Django-Model操作数据库(增删改查.连表结构) 一.数据库操作 1.创建model表        …

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

这是一个iOS项目雅黑深邃的K线的绘制. 实现功能包括K线主副图.趋势图.成交量.滚动.放大缩小.MACD.KDJ,长按显示辅助线等功能 预览图 最后的最后,这是项目的开源地址:https://github.com/yate1996/Y_KLine,如果帮到了你,麻烦点赞鼓励鼓励呗~(*^__^*) ~ 欢迎加群讨论其它无关内容…

此算法借用快速排序算法. 这个快速选择算法主要利用递归调用,数组存储方式.包含3个文件,头文件QuickSelect.h,库函数QuickSelect.c,测试文件TestQuickSelect. 其中Cutoff可以自己给定,这个当开始给定的数组(或者递归调用产生的子数组)的元素个数<=20个时,采用插入排序.一般认为当元素个数<=20时,插入排序更快.这个20不是固定的,在这附近浮动都可以的. 头文件QuickSelect.h #ifndef QuickSelect_H #define Q…

3110: [Zjoi2013]K大数查询 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 6050  Solved: 2007[Submit][Status][Discuss] Description 有N个位置,M个操作.操作有两种,每次操作如果是1 a b c的形式表示在第a个位置到第b个位置,每个位置加入一个数c如果是2 a b c形式,表示询问从第a个位置到第b个位置,第C大的数是多少. Input 第一行N,M接下来M行,每行形如1 a…

今天研究了一下这块内容...首先是板子 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <string> #include <bitset> #include <vector> #include <…

Find the length of the longest substring T of a given string (consists of lowercase letters only) such that every character in T appears no less than k times. Example 1: Input: s = "aaabb", k = 3 Output: 3 The longest substring is "aaa"…

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均…

新的股票绘制粗来啦,欢迎围观star的说(*^__^*) 嘻嘻-- 捏合功能也准备完善了 Github:https://github.com/yate1996/YYStock 长按分时图+五档图 分时图+五档图 长按分时图 分时图 K线图 长按K线图 非全屏嵌入 咦,发现UI好看但是功能好像有点不够用??? 没事,欲求不满的话专业版K线Demo也有♪(^∇^*) 戳这里:https://github.com/yate1996/Y_KLine…

最近在看knn算法,顺便敲敲代码. knn属于数据挖掘的分类算法.基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别.俗话叫,"随大流". 简单来说,KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新的数据进入的时候,就开始跟训练里的每个点求距离,然后挑出离这个数据最近的K个点,看看这K个点属于什么类型,然后用少数服从多数的原则,给新数据归类. 该算法的示意图,简单明了: 下面的算法步骤取自于百度文库(文库是一个好东西),代…