题目链接 题目描述 图着色问题是一个著名的NP完全问题.给定无向图 G = (V, E),问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色? 但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解. 输入格式: 输入在第一行给出3个整数V(0 < V <= 500).E(>= 0)和K(0 < K <= V),分别是无向图的顶点数.边数.以及颜色数.顶点和颜色都从1到V编号.随后E行,每行给出一条边的

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 喜欢的朋友欢迎关注小编,除了分享技术文章之外还有很多福利,私信“资料”可以领取包括不限于Python实战演练.PDF电子文档.面试集锦.学习资料等. 柱状图 柱状图有效地传达了项目的排名顺序.但是,在图表上方添加度量标准的值,用户可以从图表本身获取精确信息. # Prepare Data df_raw = pd.read_csv("https://github.com/s

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseI

今天给大家分享一款Python装逼实用神器. 在日常生活或者工作中,经常会遇到想将某张照片中的人物抠出来,然后拼接到其他图片上去.专业点的人可以使用 PhotoShop 的"魔棒"工具进行抠图,非专业人士则使用各种美图 APP 来实现,但是这两类方式毕竟处理能力有限,一次只能处理一张图片,而且比较复杂的图像可能耗时较久.那今天就来向大家展示第三种扣图方式--用 Python代码来实现 一键批量抠图. 1. 准备工作- 安装paddlepaddle 既然要装逼,准备工作是少不了的.所谓&

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,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. 效果演示

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

https://github.com/upsuper/blog/commit/0214fdd084c4adf2de2ed9912d644fb59ce13a1c +Title: [翻译] AST 模块:用 Python 修改 Python 代码+Date: 2012-03-03 16:47+Tags: PythonCategory: TechniqueSlug: static-modification-of-python-with-python-the-ast-moduleAuthor: Xido

廖雪峰老师python课程里有个代码运行助手,可以让你在线输入Python代码,然后通过本机运行的一个Python脚本来执行代码,很方便的一个脚本工具,但是很多人用过之后出现了这样的提示:“无法连接到Python代码运行助手.请检查本机的设置”,如图: 其实这很好解决,廖老师也提醒了 需要支持HTML5的浏览器: IE >= 9 Firefox Chrome Sarafi 所以解决方法就是换个浏览器试试,下面是我用chrome试验的效果,正常!

至少很长一段时间内,我个人用的一直是pycharm,也感觉挺好用的,也没啥大毛病 但是pycharm确实有点笨重,啥功能都有,但是有很多可能这辈子我也不会用到,并且pycharm打开的速度确实不敢恭维,即使固态硬盘也只能快了那么一丢丢.所以就尝试了很多IDE工具,最终选择了Sublime我也相信,通过我的介绍,你也会爱上它的. 首先其他语言有的sublime也必须得有,并且更好用,主要有: 集成代码分析 代码的自动补全 git功能的集成 Sublime command-line 工具 不过上述的

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

表弟17岁就没读书了,在我家呆了差不多一年吧. 呆的前几个月,每天上网打游戏,我又不好怎么在言语上管教他,就琢磨着看他要不要跟我学习Python编程.他开始问我Python编程什么?我打开了我给学生上课的贪吃蛇Python代码,点击运行,我说Python就是这个,要不要跟我学?他立马就答应了,我敢肯定他那时候的心情比打游戏赢了的时候开心. 耳濡墨染,跟着我在一起学python不到一个月,就让他自己摸索着做了一个通过python爬取百度翻译的翻译器,打造一个私人版的小工具. Python代码如下:

https://pintia.cn/problem-sets/994805046380707840/problems/994805057298481152 图着色问题是一个著名的NP完全问题.给定无向图G=(V,E),问可否用K种颜色为V中的每一个顶点分配一种颜色,使得不会有两个相邻顶点具有同一种颜色? 但本题并不是要你解决这个着色问题,而是对给定的一种颜色分配,请你判断这是否是图着色问题的一个解. 输入格式: 输入在第一行给出3个整数V(0<V≤500).E(≥0)和K(0<K≤V),分别是

一,什么是代码块. 根据官网提示我们可以获知: 根据提示我们从官方文档找到了这样的说法: A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class definition. Each com

一.第一句Python代码——Hello Word 在 /home/dev/ 目录下创建 hello.py 文件,内容如下: print "hello,world" 执行 hello.py 文件,即: python /home/dev/hello.py 二.两种执行方式 1.命令行模式 在Windows开始菜单选择“命令提示符”,就进入到命令行模式,它的提示符类似C:\> 2.Python交互模式 在命令行模式下敲命令python,就看到类似如下的一堆文本输出,然后就进入到Pyt

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同