目錄一、插入排序二、冒泡排序三、快排（遞歸）四、選擇排序生成一個(gè)長(zhǎng)度為10的范圍在0~20的隨機(jī)數(shù)組importrandomtemp_list=[]whileTrue:num=random.randint(0,20)ifnumnotintemp_list:temp_list.append(num)iflen(temp_list)==10:breakprinttemp_list一、插入排序definsert(list):length=len(list)for
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:37 2000
這里給大家分享幾個(gè)面試時(shí)遇到的趣味性比較濃厚的題目，答案呢也是個(gè)人的理解，不足的地方，還望大家指出！1、25匹馬，有一條只能5匹馬比賽的賽道，我們無法計(jì)時(shí)，只能看到馬的排名，如何用最短的次數(shù)找出跑的最快的5匹馬？這道題目的話最好的情況是7次，最壞的情況是10次。我們首先建立一個(gè)表格，先把25匹馬分為如下的五組：每組進(jìn)行比賽，假設(shè)第一組快慢順序?yàn)锳1、A2、A3、A4和A5，第二組依次類推。那么各組的第一分別是A1、B1、C1、D1、E1。在最好的情況下，先
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:54 2000
使用threading.Event可以實(shí)現(xiàn)線程間相互通信，之前的Python：使用threading模塊實(shí)現(xiàn)多線程編程七[使用Condition實(shí)現(xiàn)復(fù)雜同步]我們已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了線程間通信的基本功能，但是更為通用的一種做法是使用threading.Event對(duì)象。使用threading.Event可以使一個(gè)線程等待其他線程的通知，我們把這個(gè)Event傳遞到線程對(duì)象中，Event默認(rèn)內(nèi)置了一個(gè)標(biāo)志，初始值為False。一旦該線程通過wait()方法進(jìn)入等待狀態(tài)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:54 2000
今天我們講一下用Python寫的GUI小程序。一個(gè)小鬧鐘（只是屏幕提示，沒有聲音哦）讓我們先介紹這個(gè)鬧鐘如何奇葩。需要通過命令行啟動(dòng)。沒有標(biāo)題欄。沒菜單。甚至沒有關(guān)閉按鈕。沒有運(yùn)行界面。看到這里想必大家要問了，何必去做一個(gè)這樣弱爆了的程序呢。顯然，教育意義大于其實(shí)際用處。像其他的模塊一樣，QT界面包是需要加載的。我們用到了命令行輸入，所以，sys模塊也是必須的。用到了時(shí)間，但是我們不需要使用time模塊，我們用QT提供的QTime模塊。讓我們先寫impor
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:44 2000
代碼來源：《Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程》手寫數(shù)據(jù)集下載地址:1.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集2.測(cè)試數(shù)據(jù)集摘要本文代碼主要講解基于Python的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建用于識(shí)別手寫數(shù)據(jù)集，類模塊具有通用性，在分析清楚問題后可以加以改動(dòng)，運(yùn)用于其他方面。代碼importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:14 2000
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/mp/profile_ext?action=home\x26amp;__biz=MzI0ODcxODk5OA==\x26amp;scene=124#wechat_redirect作者|NathanJ.Goldbaum譯者|彎月，責(zé)編|屠敏來源|CSDN（ID：CSDNnews）【導(dǎo)語】Rust也能實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？在前一篇帖子中，作者介紹了MNIST數(shù)據(jù)集以及分辨手寫數(shù)字的問題。在這篇文章中，他將利用
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:50 2000
一、AdaBoost算法原理上一偏博客總結(jié)過，集成學(xué)習(xí)基于弱學(xué)習(xí)器之間是否依賴分為Boosting和Bagging兩類,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的學(xué)習(xí)器，然后將這些弱學(xué)習(xí)器集合起來，構(gòu)造一個(gè)更強(qiáng)的最終學(xué)習(xí)算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"（自適應(yīng)增強(qiáng)）的縮寫，它的自適應(yīng)在于：基于每一個(gè)分類器的誤差率，來更新所有樣本的權(quán)重，前一個(gè)分類器被錯(cuò)誤分類的樣本的權(quán)值會(huì)增大，而正
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:50 2000
地址：https://passport.bilibili.com/login左圖事完整驗(yàn)證碼圖，右圖是有缺口的驗(yàn)證碼圖步驟：1.準(zhǔn)備bilibili賬號(hào)2.工具：pycharmseleniumchromedriverPIL3.破解思路：找到完整驗(yàn)證碼和有缺口的驗(yàn)證碼圖片，然后計(jì)算缺口坐標(biāo)，再利用selenium移動(dòng)按鈕到指定位置,齊活步驟代碼如下：先導(dǎo)入需要的包和庫fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdri
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:44 2000
函數(shù)的參數(shù)能接收變量，那么一個(gè)函數(shù)就可以接收另一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)，這種函數(shù)就稱之為高階函數(shù)。注意其中：map和filter返回一個(gè)惰性序列，可迭代對(duì)象，需要轉(zhuǎn)化為list>>>a=3.1415>>>round(a,2)3.14>>>a_round=round>>>a_round(a,2)3.14>>>deffunc_devide(x,y,f):returnf(x)-f(y)#傳遞參數(shù)為函數(shù)print(func_devide(9.3,3.2,round))1.
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:26 2000
我們最好從最難的問題開始：“到底什么是函數(shù)編程(FP)？”一個(gè)答案可能會(huì)說FP就是您在使用例如Lisp、Scheme、Haskell、ML、OCAML、Clean、Mercury、Erlang（或其它一些）語言進(jìn)行編程時(shí)所做的。這是一個(gè)穩(wěn)妥的答案，但不能很確切地闡明問題。不幸的是，即使是函數(shù)程序員他們自己也很難對(duì)FP究竟是什么有個(gè)一致的認(rèn)識(shí)。“盲人摸象”的故事用來形容這一情況似乎很合適。還可以放心地將FP與“命令編程”（使用例如C、Pascal、C++、J
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:35 2000
