左闭右开,[0, n) ⇒ [0, n-1],共 n 个元素: 1. 列表长与编号 列表(seq,也可以是数组等线性结构)的长度要比末尾元素的编号多 1,比如一个列表内含有 5 个元素,最后一个元素的编号是 4,5 = 4+1 i = 0 while i < n: ... 再者,想要获得末尾的元素:seq[n-1].seq[n] 访问越界: 2. 常见算法的端点 素数判断: sqrt_number = sqrt(number) for i in xrange(2, int(sqrt_number…

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和…

摘要:函数式编程这个不温不火的语言由来已久.有人说,这一年它会很火,尽管它很难,这也正是你需要学习的理由.那么,为什么函数式编程在Java中很危险呢?也许这个疑问普遍存在于很多程序员的脑中,作者Elliotte对此发表了一些见解,我们一起来看看他是怎么说的. 在我的日常工作中,我身边的开发者大多是毕业于CS编程顶级院校比如MIT.CMU以及Chicago,他们初次涉及的语言是Haskell.Scheme及Lisp.他们认为函数式编程是一种自然的.直观的.美丽的且高效的编程样式.但奇怪的是,我和我…

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现…

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧…

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea…

本文为博主原创文章,欢迎转载,请保留出处:http://blog.csdn.net/andrewfan Unity中关于四元数的API详解 Quaternion类 Quaternion(四元数)用于计算Unity旋转.它们计算紧凑高效,不受万向节锁的困扰,并且可以很方便快速地进行球面插值. Unity内部使用四元数来表示所有的旋转. Quaternion是基于复数,并不容易直观地理解. 不过你几乎不需要访问或修改单个四元数参数(x,y,z,w); 大多数情况下,你只需要获取和使用现有的旋转(例如…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next…

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2…

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价…

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后…

原文:WPF编程,TextBlock中的文字修饰线(上划线,中划线,基线与下划线)的使用方法. 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/88962940 参考地址:https://blog.csdn.net/johnsuna/article/details/1895169 效果: 从上至下,分别为上划线(Overline),中划线(StrikeThrough),基线(Baseline),下划…

原文:VS编程,WPF中两个滚动条 ScrollViewer 同步滚动的一种方法 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/83450444 这里以两个ScrollViewer控件之间的同步滚动为例. 当鼠标拖动其中一个滚动条时,另一个滚动条跟着一起调整到相应的位置.   1.前台创建两个ScrollViewer控件,并分别给两个滚动条控件命名. <StackPanel Orientation…

原文:VS编程,WPF中,获取鼠标相对于当前屏幕坐标的一种方法 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/82909383 此方法只是鼠标相对于当前屏幕的坐标数值,而不是鼠标相对于当前程序窗口的坐标值.  效果 1.前台增加一个用于显示的文本控件 注意给控件命名 2.为整个界面定义鼠标移动事件   3.后台代码中增加如下代码: [DllImport("User32")] public…

原文:VS编程,WPF中,获取鼠标相对于当前程序窗口的坐标的一种方法 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/82909114 此方法只是鼠标相对于当前窗口的坐标数值,而不是鼠标在电脑屏幕的坐标值. 效果     1.前台增加一个用于显示的文本控件 注意给控件命名 <TextBlock Name="Textblock2" FontSize="20" Wid…

原文:WPF编程,C#中对话框自动关闭的一种方法. 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/84933196 MessageBoxTimeout是一个微软未公开的Windows API函数.实现定时消息,功能类似于MessageBox.如果用户不回应,能定时关闭消息框.函数由user32.dll导出,windows2000及以下没有此函数.    原型: int MessageBoxTime…

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰…

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行…

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点 我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以…

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s…

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为…

shell编程系列7--shell中常用的工具find.locate.which.whereis .文件查找之find命令 语法格式:find [路径] [选项] [操作] 选项 -name 根据文件名查找 -perm 根据文件权限查找 -prune 该选项可以排除某些查找目录 -user 根据文件属主查找 -group 根据文件属组查找 -mtime -n | +n 根据文件更改时间查找 -nogroup 查找无有效属组的文件 -nouser 查找无有效属主的文件 -newer file1 !…

shell编程系列6--shell中的函数 .函数介绍 linux shell中的函数和大多数编程语言中的函数一样 将相似的任务或者代码封装到函数中,供其他地方调用 语法格式 第一种格式 name() { command1 command2 ...... commondn } 第二种格式 function name { command1 command2 ...... commondn } .调用函数 直接使用函数名调用,可以将其想象成shell中的一条命令 函数内部可以直接使用参数 $.$..…

2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种…

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo…

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于…

之前在学KMP算法时一直理解不了获取next数组的函数是如何实现的,现在大概知道怎么一回事了,记录一下我对获取next数组的理解. KMP算法实现的原理就不再赘述了,先上KMP代码: 1 void getNext(char *pat, int *next) { 2 next[0] = -1; 3 int m = strlen(pat); 4 for (int i = 1; i < m; i++) { 5 int j = next[i - 1]; 6 while (j != -1 &&…

网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网络搜索 前笔记中使用的for循环进行的网格搜索的方式,我们可以发现不同的超参数之间是存在一种依赖关系的,像是p这个超参数,只有在 weights="uniform"才有意义 在sklearn中有一种封装好的网格搜索,grid search 我们首先设置一个数组,其内容可以当成字典来看待 对于第一组参数而言 'weights':["uniform"], 'n_nrightbors':[i for i…

#include<iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <math.h> using namespace cv; using namespace std; ////该代码实现白平衡算法中的灰度世界法,能有效改善图像发红发蓝发绿的现象: #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat g_srcImage,dstIm…