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1原创 单链表的插入和删除节点操作
插入操作需要修改两个指针属性，删除操作只需要修改一个指针属性。插入操作s.next=s语句与s.next=p.next顺序不能颠倒，不然会操作错误。·输入元素值赋给新结点*p的数据域;·将新结点*p插入尾结点*r之后;·尾指针r指向新的尾结点*P。在单链表中，插入和删除节点是最常用的操作。·输入元素值赋给新结点*p的数据域;.将新结点*p插入到头结点之后。3>被删除的节点，将不会有其他的指向，会被垃圾回收机制回收。删除节点操作：1>我们找到需要删除的这个节点的前一个节点。·生成一个新结点*p;
2025-11-24 00:00:20
184
原创 用java开发验证码
在大小写字母录入之后,面临的则是如何实现随机组合.关于这个问题则需要用到 1.字符串使用运算符”+”时会把”+”后面的内容转为字符串 2.引用Random类,然后进行四次循环遍历,每次生成一个随机整数index,利用index来实现char数组里元素的随机索引,每次索引完则可以用事先定义好的String变量来接收结果;大小写字母一共有52个,一个一个的录入效率又太低下,这里可以采用循环遍历的方法实现字母的便捷录入,而生成字母则可以用整数强制转换成字符时会根据ASCII码对应的字符的规则实现;
2025-11-23 00:00:59
431
原创 如何判断是否为水仙花数
判断遍历的数字是否是各个位数的数字的3次幂数之和是否等于数字本身，如果是它就为(水仙花数),1,选取个位数，,除以10，得到余数即为个位数。2选取十位数，i除以10，再对结果进行取整，取整后得到。通过用if的判断以及通过证明解决了如何判断水仙花数，更好的了解以及学习水仙花数。在python学习中，我们学习了if…else语句来判断语句。在键盘上输入三位整数，判断他们是不是水仙花。通过实验，提出的方法是正确的。运行得到153是一个水仙花数。输出：他们是水仙花数。
2025-11-22 00:01:23
107
原创 提升minist的准确率并探索分类指标Precision，Recall，F1-Score和Accuracy
Precision：查准率，在模型预测为positive(正)的样本中其中的正样本（真实的正样本）所占的比例，针对判定结果而言，预测为正类的样本（TP+FP）中真正是正实例（TP）所占的比率。在类别的数量不均衡的情况下，查准率是评估模型性能的一个很有用的标准。但是，在9个恶性样本中，将8个样本识别为良性，9个恶性有8个未被诊断出来，8/9，这个结果多么可怕！100个样本中，91个为良性，其中，1个FP（假正例）& 90个TN（真负例），9个为恶性，其中，1个TP（真正例）&8个FN（假负例）。
2025-11-21 00:01:59
683
原创 列表的类型以及应用
顺序列表：按照元素添加的顺序存储和访问元素。2.关联列表：每个元素与一个唯一的键相关联，通过键来访问元素。学到了列表的种类，以及如何访问列表中的值，还学会了如何列表脚本操作符。用户可以使用索引来访问列表中的值，也可以使用方括号的形式截取元素。注意，列表的索引是从0开始计算（0相当于第一个元素）-1表示倒数第一个元素，-2表示倒数第二个元素。用户可以对列表的数据项进行修改或更新，通常使用append()函数添加列表项，使用remove(）函数列表项。+和*操作对列表的操作与字符串相似，+用于重复列表。
2025-11-19 00:00:42
241
原创 创建单链表的时候，为什么class后面不用跟括号
因为Python中的类默认继承自object类，这是Python中的所有类的基类。如果你不显式地指定一个基类，Python会自动将你的类继承自object。而在单链表的创建中，类不继承自任何类，所以就不需要加括号。总结来说，创建单链表时class后面不用加括号是因为我们通常不显示地指定基类，而是默认继承自object类。如果需要继承其他类，就会在类名后面加上括号并指定基类。，ListNode类继承自Node类，因此class后面跟了括号。创建单链表的时候，我们常常疑惑为什么class后面不用跟括号。
2025-11-18 00:01:04
245
原创 单链表的插入和删除结点操作
在单链表中，插入和删除结点是最常用的操作，它是建立单链表和相关运算算法的基础。在单链表中插入和删除一个结点，要先找到前驱结点，插入操作需要修改两个指针属性，删除操作需要修改一个指针属性，插入和删除结点操作是单链表中最基础的操作，所以必须要掌握好。插入结点操作,比如将结点q插入单链表中第6个结点的后面，为了插入结点q，需要修改第6个结点中的指针属性；删除结点操作，比如删除第4个结点，就是删除单链表中第3结点的后继结点。
