也许有一天我们再相逢 睁开眼睛看清楚 我才是英雄！

123

1.matplotlib.pyplot简介matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合，它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变，例如创建一幅图，在图中创建一个绘图区域，在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中，各种状态通过函数调用保存起来，以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。绘图函数是直接作用于当前...

1.LeNet5基本概念在计算机视觉中卷积神经网络取得了巨大的成功，在工业上以及商业上的应用非常多，一种商业上最典型的应用就是识别支票上的手写数字的LeNet5神经网络。LeNet5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全链接层，是其他深度学习模型的基础。2.各层参数详解LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个特征映射，...

1.动态类型1. 对象是存储在内存中的实体。但我们并不能直接接触到该对象。2. 引用与对象分离是动态类型的核心。（一）不可变数据类型：# --------------------引例1a = 1b = aa = a + 2print(a, b)OUTPUT:--> 3 1# --------------------引例2lt = [1, 2, 3...

1.CNN的基本构成一个CNN包含一个输入层、一个卷积层、一个输出层，但是在真正使用的时候一般会使用多层卷积神经网络不断的提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。CNN一般包括以下几个部分：输入层：数据输入卷积层：使用给定核函数对输入数据进行特征提取，并依据核函数的数据产生若干个卷积特征结果池化层：数据降维，减少数据特征全连接层：对已有数据特征进行重新提取并输出结果（对图...

摘要：题目描述了一个树形结构的快递配送问题，需要计算完成所有快递任务的总路径长度。通过BFS建立树的拓扑序，后序遍历统计每个节点的寄件和收件数量，最后累加所有边权值乘以对应任务数。算法使用邻接表存储树结构，时间复杂度为O(N+M)。代码提供了C++、Python和Java三种实现，核心思路相似。

题目要求计算从树中移除最少节点数，使剩余节点构成一棵所有叶节点深度相同的树。给定树结构，程序通过动态规划自底向上计算每个子树在不同目标叶深度时的最大保留节点数。核心思想是遍历所有可能的叶深度（0到最大深度），对于每个深度，验证保留节点数，最终输出总节点数减去最大保留节点数。 摘要（150字）：本文解决树结构调整问题，要求移除最少节点使剩余树的所有叶节点深度相同。采用动态规划方法，预处理节点深度和子树结构，遍历每个可能的叶深度，计算相应最大保留节点数。程序通过后序遍历和分层处理优化计算，最终输出需要移除的最小

假设你是音乐服务的开发者，为了提高用户体验需要解决推荐歌单的同质化问题，保证推荐给用户的所有歌单不包含相同歌曲的。给定一个包含N个歌单和M条歌单重复记录，每个歌单用一个从1到N的整数编号，歌单重复记录包含两个歌单的ID，表示两个歌单有相同的歌曲。你的任务是对歌单进行合并，找出合并后的最小歌单数量，合并的歌单中不能有相同的歌曲。

某公司基地园区很大，里面有N个建筑，依次编号为1到N，通过M条路将这些建筑连接在一起，这N个建筑根据之间的距离，被分为不同的建筑群。云小核喜欢饭后散步，并用步数计算了每条路的长度。经过一段时间的散步，云小核发现了一个规律，两个建筑群间最近的两个建筑之间，步数大于K步。两个建筑群之间，可能没有路。云小核把每条路的步数给了你，请你计算园区里有多少个建筑群?

某最强大脑游戏要求：选手在一个整数序列中(整数取值为[1, 10])，自行去掉K个整数，得到一个新的整数序列，-使得整数序列左到右拼接起来后，得到的整数值最大。那么假设你是优秀的选手，在给定这个整数序列之后，你能够得到的最大整数值是多少?

