, key): left = 0 right = len(array) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if array[mid] == key: retu...
2018-05-15 10:45:51
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原创 基础算法——堆排序
大顶堆，升序排序：def build(heap): size = len(heap) for i in range((size - 2) // 2, -1, -1): heapify(heap, size, i)def heapify(heap, size, root): left = root * 2 + 1 right = left...
2018-05-13 19:05:11
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原创 基础算法 —— 快排
以第一个数为基数：def quick_sort(array, left, right): if left &amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;= right: return low = left high = right key = array[low] while left &amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt; right: while left &am
2018-05-13 18:45:19
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原创 机器学习面试题解1
这几天开始刷面试题了，发现不记录一下根本不行，有很多细小的东西需要复习。首先就来记录一下我看到的一些面试题，不限于机器学习领域，但是是真实的面试机器学习工程师时遇到的问题，今天就来解决：十分钟内，恶意IP访问检测（累计访问1024次）理解题意：十分钟内，这个十分钟是动态的。可以说这个十分钟是一个滑片，动态后移的。怎么检测？没有具体的环境的话，先给一个提示，说这个是恶意ip。累计访问1024次什
2018-01-17 11:37:16
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原创 确定你掌握了pandas？进来看看——python中pandas入门基础练习
本来以为自己的pandas掌握地挺好的，回去补基础才发现还有这么多小坑，所以在notebook里面总结出了一些小的基础操作，作为备份以及新手的指南，或者老手的测试题～都进来瞅瞅，你真的百分之百都会了吗～一个声明 语法用的是python3.6,有问题请站内私信或联系qq:920399454(备注：csdn)
2017-12-06 16:53:01
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原创 在zsh中安装Python3
在mac系统中，默认的python是2.7版本。但是python现在早已更新了3.x版本，所以身为一名作死的程序员，肯定是要安装一个python3版本啦～～。 众macer所知，homebrew和zsh是mac的两个神器。尤其是zsh，具体原因这里不再赘述，那么要在zsh中安装python3怎么办呢？网上许多教程，讲得都不清楚，这事需要bash和zsh一起干才能成功。我们先大体浏览一下步
2017-10-26 16:02:50
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原创 Leetcode刷题之路(Python)—— 654. Maximum Binary Tree
题目的连接：https://leetcode.com/problems/maximum-binary-tree/description/ “Given an integer array with no duplicates. A maximum tree building on this array is defined as follow: 1. The ro
2017-10-19 14:55:38
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原创 Leetcode刷题之路(Python)——535. Encode and Decode TinyURL
题目的链接：https://leetcode.com/problems/encode-and-decode-tinyurl/description/ “TinyURL is a URL shortening service where you enter a URL such as https://leetcode.com/problems/design-tinyurl and it r
2017-10-17 15:41:26
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原创 docker的安装与使用(Mac环境下)
docker是一种虚拟技术。团队间的合作，如果不想被运行环境 or 各种依赖烦死的话，最明智的做法就是把依赖环境都装在docker里面，做好可移植，开发效率biu～biu～的。本篇将详细说明一下docker的各个方面，为以后做好整理。一、为什么要用Docker？说白了就是这几个原因：为了快。 VMWare吃资源，每建立一个虚拟机就要建立一个os。给别人传的时候大小能达到G级的，太重。Docker各
2017-09-11 14:40:43
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原创 查询房价具体信息的接口(基于flask)
前面我使用scrapy爬取了房价的信息并保存在了mysql中。为了方便查询，我做了一个接口，使用id或楼盘的名称查询房价的具体信息。这次使用了flask框架，这是一个基于python的轻量级web开发的框架。安装flask框架以及建立一个flask项目，网上教程很多，这里不再赘述。可以查看官方文档：flask框架一、项目结构及运行说明 新建项目后，有以下的结构： src文件夹里面是一些
2017-08-28 09:30:22
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原创 Scrapy爬数据并存储到mysql中
坑1 我定义好items后，下一步是要将items这个容器引入到我的spider里面。所以要在spider文件中写上这么一句话：from house.items import Test1Itemhouse是我的工程名，Test1Item是我的item的类名。但是这句话在我的notebook里面死活给我报错：No Module named "house"What?我的hou
2017-08-14 14:11:08
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原创 Python3.x连接Pymysql
一、安装Pymysql 1.1 下载Pymysql Python3.x已经不支持mysql的连接了，只有3.4以前的支持mysql的连接。所以我们只能选择Pymysql。pymysql Mac版的安装包：链接:http://pan.baidu.com/s/1pLdphWJ 密码:bwzv（win系的自行下载哈） 1.2 安装Pymysql 下载好并解压后，用命令行进入解压好的文件夹
2017-08-07 19:34:04
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原创 西安房价在下个月内什么地方最值得买？——下篇
（接”西安房价在下个月内什么地方最值得买？——上篇“）解决问题的思路爬取数据（安居网、链家网、房天下）清洗数据选择对价格影响最大的特征运用机器学习算法和房价数据信息，对下个月的房价进行一个预测算出每个区域的增长率并排序第四步：运用机器学习算法和房价数据信息，对下个月的房价进行一个预测 4.1 怎么建立一个模型(这是我讲解时用到的ppt，见我的房价ppt) 4.2 岭回归模型
2017-08-05 15:27:50
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原创 西安房价在下个月内什么地方最值得买？——上篇
问题解析 为什么是下个月呢？ 因为我能够获取到的数据有限，目前只爬了2017.7月份展示在安居网、链家和房天下的静态数据。所以只能用这些数据预测一个月后的房价情况。 什么地方指的是哪些地方？ 我根据爬下来的数据，用房子所在区域为指标来划分。这些地方包括城东、西、南、北、内，滻灞(输入法打不出来简体字)，长安区，经济开发区，西咸新区，高新，曲江，纺织城，泾渭，西安周边。 划分区域
2017-08-01 16:01:54
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原创 Kaggle学习之路(三) —— Digit Recognizer之构建Tensorflow图
阅读本篇的先决条件：前面有一步问题分析，这是第二步。第一步请看：http://blog.csdn.net/memoryjdch/article/details/75220498如果你不懂Tensorflow，请浏览本篇，你会知道大概的概念。 如果你想深入了解Tensorflow，移步官方github库： https://github.com/tensorflow/tensorflow
2017-07-21 15:00:21
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原创 Kaggle学习之路(二) —— Digit Recognizer之问题分析
本文章属于原创，若要转载请注明出处。 Digit Recognizer是数字手写体识别。Kirill Kliavin基于TensorFlow 框架与深度学习算法，给出了准确率高达0.99的解决方法，值得我们学习。 先决条件：需要有一定python基础，一些线性代数的理论基础，尤其是对于矩阵的处理。需要搞明白灰度图像是如何在电脑中用矩阵存储的。需要用到机器学习的原理，推荐看Andr
2017-07-17 10:50:59
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空空如也
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