2025-11-17 00:00:27
118
原创 探索不同的优化器、损失函数、batch_size对分类精度影响
2) 二分类损失函数。batch_size取值32训练和取64和128训练，train vall 的loss下降趋势32>64>128>256,最终结果也是32>64>128>256差不多，train vall 的acc,的最终结果32=64>128>256，其中64的trainacc最先大于vallacc,可能是实验偶然的结果，对于只有十个的分类，可以将batch调到32附近，这样可以提高精度，降低训练时长。大多数的损失都是基于最原始的损失一步步改进的，或提出更一般的形式，或提出更加具体实例化的形式。
2025-11-16 00:00:39
808
原创 利用lnception模块搭建网络
Inception模块的核心思想就是将不同的卷积层通过并联的方式结合在一起，经过不同卷积层处理的结果矩阵在深度这个维度拼接起来，形成一个更深的矩阵。Inception模块可以反复叠堆形成更大的网络，它可以对网络的深度和宽度进行高效的扩充，在提升深度学习网络准确率的同时防止过拟合现象的发生。一般来说增加网络的深度和宽度可以提升网络的性能，但是这样做也会带来参数量的大幅度增加，同时较深的网络需要较多的数据，否则容易产生过拟合现象。（2）lnception模块搭建网络代码。（1）lnception原理。
2025-11-15 00:00:27
431
原创 Python的Xpath的使用方法
XPath 是用于在 XML 和 HTML 文档中定位和选择节点的语言，通过路径表达式和条件筛选，实现高效、灵活地查找和操作文档节点。选取 bookstore 元素中的 book 元素的所有 title 元素，且其中 的price 元素的值须大于 35.00。选择所有book下的title元素，仅仅选择文本为Harry Potter的 title元素。itle、 author、year 以及price元素都是book元素的子节点。<3>从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，而不考虑它们的位置。
2025-11-14 00:01:23
351
原创 探索transform中normalize randomcrop的用法
量纲单位的不同对于不同的量纲，数据的数量级大小也是不同的，导致数据之间不具有可比性。经过归一化处理后，不仅可以消除量纲的影响，也可将各数据归一化至同一量级，从而解决数据间的可比性问题。reflect：利用反射的方式进行填充[1, 2, 3, 4] 》[3, 2, 1, 2, 3, 4, 3, 2]symmetric：对称填充方法[1, 2, 3, 4] 》》[2, 1, 1, 2, 3, 4, 4, 3]padding：填充边界的值，单个（int）,两个（[左/右，上/下]），四个（各个边界）
2025-11-13 00:00:20
470
原创 探究pytorch中多个卷积层和全连接层的输出方法
创建多个卷积层并连接它们时，通常会在每个卷积层后使用激活函数，这有助于引入非线性性，从而使网络能够学习更复杂的特征。在深度学习中，多个卷积层通过使用激活函数引入非线性，以学习更复杂的特征。在卷积层与全连接层之间，需要进行flatten操作，将多维张量转换成一维张量，以便进行全连接层的操作。flatten 通常指的是将一个多维的张量（tensor）转换成一个一维的张量，以便进行全连接层等操作。问题2: 多个卷积层加上多个全连接层的输出方法。问题2: 多个卷积层加上多个全连接层的输出方法。
2025-11-12 00:01:00
409
原创 如何利用切片操作实现一个trim()函数
针对如何利用切片操作实现一个trim()函数，去除字符串首尾的空格这一问题，通过逐一实验，证明该方法是有效的。先判断字符串是否为空字符串，再判断字符串首尾是否有空格，有则去除空格，没有则直接输出，后返回不包含空格的字符。print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试成功！print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试失败！print('测试成功！
2025-11-11 00:00:24
248
原创 前插法创建单列表
