//版本一:使用内部的随机数生成器 template<class RandomAccessIterator> void random_shuffle( RandomAccessIterator _first, RandomAccessIterator _last ) { __STL_REQUIRES(_RandomAccessIter, _Mutable_RandomAccessIterator); if (__first == __last) return; ; __i != __last;…

新置MP3一件,竟然没有随机播放的功能.坑啊!身为程序媛一枚,自己动手吧~ 获取当前路径: char buf[1000]; GetCurrentDirectory(1000,buf); string cur_folder_file = string(buf)+"\\*.mp3"; 获取当前路径mp3文件列表: void getMp3Names(string filepath,vector<string> &names) { names.clear(); WIN32_…

 重排数组求最大和 序号:#34难度:困难时间限制:1000ms内存限制:10M 描述 假设有一个n元素的数组(数组的元素索引从1开始),针对这个数组有q个查询请求,每个请求由一对整数li,ri组成,表示数组上一个合法索引区间(1≤li≤ri≤n).我们可以根据查询的索引来计算出范围内的所有数组元素的一个总和,计算时也需要包含li和ri位置的元素. 通过重新排序数组元素,可以使得这些查询的总和最大.求问我们可以计算的最大总和值是多少. 举例: 有一个数列:2 0 1 0 3 4 5 6,针对这个…

问题描述 如下面第一个图的九宫格中,放着 1~8 的数字卡片,还有一个格子空着.与空格子相邻的格子中的卡片可以移动到空格中.经过若干次移动,可以形成第二个图所示的局面. 我们把第一个图的局面记为:12345678. 把第二个图的局面记为:123.46758 显然是按从上到下,从左到右的顺序记录数字,空格记为句点. 本题目的任务是已知九宫的初态和终态,求最少经过多少步的移动可以到达.如果无论多少步都无法到达,则输出-1. 输入格式 输入第一行包含九宫的初态,第二行包含九宫的终态. 输出格式 输出最…

from:why 很多很多part…… 1.pair: 相当于把两个变量放在一起: #include<utility> using namespace std; pair<TypeName1,TypeName2> VariableName; pair<int,int> x; pair<double,double> y; pair<int,double> z; pair< pair<int,int> ,int> a; 优点:…

1.随机重排序 使用take()随机排序 如: df.take([54])   #采取索引为54的数据 可以借助np.random.permutation()函数随机排序 permutation()函数是指产生0~n-1的所有整数的随机排列 . 如:对索引为0~10的数据进行随机排序 df.take(np.random.permutation(10)) (部分) 2.随机抽样: 当dataframe样本数据足够多时,对数据进行随机采样. 方法一: 使用np.random.randint()配合t…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

Given an array of integers with possible duplicates, randomly output the index of a given target number. You can assume that the given target number must exist in the array. Note: The array size can be very large. Solution that uses too much extra sp…

pipeline: 现在的CPU一般采用流水线方式来执行指令.一个指令执行周期被分成:取值,译码,执行,访存,写会,更新PC若干阶段.然后,多条指令可以同时存在于流水线中,同时被执行,来提高系统的吞吐量. 流水线并不是串行的,并不会因为一个耗时很长的执行在"执行"阶段呆很长时间,而导致后续的指令被卡在"执行"阶段之前上.相反,流水线是并行的,多条指令可以同时处于同一阶段,只要CPU内部的处理部件未被占满既可.比如说CPU有一个加法器和一个除法器,那么一条加法指令和一…

随机重排序 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series df = pd.DataFrame(np.arange(5*4).reshape(5,4)) df 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 18 19 shuffle 的参数只能是 array_like,而 permutation 除了 array_like 还可以是 in…

查找算法 adjacent_find:找出一个串中第一个不符合次序的地方 find,find_if:找出第一个符合条件的元素 find_first_of:在一个串中寻找第一个与另一个串中任意一个元素相等的元素 search_n:在一个串中寻找一个元素第n次出现的地方 count,count_if:一个串中符合条件的元素个数 mismatch:找出两个串第一个不相等的地方 equal:判断两个串的指定部分是否完全相等 lexicographical_compare,lexicographical_…

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升…

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

seo伪原创技术原理分析,php实现伪原创示例 现在seo伪原创一般采用分词引擎以及动态同义词库,模拟百度(baidu),谷歌(google)等中文切词进行伪原创,生成后的伪原创文章更准确更贴近百度和谷歌收录. 百度如何看待一个采集内容,但浏览体验和访问性都好的网站?百度站长白皮书上的说明:对于百度来说,能够提供满足用户需求的内容,有良好用户体验的网站就是好网站,有些站点从外站转载来的内容,经过加工提供了内容增益,更好的满足了用户需求,同样可以得到好的展现.只要你的内容满足用户的需求,用户体验良…

网上看到的,感觉不错,借来装13... *&---------------------------------------------------------------------* *& Report ZGAME_LLK *& *&---------------------------------------------------------------------* *& *& *&------------------------------…

