chenleiyfk的博客

线性搜索又称顺序搜索，是一种最简单的搜索方法，它的基本思想是从第一个记录开始，逐个比较记录的关键字，记录和给定的K值相等的索引，返回搜索成功的记录；若比较结果与文件中记录的关键字都不相等，则查找失败。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-#import randomdef LinearSearch (arr, x): counter = 0 null = 0 aidx = [] for i...

二分搜索也称折半搜索（Binary Search），它是一种效率较高的查找和搜索方法。但是要求线性表必须采用顺序存储结构。 假设数组的话，意即二分搜索必须在有序数组中去查找某一特定元素。搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。#!/u...

约瑟夫环的问题，具体到某个编码来解决可谓是很多很多，这里对于约瑟夫环先打个比方：一辆小巴车被查出严重超车，最多载10人的超载至30人。于是乘客下车排成一队，排队的位置即为他们的编号。然后就是报数，从1开始，数到6的人被安排滞后乘车。如此循环，直到不超过 10 人为止，问都有哪些编号的人需要下车了，哪些编号可以乘车？当然这里只考虑仅有一辆车的情况哈，至于后续车和后续登车的问题不做考虑哈。 python代码把编号和列表元素的值一一对应了，每次移除了列表中编号（值）的匹配项。...

​前几天学习的几个排序算法，C语言的实现。C版的迷你程序——排序算法Python版的迷你程序——冒泡排序Python版的迷你程序——选择排序Python版的迷你程序——插入排序Python版的迷你程序——归并排序这个是python版本的快速排序算法，使用了python的列表和模块numpy的数组格式，还对比了列表自身的sort方法和numba模块的加速耗时。

前几天学习的几个排序算法，C语言的实现。C版的迷你程序——排序算法https://www.toutiao.com/i7033941677715309086/?group_id=7033941677715309086 这个是python版本的，使用了python的列表和模块numpy的数组格式，除了自己按照归并思想写的排序外，还对比了列表自身的sort方法和numba模块的加速耗时。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8...

前几天学习了下几个排序算法，用C语言写了写。C版的迷你程序——排序算法 这个是python版本的，使用了python的列表和模块numpy的数组格式，除了自己按照插入思想写的排序外，还对比了列表自身的sort方法和numba模块的加速耗时。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-#import numpyimport timeimport copyimport mathimport randomf...

前几天学习了下几个排序算法，用C语言写了写。C版的迷你程序——排序算法 这个是python版本的，使用了python的列表和模块numpy的数组格式，除了自己按照选择思想写的排序外，还对比了列表自身的sort方法和numba模块的加速耗时。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-#import numpyimport timeimport copyimport mathimport randomf...

前几天学习了下几个排序算法，用C语言写了写。C版的迷你程序——排序算法 这个是python版本的，但使用了列表和numpy的数组格式，除了自己按照冒泡思想写的排序外，还对比了列表的sort方法和numba模块的加速。耗时仅做参考。#!/usr/bin/env python3# -*- coding: UTF-8 -*-#import numpyimport timeimport copyimport mathimport randomfrom...

在看交叉熵误差公式前，先来熟悉一下自然对数，自然对数是以常数e为底数的对数，数学中常见以logx表示自然对数。e是一个无限不循环小数，其值约等于2.718281828459…，是一个超越数。看代码，分析图： 代码不写注释，因为很明显了。之所以加了负号画出红线图形，是因为这个解释起来更容易一些，而且交叉熵误差函数也确实是取了负号的。 前文深度学习入门初探——多层感知机的神经网络式实现已经介绍过了，神经网络的输出softmax，值在0到1之间，1就是100%的...

前文已经介绍了损失函数的目的是做什么了的： 深度学习入门初探——引出损失函数https://www.toutiao.com/i7033404064663126560/?group_id=7033404064663126560 这里呢，先来学习下均方误差这个损失函数是怎么计算的： y表示测试数据经过预测得到的结果，t表示测试数据的正确结果，k表示数据的维度。下面是python实现的代码：def maen_squared_error...

现在网络的图片基本都是带有水印的，也学一下怎么个添加，代码注释掉的都是调试过程的显示，感兴趣的可以打开瞅瞅，图片水印位置是固定在右下角的，代码的12-19行可以调整。# -*- coding: utf-8 -*-import osimport timefrom PIL import Imagedef watermark_photo(input_image_path,watermark_image_path,output_image_path): base_image ...

