FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码. # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值. t = np.l

多项式的点值表示(Point Value Representation) 设多项式的系数表示(Coefficient Representation): \[ \begin{align*} \mathrm P_a(x)&=a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots+a_{n-1}x^{n-1} \\ &= \sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i \end{align*} \] 则我们对上面的式子可以代入不同的 \(n\) 个 \(x\) 的值,构成一个 \(n\) 维向量: \[ \

摘要:介绍一个动漫风的表白小程序,界面使用Python以及PyQt实现,界面样式经过多次美化调整,使得整体清新美观.本文详细介绍代码设计和实现过程,不仅是居家表白必备,而且适合新入门的朋友学习界面设计,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 准备工作 (一)设计思路 (二)图片准备 2. 界面设计 3. 代码编写 (一)主窗口界面 (二)关闭窗口弹窗 (三)按钮点击弹窗 (四)界面窗口逻辑 (五)主程序的调用 4. 下载链接 结束语 ➷点击跳转至文末所有涉及的完

决策树优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据: 决策树缺点:可能会产生过度匹配问题. 决策树的一般步骤: (1)代码中def 1,计算给定数据集的香农熵: 其中n为类别数,D为数据集,每行为一个样本,pk  表示当前样本集合D中第k类样本所占的比例,Ent(D)越小,D的纯度越高,即表示D中样本大部分属于同一类:反之,D的纯度越低,即数据集D中的类别数比较多. (2)代码中def 2,选择最好的数据集划分方式,即选择信息增益最大的属性: 其中 这里V

k近邻优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定:k近邻缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 import numpy as npimport operatorfrom os import listdir # k近邻分类器def classify0(inx, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] # 返回dataset第一维的长度,也就是行数 diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1))-data

python 1.使用前准备,安装这三个库 pip install grpcio pip install protobuf pip install grpcio_tools 2.建立一个proto文件hello.proto // [python quickstart](https://grpc.io/docs/quickstart/python.html#run-a-grpc-application) // python -m grpc_tools.protoc --python_out=. -

第7.24节 Python案例详解:使用property函数定义属性简化属性访问代码实现 一.    案例说明 本节将通过一个案例介绍怎么使用property定义快捷的属性访问.案例中使用Rectangle类: 1.    在类内定义了两个私有属性长度和宽度self.__length.self.__width: 2.    定义了这两个属性的get方法getLen.getWidth: 3.    定义了一次返回这两个属性的get方法getSize,返回一个由长度和宽带值组成的元组,并为了跟踪执行

Python闭包详解 1 快速预览 以下是一段简单的闭包代码示例: def foo(): m=3 n=5 def bar(): a=4 return m+n+a return bar >>>bar = foo() >>>bar() 12 说明:bar在foo函数的代码块中定义.我们称bar是foo的内部函数. 在bar的局部作用域中可以直接访问foo局部作用域中定义的m.n变量.简单的说,这种内部函数可以使用外部函数变量的行为,就叫闭包. 那么闭包内部是如何来实现的呢?

Python Collections详解 collections模块在内置数据结构(list.tuple.dict.set)的基础上,提供了几个额外的数据结构:ChainMap.Counter.deque.defaultdict.namedtuple和OrderedDict等: ChainMap:Python3的新特性,将多个map组成一个新的单元(原来的map结构仍然存在,类似于这些map被存在了一个list中),这比新建一个map再将其他的map用update加起来快得多,ChainMap可

追莫名其妙的bugs利器-mark- 转自:https://www.jianshu.com/p/a8cb5375171a   Python Traceback详解   刚接触Python的时候,简单的异常处理已经可以帮助我们解决大多数问题,但是随着逐渐地深入,我们会发现有很多情况下简单的异常处理已经无法解决问题了,如下代码,单纯的打印异常所能提供的信息会非常有限. def func1(): raise Exception("--func1 exception--") def main(