考虑到STL的掌握主要靠的是练习,所以对于STL这部分,我把书中的练习都做一遍,加深印象.这些练习是第9.10.11.17章的,分别是顺序容器.泛型算法和关联容器等. ——10月22日 /*------------------------------------------------------------------------------------------------------------*/ STL中的顺序容器:vector--deque--list--forward_list-…

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 内容: 1.算法概述 1.1 决策树(DT)是一种基本的分类和回归方法.在分类问题中它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布,学习思想包括ID3,C4.5,CART(摘自<统计学习方法>). 1.2 Bagging :基于数据随机重抽样的集成方法(Ensemble methods),也称为自举汇聚法(boostrap aggregating),整个数据集是…

这一次,本K带大家来看一下关于PHP中数组.字符串的一些注意事项和函数(方法). 一.PHP中的数组 (一)PHP中的数组简介 数组类型是PHP两种复合数据类型之一.根据下标的不同,可以将PHP中的数组分成关联数组和索引数组:前者指下标为字符串格式,每个下标字符串与数组的值一一对应:后者下标为数字,与JS中的数组下标相同,但在一些规则上与JS相差甚远(后述). 关于关联数组与索引数组,以及其与JS中数组的某些不同,有如下五条大致可以概括: 1.数组中,可以同时存在索引数组和关联数组 array(…

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

# Redis configuration file example.## Note that in order to read the configuration file, Redis must be# started with the file path as first argument:## ./redis-server /path/to/redis.conf# Note on units: when memory size is needed, it is possible to s…

1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性.更低的技术门槛.更敏捷的开发成本的方向去发展,且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明.因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识,并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理. 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤. 其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步.而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优.因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的…

1. 垃圾回收算法 标记-清除算法 标记-清除算法是最基本的算法,和他的名字一样,分为两个步骤,一个步骤是标记需要回收的对象.在标记完成后统一回收被标记的对象.这个算法两个问题.一个是效率问题,标记和清除的效率不高.第二个问题是标记-清除之后会有大量不连续的碎片空间,如果我们需要更大的连续内存就必须GC. 复制算法 复制算法,不同于标记-清除,复制算法大多数用于新生代,它需要大小相等的两块内存,每次只使用一块内存,当GC的时候会把这块内存存活的对象复制到另外一块内存上面,解决了时间效率和空间碎片…

Java中sleep和wait的区别 ① 这两个方法来自不同的类分别是,sleep来自Thread类,和wait来自Object类. sleep是Thread的静态类方法,谁调用的谁去睡觉,即使在a线程里调用b的sleep方法,实际上还是a去睡觉,要让b线程睡觉要在b的代码中调用sleep. ② 锁: 最主要是sleep方法没有释放锁,而wait方法释放了锁,使得其他线程可以使用同步控制块或者方法. sleep不出让系统资源:wait是进入线程等待池等待,出让系统资源,其他线程可以占用CPU.一…

1 pandas简介 pandas 是一种列存数据分析 API.它是用于处理和分析输入数据的强大工具,很多机器学习框架都支持将 pandas 数据结构作为输入. 虽然全方位介绍 pandas API 会占据很长篇幅,但它的核心概念非常简单,我们会在下文中进行说明.有关更完整的参考,请访问 pandas 文档网站,其中包含丰富的文档和教程资源. Pandas 是用于进行数据分析和建模的重要库,广泛应用于 TensorFlow 编码.该教程提供了学习本课程所需的全部 Pandas 信息. 2 学习目…

Deep Learning of Binary Hash Codes for Fast Image Retrieval [Paper] [Code-Caffe] 1. 摘要 针对图像检索问题,提出简单有效的监督学习框架 CNN网络结构能同时学习图像特征表示以及 hash-like 编码函数集合 利用深度学习以逐点(point-wise)的方式,得到二值哈希编码(binary hash codes),以快速检索图像:对比卷积pair-wised方法,在数据大小上具好的扩展性. 论文思想,当数据标签…

1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数,浮点数都是从0-1中随机. 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn): 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组. 3.numpy.random.randn()函数用法: numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn): 生成一个浮点…

Dense层:全连接层 Activatiion层:激活层,对一个层的输出施加激活函数 Dropout层:为输入数据施加Dropout.Dropout将在训练过程中每次更新参数时按一定概率(rate)随机断开输入神经元,Dropout层用于防止过拟合 Flatten层:Flatten层用来将输入“压平”,即把多维的输入一维化,常用在从卷积层到全连接层的过渡.Flatten不影响batch的大小 Reshape层:Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape Permute层:Perm…

参考文献: https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/ keras中文文档 keras网络结构 常用层 常用层对应于core模块,core内部定义了一系列常用的网络层,包括全连接层.激活层等. Dense层 keras.layers.core.Dense(units, activation=None…

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9769301.html Keras是什么? Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库 Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow.Theano以及CNTK后端.Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras: 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可…