（2）将新节点的前驱指针指向头节点：新节点通过其前驱指针指向当前的头节点，即新节点将成为链表的新的头部。（3）更新头节点：如果链表不为空，则将原头节点的前驱指针指向新节点，这样新节点就插入到了原头节点之前。（1）在实现前插法时，需要注意内存管理，确保每次分配的内存都能正确释放，防止内存泄漏。（2）每次插入新节点后，都需要更新链表的头结点以指向新的节点，否则会出现错误。（1）创建新节点：为新元素分配一个节点，并将元素赋值给该节点。另外：如果链表原本为空，则需要将新节点同时作为头节点和尾节点。
2025-11-10 00:02:05
401
原创 列表之间的复制
在本次的研究中，我们可以通过对三种方法的不同例子分析可得：直接赋值的方法会发生双列表同步改变，并不能能算列表的真复制。深复制办法则可以保证无论a有多少层，得到的新列表b都是和原来的无关的，这是最安全、最有效的复制方法。当我们使用列表时，为了节省时间和代码长度，便可以使用列表的复制来将相同类型的列表再一次使用。如果将赋值符号“=”直接赋值例如a=b，则是一种非复制方法，此时a和b两个列表是等价的，修改其中任何一个列表都会直接影响另一个列表。可以使用列表的copy（）方法实现列表的浅复制。
2025-11-09 00:01:08
295
原创 在Java中如何使用while循环语句解决逆序数问题
因此根据这种方法我们还可以通过Java的循环语句判断自助售票机的吐硬币问题，此代码的运行结果是对的，证明了该方法是有效的，本文的方法结果有是有效的，比较通俗易懂，但是单码以及方法过于简单。循环条件是true，循环体会被一直执行，停不下来，所以需要增加一个循环条件 的问题。（1）对于一个数字，先找到它可以被“1后面几个0”除，而这“几个”说的就是"10的几次方"，也就是"被10除几次"正常人数，从右往左，个、十、百、千，“1” 后面0个0、1个0、2个0、3个0（位数对应1、2、3、4）。
2025-11-08 00:02:15
394
原创 理解Java finalize函数
如下代码一就是一个例子，我们先创建一个Recycle类用于重写finalize方法（在里面打印一段话），这样就可以看见finalize的效果，再创建一个Test类用于测试。根据输出可以看到finalize函数已经被执行，并且可以看到它不会影响代码执行的过程先执行的Test的print再执行的finalize。缺点之一也从代码中体现了出来，finalize不会立即调用，具有不确定性，可能会长期不执行，从而会占用资源。System.out.println("啊，我死了。Q：finalize的运行机制？
2025-11-07 00:35:25
289
原创 如何提高准确率（Accuracy）
嫌麻烦的：自己做的项目有现成的，就迁移学习 自己数据集单一的，就从数据集入手；在实际操作中，常常得出的准确率不尽人意，那么如何提高测试集上的准确率呢？模型过拟合：就改进模型的超参数，或者正则化，权重衰减，Dropout；模型欠拟合：就增加复杂模型，增加epoch；模型训练时间过长：批次处理标准化。
2025-11-06 00:01:23
375
原创 卷积层的输入输出的shape的计算公式
输入A的shape为（m， n_H_prev， n_W_prev， n_C_prev），其中m为样本数，n_H_prev为上一层输出的高度，n_W_prev为上一层输出的宽度，n_C_prev为上一层输出的通道数。卷积核的shape为(f, f, n_C_prev, n_C)，其中f为卷积核的大小，n_C_prev为上一层输出的通道数，n_C为当前层输出的通道数。中构建一个自己的神经网络，框架会自动进行后向传播，所以只需要搭建好前向传播的部分，这里面维度必须对应好，其他的调用函数就行。填充为p，步长为s。
2025-11-05 00:00:42
377
原创 flatten的其他参数介绍
我们可以尝试这么理解，假设你的数据为1维数据，那么这个数据天然就已经扁平化了，如果是2维数据，那么扁平化就是将2维数据变为1维数据，如果是3维数据，那么就要根据你自己所选择的“扁平化程度”来进行操作，假设需要全部扁平化，那么就直接将3维数据变为1维数据，如果只需要部分扁平化，那么有一维的数据不会进行扁平操作。此处的部分扁平化与案例二有所不同，案例三是将第二维度的数据扁平化转化，以至于转化后的每个维度的数据有所增加。end_dim：结束flatten的维度（可选参数，默认值为-1）
2025-11-04 00:01:27
308
原创 基于多尺度卷积神经网络的图像分类
卷积可以提取图像的局部特征，池化则可以降低特征图的维度并提高模型的泛化能力。对于较小的数据集，较小的卷积核和池化大小可能更合适，因为较小的模型可以减少过拟合的风险。对于较大的数据集，较大的卷积核和池化大小可能更合适，因为这样可以提高模型的特征提取能力和泛化能力。特征提取：卷积操作可以捕捉到图像中的局部特征，通过卷积核在图像上滑动，对每个像素点进行运算，从而提取出有效的特征。这种参数共享的方式可以大大减少模型的参数数量，降低了模型的复杂度，同时提高了模型的泛化能力。比较不同卷积核大小和池化大小的性能。