在PCB印刷电路板设计中，器件之间的连线需要避免线路的阻抗值增大、而且赛件之间还有别的器件和别的干扰源，在布线时我们希望受到的干扰尽量小。现将电路板简化成一个M×N的矩阵，每个位置(单元格)的值表示其源干扰度。如果单元格的值为0，表示此位置没有干扰源;如果单元格的值为非0，则表示此位置是干扰源，其值为源干扰度。连线经过干扰源或干扰源附近会增加连线的总干扰度。位置A[x, y]的干扰源的源干扰度为d(d>0)，则连线的干扰度计算如下：1、若连线经过位置A[x, y]，则其总干扰度会增加d；

某团队近期需要组织一支队伍参加拔河比赛，团队共有队员n人，比赛队员人数要求为m人，n>m，n个队员按编号，1到n的顺序参加k轮力量测试，每轮的测试成绩用正整数表示。根据n个队员的力量测试成绩选择比赛队员m人，先选择k轮测试中最好成绩最大的队员，若有多人的最好成绩相等，则优先选择其中第二好成绩最大的队员，依次类推，最后若还有相等的情况，则优先选择编号较小的队员。每个人只能被选择一次。

某公司基地搬迁到新地点之后，新规划了一条班车路线，在这条路线上会经过N个小区，计划在这些小区中挑选出M个作为上车点，小区的位置可以用一维坐标上的点来表示，小区到上车点的距离为两个坐标点差值的绝对值。现在给定N个小区的位置，即一维坐标上的整数点：x1、x2、…、xN $ ，我们希望所有小区到最近上车点的距离总和尽可能小，请计算这个最大值能够是多少？当该小区被作为上车点，该小区到上车点的距离为0。

部署发布时，通常需要部署所有的现网局点。局点的部署过程存在依赖关系，因为某些局点需要等其他的局点部署完成后，才能开始部署。另外这些局点由于网络或地理位置的原因，所花费的部署时间有可能是不同的。给定一个大小为n的数组region存储局点之间的部署依赖关系，其中region[i]是第i个局点的依赖局点，0

肯德基店销售炸鸡、薯条、可乐三种实物，准备三种食物的速度一样，且三种食物同时制作;三种食物同时制作，按订单顺序进行分发食物。现在有N个订单，每个订单用连续三位数组元素表示，数组的元素是对应食物的份数。N最大为100万，每个订单里每份食物最多100万份。请计算N个订单的取餐顺序，如果多个订单可以同时取餐，按订单号从小到大排序。

“水果忍者”，请计算此局游戏最高得分。

【代码】牛客网|华为在线编程（最新）——中等、较难和困难题目Python3答案（三）

【代码】牛客网|华为在线编程（最新）——中等、较难和困难题目Python3答案（二）

【代码】牛客网|华为在线编程（最新）——中等、较难和困难题目Python3答案（一）

在python中可以采用采用round()函数，对数据进行处理。round()函数的格式：round(x, d)， 其中x表示需要被处理的数据，d表示要返回的小数位数，即round(x, d)代表返回参数x的四舍五入的有 d 位小数的一个数字。d=0表示取整，d=1表示要返回一位小数，以此类推。此外，round()会自动四舍五入。

2.1 Aho-Corasick算法的定义Aho-Corasick（简称为AC自动机），是一种基于前缀的，使用了确定有限自动机(DFA)原理的，字符串多模匹配算法。什么是DFA?DFA也就是确定有限自动机，英文全称是Deterministic Finite Automaton。具体的细节介绍，可以参照百度百科、维基百科，以及《算法导论》之类的算法书。在这里，我们尝试用通俗的语言和图示来解释一遍。首先，什么是自动机(A)。自动机就是一个代码块。这段代码块只做一件事，那就是接收输入值和状态值输出。

在文中，我们旨在利用爬取的历史天气数据进行可视化分析。首先，我们选择了一个可靠的数据源，并使用Python编程语言和BeautifulSoup库实现了数据的爬取。接着，我们对原始数据进行了清洗和处理，包括缺失值的处理和数据格式转换。然后，我们采用了Matplotlib可视化工具，设计了多种图表类型，如折线图、柱状图和热力图，以展示历史天气数据的趋势和变化。通过分析结果，我们发现了不同时间段内温度、天气状况等指标的变化情况，并与历史数据进行了比较。

在计算机视觉领域，图像识别是一个非常重要的任务，其应用涵盖了人脸识别、物体检测、场景理解等众多领域。随着深度学习技术的发展，深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在图像识别任务上取得了巨大成功，其中Xception算法作为一种改进型CNN，被广泛应用于图像分类和特征提取任务。本章节将重点介绍Xception算法的背景、原理及其在图像识别系统中的应用。

科研学习|研究方法——python T检验

python实现logit回归

科研学习|研究方法——解决Python 逻辑回归中使用哑变量的具体操作步骤

科研学习|研究方法——逻辑回归系数的显著性检验(python实现)

