1.(p14)比较两个数的大小 a = int(input('num:')) b = int(input('num:')) def getMax(a,b): if a>b : print('The bigger number is a:') else: print('The bigger number is b:') getMax(a,b) Compare 2.…

高斯判别分析模型( Gaussian discriminant analysis)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 高斯判别分析模型是一种生成模型,而之前所提到的逻辑回归是一种判别模型,生成模型和判别模型的详细了解可参考这篇文章: http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=248173&do=blog&id=227964 简单的来说,我们的目标都是p(y|x),判别模型是构…

使用Python实现斐波那契数列(Fibonacci sequence) 斐波那契数列形如 1,1,2,3,5,8,13,等等.也就是说,下一个值是序列中前两个值之和.写一个函数,给定N,返回第N个斐波那契数字.例如,1返回1 6返回8 我选择了两种方法,一种是将list变成一个队列,另一个则是使用环形队列.不多说,直接上代码:后面我会对为什么这样实现做一个解释 第一个是使用队列的方式: def fibonacciSeq(num): fibonacciSeqList = [] for i in…

在这些时候,我可以附和着笑,项目经理是决不责备的.而且项目经理见了孔乙己,也每每这样问他,引人发笑.孔乙己自己知道不能和他们谈天,便只好向新人说话.有一回对我说道,“你学过数据结构吗?”我略略点一点头.他说,“学过数据结构,……我便考你一考.斐波那契数列用Python怎样写的?”我想,讨饭一样的人,也配考我么?便回过脸去,不再理会.孔乙己等了许久,很恳切的说道,“不能写罢?……我教给你,记着!这些字应该记着.将来做项目经理的时候,写账要用.”我暗想我和项目经理的等级还很远呢,而且我们项目里也用不…

python实现斐波那契数列的三种方法 """ 斐波那契数列 0,1,1,2,3,5,8,13,21,... """ # 方法一:while循环 def fibonaccise(number): """ 求数字number以内的斐波那契数列 """ a = 0 b = 1 list_number = [a] while b < number: list_number.append(…

https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 发表于 2018-01-10 16:32:17 嵌入式设计应用 +关注 小波图像去噪原理 图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性:图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在低频(LL)部分:噪声能量则对应着幅值较小的小波系数,并分散在小波变换后的所有系数中.基于此可设置一个合适的阈值门限,认为大于该阈值的小波系数的主要成份为有用的信号,给予收缩后保留:小于该阈值的小波系数…

使用pdfminer实现pdf文件的布局分析 python 参考资料: https://github.com/euske/pdfminer https://stackoverflow.com/questions/22898145/how-to-extract-text-and-text-coordinates-from-a-pdf-file?noredirect=1 import cv2 from pdfminer.pdfparser import PDFParser from pdfminer…

线性判别分析算法. 逻辑回归是一种分类算法,传统上仅限于两类分类问题. 如果有两个以上的类,那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术.LDA的表示非常直接.它包括数据的统计属性,为每个类计算.对于单个输入变量,这包括: 每个类的平均值. 在所有类中计算的方差. 通过计算每个类的判别值并对具有最大值的类进行预测,可以做出预测.                                    基本计算方法: 该方法假定数据具有高斯分布(钟形曲线),因此,最好先从数据中删除异常值.这是一种简单而…

冒泡排序 def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第几趟 for j in range(len(li)-i-1): # j表示图中的箭头 if li[j] > li[j+1]: li[j], li[j+1] = li[j+1], li[j] ============冒泡排序(优化)============ def bubble_sort_1(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第几趟 exch…

#!usr/bin/python#_*_coding=utf-8_*_ def fin(n): li=[0,1] for i in range(2,n): li.append(li[-1]+li[-2]) print lifin(10)…