在春节放假前两天我偶然看到了A\*算法(A\*算法是一个启发式的地图寻路算法),感觉挺有意思.正好放假前也没有什么事情,就花了一个下午写出算法的骨架,节后又花了半天时间完善屏幕输出的细节并且调试完成.该实现只是一时兴起的随手而作,没有考虑性能和扩展性等问题.正在学习A\*算法的朋友可以拿去随便折腾.                               Email: wang.zhigang@hotmail.com                             代码的运行效果如下

我最近用Python写了一个算法,不需要写任何规则就能自动识别一个网页的内容,目前测试了300多个新闻网站的新闻页,都能准确识别

Fuzzy C Means 算法及其 Python 实现 转自:http://note4code.com/2015/04/14/fuzzy-c-means-%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8F%8A%E5%85%B6-python-%E5%AE%9E%E7%8E%B0/ 1.  算法向  算法的扩展 在  算法中,如果要将数据集合  划分为  个类,使得任意数据对象  必须属于并且仅属于一个类,同时每一个类至少包含一个数据对象,那么可以用一个  的矩阵  来表示,矩阵中的任意一个元素

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

常用排序算法的python实现和性能分析 一年一度的换工作高峰又到了,HR大概每天都塞几份简历过来,基本上一天安排两个面试的话,当天就只能加班干活了.趁着面试别人的机会,自己也把一些基础算法和一些面试题整了一下,可以阶段性的留下些脚印——没办法,平时太忙,基本上没有时间写博客.面试测试开发的话,这些也许能帮得上一些. 这篇是关于排序的,把常见的排序算法和面试中经常提到的一些问题整理了一下.这里面大概有3个需要提到的问题: 虽然专业是数学,但是自己还是比较讨厌繁琐的公式,所以基本上文章所有的逻辑,

为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9,需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素的黑白图像.尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式. ---1.收集数据:提供文本文件 该数据集合修改自“手写数字数据集的光学识别”-一文中的数据集合,该文登载于2010年10月3日的UCI机器学习资料库中http://archive.ics.uci.edu/ml.        ---2.准备数据:将图像转换为测试

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍 对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析 一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t  进行分类,kNN的做法是先计算样本 t  到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,

首发安全客 如何基于Python写一个TCP反向连接后门 https://www.anquanke.com/post/id/92401 0x0 介绍 在Linux系统做未授权测试,我们须准备一个安全的渗透环境,通常第一件事就是安装虚拟机.且在攻击阶段中还需要对受害系统进行控制.常见的后门大多数是利用Metasploit生成,而目前反病毒产品遇到Metasploit文件签名的程序就会添加特征库作为查杀对象,所以开发出自己的后门程序非常必要. 这篇文章将介绍如何写一个具有反向连接功能的后门. 反向连

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17590137 机器学习算法与Python实践之(六)二分k均值聚类 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样

何凯明博士的去雾文章和算法实现已经漫天飞了,我今天也就不啰里啰唆,直接给出自己python实现的完整版本,全部才60多行代码,简单易懂,并有简要注释,去雾效果也很不错. 在这个python版本中,计算量最大的就是最小值滤波,纯python写的,慢,可以进一步使用C优化,其他部分都是使用numpy和opencv的现成东东,效率还行. import cv2 import numpy as np def zmMinFilterGray(src, r=7): '''最小值滤波,r是滤波器半径''' ''

算法之python创建链表实现cache 本节内容 问题由来 解决思路 实现代码 总结 1. 问题由来 问题起因于朋友的一次面试题,面试公司直接给出两道题,要求四十八小时之内做出来,语言不限,做出来之后才能参加接下来的面试. 于是,朋友拿到这套题给我们看看,本人看到这道题之后,感觉挺好玩的,刚好这几天正处在入职前的无聊时期,闲着也是闲着,于是花了两个小时,简单弄了弄.下面是原题目: 对Cache进行程序模拟操作, Cache最多容纳100个Item,进行较特别的新增和淘汰的处理逻辑. Item:

Python写网络爬虫(一) 关于Python: 学过C. 学过C++. 最后还是学Java来吃饭. 一直在Java的小世界里混迹. 有句话说: "Life is short, you need Python!"  翻译过来就是: 人生苦短, 我用Python 到底它有多么强大,  多么简洁? 抱着这个好奇心, 趁不忙的几天. 还是忍不住的小学了一下.(- - 事实上学了还不到两天) 随便用一个"HelloWorld"的样例 //Java class Main{ p

GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

数据结构与算法(Python) Why? 我们举一个可能不太恰当的例子: 如果将最终写好运行的程序比作战场,我们码农便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器. 那么数据结构和算法是什么?答曰:兵法! 我们可以不看兵法在战场上肉搏,如此,可能会胜利,可能会失败.即使胜利,可能也会付出巨大的代价.我们写程序亦然:没有看过数据结构和算法,有时面对问题可能会没有任何思路,不知如何下手去解决:大部分时间可能解决了问题,可是对程序运行的效率和开销没有意识,性能低下:有时会借助别人开发的利器暂时解决

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

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

我用 python 写了一个自动生成索引的脚本 简介:为了刷算法题,建了一个 GitHub仓库:PiperLiu / ACMOI_Journey,记录自己的刷题轨迹,并总结一下方法.心得.想到一个需求:能不能在我每新增一条题目的笔记后,利用程序自动地将其归类.创建索引?用 Python 实现一个入门级的小脚本,涉及到文件读写.命令行参数.数组操作应用等知识点,在此分享给朋友们. 需求实现 我有一个 Markdown 文档,长成下面这个样子: # ACM/OI Journey在此留下刷题痕迹与刷题

前言 在今天的文章中小码哥将会给大家分享一个目前工作中遇到的一个比较有趣的案例,就是如何将Python写的微服务融入到以Java技术栈为主的Spring Cloud微服务体系中?也许有朋友会有疑问,到底什么样的场景需要用Python写一个微服务,并且还要融入以Java技术栈为主的Spring Cloud微服务体系中呢? 大致情况是这样的,小码哥目前所在的公司后端技术栈基本上是以Java为主,并且整个后端软件系统采用的也是基于Spring Cloud框架为主的微服务架构(PS:在以往的文章中小码哥

Python写各大聊天系统的屏蔽脏话功能原理 突然想到一个视频里面弹幕被和谐的一满屏的*号觉得很有趣,然后就想用python来试试写写看,结果还真玩出了点效果,思路是首先你得有一个脏话存放的仓库好到时候检测,那么个人还是喜欢用列表,因为列表灵活使用扩展都很方便,有了脏话库我们在来想核心怎么屏蔽脏话,你要记得玩家输入的弹幕数据类型是什么首档其次是字符串如果没有特殊要求就它了,万变不离其中总是这几个数据结构嘛,有了字符串替换*号什么的都轻松许多了对吧,今天所聊的是完整的一套结构,为了让大家更清晰学会