对于深度学习来说，手写数字识别和编程语言第一程式打印hello word应该属于一个级别的了，下面先看下手写数字识别的网络会是什么样子，然后以此学习几个概念。 MNIST 数据集见上文深度学习入门初探——hello word式的手写数字识别一2 手写数字识别的推理处理 推理处理呢也称为神经网络的前向传播，这里假设训练已经结束，神经网络是个现成的，存储在sample_weight.pkl这个文件中。来看看这个网络是个什么样子哈。 数据的...

这些个小东西对于文件的记录，log的输出等还是很有用的，先获取了再说：# -*- coding: utf-8 -*-import calendarimport datetime"""%y 2个数字表示年份%Y 4个数字表示年份%b 月份的简写。一月：Jan%B 月份的全写。一月：January%m 月份[01,12]%d 日在这个月中的天数(这个月的第几天)%H 24小时制%h 12小时制%M 分钟[00,59]%S 秒[00,61]%f 微秒%...

昨天的代码里其实已经有了，一行Line24代码就解决了（Python版的迷你程序——文本内容的简单统计分析），今天来看看字典的使用，注意列表中的元素什么情况下才成为字典的键：import reimport sysfilename = sys.argv[1]# 以不区分大小写的单词方式产生一个列表list_of_words = []with open(filename, "r") as f: for line in f: list_of_word...

文本的行数，字符的总数，单词的数量和出现的频率，特殊字符的统计。# -*- cofing: utf-8 -*-import osimport sysimport collectionsimport stringscript_name = sys.argv[0]res = { "total_lines":"", "total_characters":"", "total_words":"", "unique_words":"", "...

感觉这个试过以后，那些个严禁复制网页内容的就不再是个烦恼了。每个网页右键会出现一个查看网页源代码的选项，看看都有些什么，这对于理解下面的代码是有用处的。 注意看类似这些行<a class="nav-link" href=https://tvm.apache.org/community>Community</a>。代码里的find字符"a"和get的"href"方法主要作用就在这里。 直接上代码吧：import reque...

最近看源码，需要在文件夹下查找匹配相应的关键词。正好有个这种功能的python代码。自己调试了一把，分享至此。有时间了可以把文件内容和行号给整一下。import ostext = input("input text : ")path = input("path : ")flags = 0def getfiles(path): os.chdir(path) files = os.listdir() #print(files) for file...

最近接触了些破译方面的东东，主要是加密和解密的一些算法和流程。对于暴力破解的手段，密码字典也是个挺关键的步骤呢。下面学习个密码生成器的python代码。基于库函数的密码产生 使用 Python 库函数string和random：string.ascii_lowercase小写字母abcdefghijklmnopqrstuvwxyz； string.ascii_uppercase大写字母ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ； string.asci...

浅话 C语言是过去几十年软件和硬件两个阵营之间，签署的最坚实的契约。硬件为C语言的语义提供了最能发挥其性能的基础构件，而软件虽然搞了很多的圆环套圆环般的层次，但最终都以C语言作为最后的沉淀收尾。----后面也会有C版的迷你程序!!! 之所以起头写这样系列的文档，主要是锻炼自己的编码能力。 现在比较火爆的tf，即是Google基于高层IR表达，抽象出在AI领域内的公共编程模型，聚焦此高层IR表达实现了一个framework框架，形成了Python生态的高价...

感知机是由一名美国学者在1957年提出来的，作为神经网络和深度学习的起源算法，学习感知机的构造也是学习通向神经网络和深度学习的一种重要思想。 感知机可以有一个或者多个输入信号，输出一个信号。每个输入信号都有各自的权重，这些权重发挥着控制各个信号重要性的作用，也就是说权重越大，对应该权重的信号的重要性就越高。下面我们以两输入的感知机来描述一下真值表的逻辑，先看一下两个式子： 式子里除了输入，剩下的系数都可称为权重（权重和偏置），可以理解权重是控制输入信号...

经常性的使用深度学习这个术语来指训练神经网络的过程，有时指特别大规模的神经网络训练。那么神经网络究竟是什么呢？这里先回忆下数学中的函数，几元几次方程和直角坐标系的知识。首先，从一个房价预测的例子开始。假设有一个数据集，它包含了六栋房子的信息，知道房屋的面积和房屋价格。这时，想要拟合一个根据房屋面积预测房价的函数。可以想到最为人熟知的建模技术之一：线性回归，这通常是人们在学习预测模型时首选的技术...

30分钟即可入门Python