2025-11-03 00:01:33
681
原创 探索不同的优化器对分类精度的影响和卷积层的输入输出的shape的计算公式
这段代码演示了如何在PyTorch中使用不同的优化器（如SGD、Adam和RMSProp）来训练一个简单的神经网络，并评估这些优化器对分类精度的影响。在每个训练周期中，代码使用不同的优化器来更新神经网络的参数，并计算测试集上的分类精度。该代码示例演示了如何在PyTorch中使用不同的优化器（如SGD、Adam和RMSProp）来训练一个简单的神经网络，并评估这些优化器对分类精度的影响。在每个训练周期中，代码使用不同的优化器来更新神经网络的参数，并计算测试集上的分类精度。定义一个简单的神经网络。
2025-11-02 00:00:41
288
原创 探索flatten的参数与神经网络
通过本周上课学习和课下练习，我们小组了解到了flatten的参数的具体应用flatten只能适用于numpy对象，即array或者mat，普通的list列表不适用。同时了解到神经网络是一个很大的知识板块，在看它思维导图的时候能够很直观的感受到其种类的多样，目前也只是了解到它大概分为七个板块。也看到了它的思维导图，大致可以分为这几个大类单层神经网络， 前馈神经网络， 反馈型神经神经网络， 自组织神经网络，结构自适应神经网络，对抗神经网络GAN，随机神经网络。默认值为-1，表示展平到最后一个维度。
2025-11-01 00:00:46
355
原创 查找学生序号
在工程实践课上，删除某些学生的信息，如果学生数量过多，我们还要数哪个学生排在第几个，很麻烦，如何直接让我们知道学生的序号呢？针对数据信息量大的列表，可以enumerate函数来告知某个信息的序号。运用enumerate函数对列表进行遍历,如代码清单所示。先创建一个用户信息列表，如代码清单所示。运行结果，如代码清单所示。
2025-10-31 00:01:13
419
原创 Python中定义LinkNode类
提出解决思路：长度即为个数，由此应计算结点的个数，使用while（循环）来解决。先让p指向头结点，cnt 置为0，当p结点不是尾结点时循环：cnt增1，p后移一个结点。针对上述四个问题，通过自学，自查方法，时能懂得大概含义，再加上上课听老师的思路，能够更加理解其根本含义。通过实践检验的实验，证明该方法是有效的，本文的方法在自查有许多获取只是途径没用上，未来可以继续探讨有关单链表的问题。尝试直接在中间插入，会直接导致后结点混乱（无法与新插入前后联系），再阅读书籍，知道应该从后插入，再用指针相连；
2025-10-28 00:00:29
243
原创 判断所输入的序号是否在列表长度内
针对所输入的数字超过了列表的长度导致系统无法正常运行，提出了先定义列表的长度，在判断所输的数是否在列表长度内。通过实践证明，该方法是有效的。首先定义列表的长度，然后在判断所输入的序号是否在列表长度内，如果在列表就输出所得的查询内容;若不在，就输出此讯号不存在。首先定义列表的长度，然后在判断所输入的序号是否在列表长度内，如果在列表就输出所得的查询内容;若不在，就输出此讯号不存在。e=int(input('请输入你要查询的序号'))print('此序号不存在')
2025-10-26 00:01:17
268
原创 Python中列表
跟据分别敲出list和tuple列表可以看出定义方式分别为[]和（）并且对其分别访问元素和经行修改增添发现list可以进行修改而tuple不可以，但是定义方式与访问元素都是基本相同。在学习python的过程中，我们会经常使用到列表而常用的有序列表就是list与tuple，两者非常相似因此在使用的过程中往往容易混淆，本次便探讨list与tuple的区别。注意下述步骤全部使用(1)格式，有了数字1后不要再使用首先、然后等逻辑顺序连词。定义一个tuple列表 访问其中元素并尝试修改，观察是否与list函数一样。
2025-10-25 00:01:58
363
原创 切片在list
从列表或者字符串中取出部分元素是十分常用的操作，利用好切片能够简单快捷地取出指定索引范围，例如反转字符串之类的操作就可轻易实现了。切片格式为list[起始元素序号 : 结尾元素序号 : 步长]，与range的取值方式类似，结尾的元素是取不到的;再加上步长，可以取到列表中任意一段元素；利用切片在list和字符串中取元素。Tuple和字符串中同样适用；，则可省略为’[:3]’同样也可以倒数切片；