1.task_mater.py在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程程序。举个例

目录1.dataframe中可迭代元素因长度不同修改时报错的问题1.dataframe中可迭代元素因长度不同修改时报错的问题原始代码：将商品标题对应特征词列表转换为向量并重新赋值 for i in range(itemsData.shape[0]): words = itemsData["name"][i].split(" ") tmp1 = np.zeros(w2c.wv.vector_size) for word in word

以下所有命令均在Anaconda Prompt命令行运行：<一>管理anaconda1.conda --version：查看anaconda版本2.conda update conda：升级anaconda<二>管理环境1.conda create --name snowflake biopython：给Biopython创建一新环境，位于...

1.LS算法说明LS算法是一种数学优化技术，也是一种机器学习常用算法。他通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便的求得未知的数据(1)，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和最小。除此之外最小二乘法还可用于曲线拟合(2)，其他一些优化问题(3)也可通过最小化鞥能量或最大化熵用最小二乘法表示。2.LS算法原理最小二乘法实际上解决的是当Ax=C无解...

【参考资料】https://blog.youkuaiyun.com/lichengyu/article/details/8457425                     http://www.jb51.net/article/137566.htm1.什么是Gamma变换Gamma变换是对输入图像灰度值进行的非线性操作，使输出图像灰度值与输入图像灰度值呈指数关系：这个指数即为Gamma。...

1.模型变换的基本形式模型变换是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。可采用的变换模型有如下几种:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等，如下图：2.仿射变换仿射变换（Affine Transformation）是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的“平直性”(直线亦直线，圆弧亦圆弧)和“平行性”(...

1.CSV文件（提供图像地址和标签）1.1 创建import ospath = "pic"filenames = os.listdir(path=path)strText = ""with open(file="train_list.csv", mode="w") as fid: for a in range(len(filenames)): # 获...

1.OpenCV库的安装与使用OpenCV全称为Open Source Computer Vision Library，是Intel公司支持开发的计算机视觉处理开源软件库，采用C或C++编写，同样提供了Python、MATLAB等语言的接口，可以自由的与醒来linux、Windows、Mac等多平台操作系统中。其充分利用了Intel处理器的高性能多媒体函数库的手工优化性能，提高了运行速度。其...

1.转载博客https://blog.youkuaiyun.com/lenbow/article/details/52152766该博客内容相对来说十分的全面，但随着TensorFlow版本的提高，有的函数发生了修改，或者添加了一些函数，特在下边进行说明。2.补充函数tensorflow.stack(values, axis=0, name="stack")沿某个轴，将rank-R的...

1.常用方法介绍# coding:utf-8import jsonimport scrapyimport osimport statimport sys# 1.检验权限模式# 1.def access(path, mode)# 1.path:字符串（string）或者字节（bytes）# 1.mode:os.F_OK(测试文件是否存在0)# 1.        os....

1.理论说明Haar-like矩形特征是用于物体检测的数字图像特征。这类矩形特征模板由两个或多个全等的黑白矩形相邻组合而成，而矩形特征值是白色矩形的灰度值的和减去黑色矩形的灰度值的和，矩形特征对一些简单的图形结构，如线段、边缘比较敏感。如果把这样的矩形放在一个非人脸区域，那么计算出的特征值应该和人脸特征值不一样，所以这些矩形就是为了把人脸特征量化，以区分人脸和非人脸。以Haar特征分类器...

VGGNet是于ICLR 2015（International Conference on Learning Representations, 2015）上展示的一种新的卷积神经网络，在ImageNet上达到了非常高的辨识率，且能够在以DCNN（Deep Convolutional Network, 深度卷积神经网络）为基础的工程上达到很好的效果，可以广泛的在其后使用Fine-tuning（微调...

0.概要通常情况下，我们需要使用训练好的模型来预测或者分类现有数据；但存在一个问题，即每次应用模型的时候都需要重新训练模型，这种方式将会极大提高模型训练成本，因此，需要通过tensorflow深度学习框架对训练完毕的模型进行存储。1.粗粒度的模型保存与恢复1.1 单次模型的保存与恢复1.1.1 存储save_path = "..."saver = tf.train.Sa...