目录 1. 概述 2. K-L变换方法和原理推导 2.1. 向量分解 2.2. 向量估计及其误差 2.3. 寻找最小误差对应的正交向量系 3. K-L变换高效率的本质 4. PCA在编.解码应用上的进一步推导 4.1. 编.解码函数的定义 4.2. 寻找最优编码\(\boldsymbol c^*\) 4.2.1. 构造.简化优化函数 4.2.2. 最优编码函数 4.3. 寻找最优编码矩阵\(\boldsymbol D^*\) 1. 概述 全称:Discrete Karhunen–Loève Tr

 目录: K Airdrop I Soldier Game L Sub-cycle Graph G Repair the Artwork ———————————————————— ps:楼主脑残有点严重,很容易写错别字和语言组织混乱,如果在读文章时遇到,可以在评论区里回复一下,我好改(花式骗评论) 补题地址:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblems.do?contestId=1&pageNumber=31 顺便好人做到底,给大家凑个11/13的

将一个给定字符串根据给定的行数,以从上往下.从左到右进行 Z 字形排列. 比如输入字符串为 "LEETCODEISHIRING" 行数为 3 时,排列如下: 之后,你的输出需要从左往右逐行读取,产生出一个新的字符串,比如:"LCIRETOESIIGEDHN". 请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数: string convert(string s, int numRows);示例 1: 输入: s = "LEETCODEISHIRING",

引言 最近专业课在学信息隐藏与数字水印,上到了变换域隐藏技术,提到了其中的DCT变换,遂布置了一个巨烦人的作业,让手动给两个\(8\times8\)的矩阵做二维DCT变换,在苦逼的算了一小时后,我决定放弃,转而决定写脚本来解决,\((๑•̀ㅂ•́)و✧\),正好看网上好像只有matlab的脚本,好像没人用Python来写这个,遂打算搞一个(你就是纯粹为了偷懒不做作业\((*￣rǒ￣))\) 二维DCT变换原理 还是要普及一下的嘛,毕竟让我头疼了一下午的东西,当然也要好好给你们分享一下啦ԅ(¯﹃¯

链接:https://codeforces.com/gym/101606 A - Alien Sunset 暴力枚举小时即可. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n; int h[maxn],r[maxn],s[maxn]; inline bool dark(int id,int time) { if(r[id]<s[id]) { ; ; } if(r[id]>s[id]) { ; ; } } int main()

题目描述 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点 # -*- coding:utf-8 -*- # class ListNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution: def FindKthToTail(self, head, k): # write code here #遍历一次链表获得链表长度,再次遍历链表,至n-k+1出输出 if head == None or k <= 0

题目:给定一个链表的头节点,输出链表倒数第k个节点的值 分析:最简单的思路就按顺序访问链表节点,得到链表的长度x之后,再次从头节点出发,访问到第x-k+1个节点时,就是链表倒数第k个节点,但是这样的方法对前x-k+1个节点重复访问了两遍,效率较低.在解答链表相关题目时,设置两个甚至三个指针常用的方法,在这个题目中,可以设置两个指针,一个为a,一个为b,a先出发,在a访问了k-1个节点时,b从头节点出发,然后两个指针同时向后访问,当a访问到最后一个节点时,b访问到的就是倒数第k个节点,代码如下.

''' Created on Nov 06, 2017 kNN: k Nearest Neighbors Input: inX: vector to compare to existing dataset (1xN) dataSet: size m data set of known vectors (NxM) labels: data set labels (1xM vector) k: number of neighbors to use for comparison (should be

测试数据展示: #coding:utf-8__author__ = 'similarface''''实现K均值算法 算法摘要:-----------------------------输入:所有数据点A,聚类个数k输出:k个聚类的中心点 随机选取k个初始的中心点repeat: 计算每个点和中心点的距离,将点分配给最近的中心簇中 计算Ck,更新簇的中心点until 中心点稳定 -----------------------------'''import sysimport randomimport

假如一个电脑上有多个Python的环境,想要设置不同的python解释器用于调试. VSCode 的设置,是通过.json的文本来配置的.打开文本的方式: 打开后的文件如下所示: 可以试试“new settings editor”,是一个类似界面的输入方式: 找到python的路径,如图所示. 修改如下: 如果是使用anaconda安装的python,要注意,在以上所示的路径下,Anaconda\envs下面放的是每个环境.Anaconda/python.exe是root下的python环境.

