校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般

后端分页 两个接口 思路: 1. 先得到最大页和最小页数(1, 20) --> 传递给前端, 这样前端就可以知道有多少个页数 2. 通过传递页数得到当前页对应数据库的最大值和最小值 3. 通过sql  limit 得到数据 class Pagination: """ explain: obj = Pagination(1000, 20, 50) print(obj.start) print(obj.end) obj.item_pages --> 求分页的页码 al

史上最详细的C语言和Python的插入排序算法插入排序原理:所谓插入排序,就像我们在打牌(斗地主)时,整理我们自己手中自己的牌一样,就像是2,1,3,9,J,K,5,4,这四张牌.我们要把它其中的几张牌整理成12345这样的 然后出牌,是不是就得将这几张牌放到一起,或者是说以其中的一张牌为中心,将其他四张按大小进行插入.话不多说上代码:C语言: void insert(){ //define a array which have ten number ]={,,,,,,,,,}; int j;

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

1. 前言 我们之前有介绍过4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现,在那片博文里面把GMM说涉及到的过程,可能会遇到的问题,基本讲了.今天我们升级下,主要一起解析下EM算法中GMM(搞事混合模型)带惩罚项的详细代码实现. 2. 原理 由于我们的极大似然公式加上了惩罚项,所以整个推算的过程在几个地方需要修改下. 在带penality的GMM中,我们假设协方差是一个对角矩阵,这样的话,我们计算高斯密度函数的时候,只需要把样本各个维度与对应的\(\mu_k\)和\(\sigma_k\)计算一维

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 EM的前3篇博文分别从数学基础.EM通用算法原理.EM的高斯混合模型的角度介绍了EM算法.按照惯例,本文要对EM算法进行更进一步的探究.就是动手去实践她. 2. GMM实现 我的实现逻辑基本按照GMM算法流程中的方式实现.需要全部可运行代码,请移步我的github. 输入:观测数据\(x_1,x_2,x

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个

看了几天的A*算法,感觉要成为一个游戏开发者,有必要把这个著名的算法拿到手. 网上有此算法的代码片段,但主要还是些模板类的伪代码,所以想分享一段完整的A*算法代码供大家更好的理解!(这里使用的是js语言和cocos2d游戏引擎) 对于A*算法概念性的描述,请看这里,本篇主要以代码为主. 下面是我的学习成果,有晦涩和需改进的地方欢迎吐槽! var A_STAR_DISTANCE = 7; //像素大小,越小越精确,同时越耗时 var A_STAR_G_EXPEND_MIN = 10; //上下左右

这篇用来记录在些模拟Canoe生成CAN数据桢工具时遇到的问题, 生成CAN数据桢,主要分为两个关注点: 1.如何从can信号名获取到can信号的ID长度以及信号的起始位,并将信号值按照一定的规则填写进去. 2.由于FCAN进行额checksum校验和activecount的规则,这部分算法使用C/C++最好,所以设计到python程序调用C/C++代码(也就是这篇文章) 1.如何用python调用C++代码: 这个是python官方库的cytpes模块的介绍,可以关注一下“Fundamenta

交换排序 ＝＝＝ 冒泡排序,快速排序 插入排序 ＝＝＝直接插入排序,希尔排序 选择排序 ＝＝＝ 简单选择排序,堆排序 归并排序 基数排序 冒泡排序 要点 冒泡排序是一种交换排序. 什么是交换排序呢? 交换排序:两两比较待排序的关键字,并交换不满足次序要求的那对数,直到整个表都满足次序要求为止. 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换到前面. 算法思想 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列

一.列表排序 将无序列表变为有序列表 应用场景: 榜单,表格, 给二分查找用,给其他算法用 二.python实现三种简单排序算法 时间复杂度O(n^2), 空间O(1) 1.冒泡排序 思路: 列表每两个相邻的数,如果前面的比后面的大,那么交换这两个数 代码实现: # 冒泡排序 @cal_time # 测试执行时间 def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i表示第i趟 # 第i趟无序区位置[0,n-i-1] for j in range(

最近忙着准备各种笔试的东西,主要看什么数据结构啊,算法啦,balahbalah啊,以前一直就没看过这些,就挑了本简单的<啊哈算法>入门,不过里面的数据结构和算法都是用C语言写的,而自己对python相对比较熟悉,而且感觉用python实现数据结构相对容易一点.就把这个月来学到的一些,整理一下做个月底总结. 涉及到的书有<啊哈算法>.<复杂性思考>.<数据结构基础(C语言版) 第二版>.<Python Algorithms>,以及其他大牛们的网上教

Lists 当实现 list 的数据结构的时候Python 的设计者有很多的选择. 每一个选择都有可能影响着 list 操作执行的快慢. 当然他们也试图优化一些不常见的操作. 但是当权衡的时候,它们还是牺牲了不常用的操作的性能来成全常用功能. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-list-dictionary.html,转载请注明源地址. 设计者有很多的选择,使他们实现list的数据结构.这些选

在计算机科学中,算法分析(Analysis of algorithm)是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程.算法的效率或复杂度在理论上表示为一个函数.其定义域是输入数据的长度,值域通常是执行步骤数量(时间复杂度)或者存储器位置数量(空间复杂度).算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/python-datastruct-algorithm-analysis.html,转

一直以来技术群里会有新入行的同学提问关于urllib和urllib2以及cookielib相关的问题.所以我打算在这里总结一下,避免大家反复回答同样的问题浪费资源. 这篇属于教程类的文字,如果你已经非常了解urllib2和cookielib那么请忽略本篇. 首先从一段代码开始, #cookie import urllib2 import cookielib cookie = cookielib.CookieJar() opener = urllib2.build_opener(urllib2.H

当用google搜索IP数据报首部校验和算法的时候,总是看到的是代码,没有看到其过程,于是就有了此文,如有错误请指正.文章省略一点,呵呵   IP/ICMP/IGMP/TCP/UDP等协议的校验和算法都是相同的,算法如下: 在发送数据时,为了计算数IP据报的校验和.应该按如下步骤: (1)把IP数据报的首部都置为0,包括校验和字段. (2)把首部看成以16位为单位的数字组成,依次进行二进制反码求和. (3)把得到的结果存入校验和字段中. 在接收数据时,计算数据报的校验和相对简单,按如下步骤:  

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.

Python之排序算法:快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了,但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法,当然这也没有什么问题,实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了,当然这个排序是SQL范畴的,如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理,就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型),功能虽说有限制,但也

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

title: "Python使用DDA算法和中点Bresenham算法画直线" date: 2018-06-11T19:28:02+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["Python"] 先上效果图 代码 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from pylab import * from matplotlib.ticker import MultipleLocator impo