- 博客(27)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注

原创 01.Win10,64位,Python3.6下用Pyinstaller3.3.1打包含有scikit-learn,TKinter的程序踩坑总结(2018.6.30)-2020.02.09更新
1.背景介绍: 尝试在Win10,64位系统,Python3.6环境下,用Pyinstaller打包生成可执行文件exe时,多次报错。本文介绍如何一一解决这些bug。 打包的源代码地址:https://github.com/Hu-WF/MachineLearningProject代码中包括scikit-learn,Pandas,Scipy,matplotlib,numpy等...
2018-06-30 22:28:15
1974
原创 Python实现常用排序算法
01.递归实现快排:def quick_sort(array): if len(array)<2: return array else: pivot=array[0] less=[x for x in array[1:] if x<=pivot] more=[x for x in array[1:] ...
2019-09-04 23:23:43
234
原创 面试高频题
1.通过Python递归实现快排:def quick_sort(array): if len(array)<2: return array else: pivot=array[0] less=[x for x in array[1:] if x<=pivot] more=[x for x in arr...
2019-09-04 23:15:17
267
原创 【第十周】实习核心内容--面试要点总结
01.什么是CDN(Content Delivery Network,内容分发网络): 空间换时间的策略:https://www.jianshu.com/p/6cfb0b65b556) CDN的基本原理:广泛采用各种缓存服务器,将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中,在用户访问网站时,利用全局负载技术将用户的访问指向距离最近的工作正常的缓存服务器上,由缓存服务器直...
2019-08-21 17:57:15
313
原创 【第九周:08/19-08/23】Output整合
一.2019/08/1901.Python变量命名规范:https://www.cnblogs.com/zhangyafei/p/10429426.html02.ACM程序文档:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/19eh2vHDjAt.html二.2019/08/2001.初步output的程序文档:城市名FSN生成与处理模块说明文档Pro...
2019-08-20 16:19:28
562
1
原创 【第八周:08/12-08/16】CNC和MaxMind城市名FSN乱码匹配
一.2019/08/1201.聚类思路:通过文本聚类算法,借助maxmind的经纬度对其city_name进行聚类分析,得到上级城市名:https://blog.youkuaiyun.com/Changyuyang/article/details/81631521https://blog.youkuaiyun.com/sunshine_duoy/article/details/53044365二.2019/0...
2019-08-13 11:36:04
386
原创 【第五周:07/22-07/26】Maxmind,cnc城市名匹配
一.2019/07/2201.上一阶段总结汇报: 上一阶段完成:①.分析了cnc、maxmind和qqLocList库三个文件的地理名信息,如下: 发现qq的LocList库虽然较为规范,但国家不全,因此可能需要重新找其他标准。 今天计划:①.尝试解决loclist库国家数不全问题,或者另找其他可行标准;②.寻找cnc、maxmind和某标准库的城市名匹配的思路及...
2019-08-13 11:35:15
533
原创 【第二周:07/01-07/05】Maxmind地理名乱码处理+Nginx搭建
一.2019/07/0101.jupyter notebook常用快捷键:https://blog.youkuaiyun.com/qq_38640439/article/details/81143836 https://www.cnblogs.com/sui776265233/p/9759303.html02.用于outputs的交付软件:nginx03.Web服务器:...
2019-08-13 11:34:11
378
原创 面试题16:数值的整数次方(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def Power(self, base, exponent): # write code here #return base**exponent if base==0:return 0 ans=1 for i in ...
2019-03-25 10:49:03
219
原创 面试题15:二进制中1的个数(Python)
牛客网链接思路# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def NumberOf1(self, n): # write code here if n>=0 : return bin(n).count('1') else: return bin...
2019-03-25 10:32:30
449
原创 面试题10Z:矩形覆盖(Python)
牛客网链接思路:对于相似的斐波那契问题(青蛙跳台阶、变态青蛙跳台阶、铺砖问题),都可以先给出前几个初始值,然后按照斐波那契规律递推即可。# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def rectCover(self, number): #对于相似的斐波那契亚问题,都可以先给出前几个初始值,然后按照规律递推即可 #...