题目描述 输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点. 无力吐槽牛客网... class Solution: def FindKthToTail(self, head, k): # write code here f=p=head while f and k>0: f=f.next k-=1 if k>0 and f==None: return while f!=None: p=p.next f=f.next return p 2019-12-06 11:12:54

# Definition for singly-linked list. # class ListNode(object): # def __init__(self, x): # self.val = x # self.next = None class Solution(object): def mergeKLists(self, lists): """ :type lists: List[ListNode] :rtype: ListNode ""&qu

写在前面的话: 实例中的所有数据都是在GitHub上下载的,打包下载即可. 地址是:http://github.com/pydata/pydata-book 还有一定要说明的: 我使用的是Python2.7,书中的代码有一些有错误,我使用自己的2.7版本调通. # coding: utf-8 import pandas as pd unames = ['user_id','gender','age','occupation','zip'] users = pd.read_table('D:\So

c++调用Python首先安装Python,以win7为例,Python路径为:c:\Python35\,通过mingw编译c++代码.编写makefile文件,首先要添加包含路径:inc_path += c:/Python35/include然后添加链接参数:ld_flag += c:/Python35/libs/libpython35.a在源文件中添加头文件引用:#include "Python.h"Python解释器需要进行初始化,完成任务后需要终止: void start()

题目来源: https://leetcode.com/problems/merge-k-sorted-lists/ 题意分析: 给定k个有序的链表,将这些链表整合成一个新的有序链表. 题目思路: 前面我们已经给出了两个有序链表整合的做法.这里,我们不妨用归并排序的想法,把n个链表看成 n/2 和n - n/2的整合,直到n/2 <= 1.时间复杂度是 O(n * (2^log k)) = O(n * k). 代码(python): # Definition for singly-linked l

突然发现按Ctr+Alt+L格式化python失效了,下午时候还好好的.看网上得说法是因为开着的其他软件里用了全局快捷键Ctr+Alt+L,我的是因为被网易云音乐占用了,所以在网易云音乐里把这个快捷键删掉或者改掉就好了

参考书目:<大话数据结构> 一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素:

作为一个网络技术人员,机器学习是一种很有必要学习的技术,在这个数据爆炸的时代更是如此. python做数据分析,最常用以下几个库 numpy pandas matplotlib 一.Numpy库 为了方便科学计算,Numpy库定义了一些属性和方法以便于对一维数据,二位数据和高维数据的处理.为了满足科学计算的需求,Numpy定义了一个多维数组对象——ndarray.Ndarray由实际数据和描述这些数据的元数据(如数据维度.数据类型)构成,ndarray一般要求所有元素类型相同. (1) Ndar

一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性:经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中外排序:排序过程中,使用到了外部存储.通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效率的排序

这42个单词是学习Python必须背会的单词,也是代码中常见的单词.希望你能都背下来! ! 1. adult  [ˈædʌlt]  成年人 2. authentication [ɔːˌθentɪˈkeɪʃn]  身份验证.认证.鉴定 3. bit  [bɪt]  稍微.小量.小块.一点 4. byte  [baɪt]  字节.位组.位元组 5. compute  [kəmˈpjuːt]   计算.估算 6. connect  [kəˈnekt]   连接 7. count  [kaʊnt]  计

一.排序的基本概念和分类 所谓排序,就是使一串记录,按照其中的某个或某些关键字的大小,递增或递减的排列起来的操作.排序算法,就是如何使得记录按照要求排列的方法. 排序的稳定性: 经过某种排序后,如果两个记录序号同等,且两者在原无序记录中的先后秩序依然保持不变,则称所使用的排序方法是稳定的,反之是不稳定的. 内排序和外排序 内排序:排序过程中,待排序的所有记录全部放在内存中 外排序:排序过程中,使用到了外部存储. 通常讨论的都是内排序. 影响内排序算法性能的三个因素: 时间复杂度:即时间性能,高效