Python 递归函数 详解   在函数内调用当前函数本身的函数就是递归函数   下面是一个递归函数的实例: 第一次接触递归函数的人,都会被它调用本身而搞得晕头转向,而且看上面的函数调用,得到的结果会是: 为什么会得出上面的结果呢?因为都把调用函数本身之后的代码给忘记了,就是else之后的python 代码. 实际此递归函数输出的是以下结果: 相信大家看到这里都有点蒙,小编也一样,我第一次看到这个递归函数时,只能理解到第一个结果.那是因为,大部分人在做事情的时候,中断第一件事,被安排去做第二件事

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直

Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

目录 python多线程详解 一.线程介绍 什么是线程 为什么要使用多线程 二.线程实现 threading模块 自定义线程 守护线程 主线程等待子线程结束 多线程共享全局变量 互斥锁 递归锁 信号量(BoundedSemaphore类) 事件(Event类) 三.GIL(Global Interpreter Lock)全局解释器锁 python多线程详解 一.线程介绍 什么是线程 线程(Thread)也叫轻量级进程,是操作系统能够进行运算调度的最小单位,它被包涵在进程之中,是进程中的实际运作单

python爬虫---详解爬虫分类,HTTP和HTTPS的区别,证书加密,反爬机制和反反爬策略,requests模块的使用,常见的问题 一丶爬虫概述       通过编写程序'模拟浏览器'上网,然后通过程序获得互联网中爬取数据的过程 二丶爬虫分类 通用爬虫: # 爬取一整张页面源码数据.搜索引擎(抓取系统,内部封装的一套爬虫程序). 重点使用的是该种形式的爬虫 聚焦爬虫: # 抓取的是页面中指定的局部数据 增量式爬虫: # 监测网站的数据更新情况. 抓取的是网站最新更新的数据 三丶爬虫安全性 风

[python]详解事件驱动event实现 所有的计算机程序都可以大致分为两类:脚本型(单次运行)和连续运行型(直到用户主动退出). 1.脚本型:脚本型的程序包括最早的批处理文件以及使用Python做交易策略回测等等,这类程序的特点是在用户启动后会按照编程时设计好的步骤一步步运行,所有步骤运行完后自动退出.2.连续运行型:连续运行型的程序包含了操作系统和绝大部分我们日常使用的软件等等,这类程序启动后会处于一个无限循环中连续运行,直到用户主动退出时才会结束.一.连续运行型程序我们要开发的交易系统就

上节详细介绍了利用@property装饰器定义属性的语法,本节通过具体案例来进一步说明. 一.    案例说明 本节的案例是定义Rectangle(长方形)类,为了说明问题,除构造函数外,其他方法都只定义了长度属性的操作.包括三个完整的装饰器,如果大家想试一下少一个操作方法的装饰器,可以直接把对应装饰器去除即可. 二.    案例代码 1.    定义类Rectangle class Rectangle():     def __init__(self,length,width): self.w

第7.25节 Python案例详解:使用property函数定义与实例变量同名的属性会怎样? 一.    案例说明 我们上节提到了,使用property函数定义的属性不要与类内已经定义的普通实例变量重名,如果是重名会发生什么呢?本案例通过这个例子一是说明重名可能产生的后果,也想说明property定义属性在类内访问会遇到什么情况. 为了直接说明问题,本案例还是以上节的Rectangle为例,不过去掉了大部分属性和方法,只留下了可以说明问题的必要代码. 二.    案例代码 1.    定义类,类

python math详解(1) 一.导入 python要调用math要进行导入 import math 二.返回值 math包里有一些值 比如 math.pi 返回pi的值 约为3.14 math.e 返回e的值 约为 2.718 代码: import math print(math.pi, math.e) 输出: 3.141592653589793 2.718281828459045 三.基本运算 math.pow(x, y) 返回x的y次方 math.sqrt(x) 返回x的算数平方根 m