2019-03-24 23:34:26
264
原创 面试题10Y:变态跳台阶(Python)
牛客网链接思路: 因为n级台阶,第一步有n种跳法:跳1级、跳2级、到跳n级 跳1级,剩下n-1级,则剩下跳法是f(n-1) 跳2级,剩下n-2级,则剩下跳法是f(n-2) 所以f(n)=f(n-1)+f(n-2)+...+f(1) 因为f(n-1)=f(n-2)+f(n-3)+...+f(1) 所...
2019-03-24 23:10:59
835
1
原创 面试题10X:跳台阶(Python)
牛客网链接思路:手动计算给出前几个初始值,然后按照斐波那契规律递推即可。注意,对于不同的具体斐波那契类问题问题,其前几个初始值可能不同!# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def jumpFloor(self, number): # write code here fibs=[0,1,2] ...
2019-03-24 22:38:40
659
原创 面试题10:斐波那契数列(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def Fibonacci(self, n): # write code here #若直接使用递归,则导致计算时间溢出,因此用循环的方法实现递归 fibs=[0,1] while n>=len(fibs): ...
2019-03-24 22:21:05
495
原创 面试题11:旋转数组的最小数字(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: def minNumberInRotateArray(self, rotateArray): # write code here if rotateArray==[] : return [] return sorted(rotateArray)[0]...
2019-03-24 21:58:12
232
原创 面试题04:二维数组中的查找(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-#时间复杂度偏高,但可通过class Solution: # array 二维列表 def Find(self, target, array): # write code here for row in array: if target in row : retu...
2019-03-24 21:47:20
465
原创 面试题55X:平衡二叉树(AVL)(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def IsBalanced_Solution(...
2019-03-23 22:31:12
248
原创 面试题32X:把二叉树打印成多行(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: # 返回二维列表[[1,2],[4,5]] ...
2019-03-23 21:46:46
224
原创 面试题28:对称的二叉树(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def isSymmetrical(self, ...
2019-03-23 20:22:22
394
1
原创 面试题8:二叉树的下一个节点(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeLinkNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = None# self.next = Noneclass Solutio...
2019-03-23 17:13:09
646
原创 面试题55:二叉树的深度(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def TreeDepth(self, pRoo...
2019-03-23 11:31:29
479
原创 面试题32:从上到下打印二叉树(Python)
牛客网链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: # 返回从上到下每个节点值列表,例:[1,2,3...
2019-03-22 23:04:53
381
原创 面试题27:二叉树的镜像(Python)
牛客网题目链接# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: # 返回镜像树的根节点 def Mi...
2019-03-22 11:32:06
417
原创 面试题07:重建二叉树(Python)
题目链接:https://www.nowcoder.com/practice/8a19cbe657394eeaac2f6ea9b0f6fcf6?tpId=13&tqId=11157&tPage=1&rp=1&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking# -*- ...
2019-03-22 11:14:41
555
原创 面试题26:树的子结构(Python)
# -*- coding:utf-8 -*-# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass Solution: def HasSubtree(self, pRoot1, pR...
2019-03-22 11:06:25
377
原创 02.神经网络拓扑结构设计方法(2018.07.14)
神经网络的结构一般为:输入层×隐藏层×输出层,其中输入层节点数等于输入数据的特征维度,输出层节点数等于分类类别数。当给定训练样本后,输入层和输出层节点数便已确定,因此神经网络拓扑结构设计的重点在于隐藏层的层数和节点数的确定。 隐藏层层数的设计。理论证明单隐藏层的感知器即可拟合所有连续函数,仅当学习不连续函数时,才需要两个或多个隐藏层。因此设计隐藏层层数时,一般先考...
2018-09-03 21:24:44
4146
原创 一.Python实用小技巧总结(持续更新)
01.输出列表list的奇数位元素和偶数位元素:list_A=[2,0,1,8,0,6,3,0]#保留list_A中的奇数位odd_nums=list_A[::2]#保留list_A中的偶数位even_nums=list_A[1::2]02.提取字符串中的数字、小数、整数:import restr_A="X1.0,Y11,Z6.74,5,5.5"split_out=re...
2018-06-30 21:09:56
324
全球主要国家、省州、城市的数据库-XML版及csv版(含转换脚本).zip
2019-07-05
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人