2025-10-24 00:01:12
239
原创 Python 中进行txt文件的读写
针对读取过长的信息，我们可以使用splitlines函数根据字符串中的换行符来将字符分割成多个子串。要以列表输入多个信息，可以引入for循环。(2)如果要以列表形式输入多个信息，可以运用for循环的方法，将变量输入文件中，为了方便显示可以再输入换行符。如果文件中信息过长要如何显示？如果要以列表形式输入多个信息要如何做？如果要读取过长信息，我们可以运用splitlinesl来进行分割。list=['张三,男,18','李四,男,18','王五,男,18']f.write('张三,18,男')
2025-10-23 00:00:29
380
原创 Python条件语句
但在if语句的学习中，我们发现：许多情况下我们都需要使用多重条件语句，而因此，我们需要学习并合理使用if语句的嵌套来正确运用多重条件语句。在本次的学习中，我们学到了如何正确运用if语句的嵌套来解决一下重叠的条件语句问题。同时，我们也在研究if语句的嵌套过程中，学习到了一些别的方法来解决这一问题，这让以后我们能有更多能力来面对问题的发生。在表示分段结构的时候，我们常常会有许多不同的方法来表示，包括但不限于if语句的嵌套和多分枝结构等，下面是对同一分段函数的不同python表示方法。代码清单4（其他方法）
2025-10-22 00:00:49
394
原创 Python中列表pop()，remove()，clear()
对于列表的删除，这些方法需要根据不同的需求选择使用。需要注意的是，pop()和remove()方法会修改原始列表，而clear()方法会返回一个新的空列表。这篇文章是讨论在Python中列表的三种删除方法pop()，remove()，clear()在函数列表中的运用方法和使用的不同。remove()方法用于删除列表中指定的第一个匹配到的元素。pop()方法用于删除列表中的指定索引位置的元素，并返回被删除的元素。clear()方法用于删除列表中的所有元素，将列表变为空列表。
2025-10-21 00:00:17
157
原创 list,dict的区别
字典元素由键值对组成，这些键值对之间用逗号隔开，在键值对中键和值由冒号‘：’分隔，主要要分清楚列表和字典的基本结构，记清楚他们之间的基本特征。解决方法：将list修改为dict并且将[]修改为{}或者将[]中的元素改为['job,18,男','Jack,18,男']，如“代码清单4”所示。list=['message':'job,18,男','message':'Jack,18,男']dict={'message':'job,18,男','message':'Jack,18,男'}
2025-10-19 00:00:45
375
原创 列表的长度
针对所输入的数字超过了列表的长度导致系统无法正常运行，提出了先定义列表的长度，在判断所输的数是否在列表长度内。通过实践证明，该方法是有效的。首先定义列表的长度，然后在判断所输入的序号是否在列表长度内，如果在列表就输出所得的查询内容;若不在，就输出此讯号不存在。首先定义列表的长度，然后在判断所输入的序号是否在列表长度内，如果在列表就输出所得的查询内容;若不在，就输出此讯号不存在。print('此序号不存在')e=int(input('请输入你要查询的序号'))
2025-10-18 10:55:53
218
原创 continue 和 break的区别
在上面的示例中，当 i 的值等于 3 时，break 语句被执行，循环被立即终止，程序将跳过循环体中剩余的代码，继续执行循环之后的代码。在上面的示例中，当 i 的值等于 3 时，continue 语句被执行，跳过了当前循环体中剩余的代码，直接进入下一次循环。在Python 中，continue 和 break 是两个用于控制循环结构的语句，它们的主要区别如下。总的来说，continue 用于跳过当前循环的剩余部分，而 break 用于退出当前循环。
2025-10-16 00:00:29
228
原创 关于VGG网络实现总结
对于vgg的使用，我们总结了一下几点的不足:模型太过复杂性，VGG网络有很多层，当我们用于训练和测试的时候，都需要花费大量的计算资源，时间和脑力。说到网络深度，这里得提到卷积，虽然AlexNet有使用了11x11和5x5的大卷积，但大多数还是3x3卷积，对于stride=4的11x11的大卷积核，一开始原图的尺寸很大因而冗余，最为原始的纹理细节的特征变化用大卷积核尽早捕捉到，后面的更深的层数害怕会丢失掉较大局部范围内的特征相关性，后面转而使用更多3x3的小卷积核（和一个5x5卷积）去捕捉细节变化。
2025-10-15 00:01:03
328
原创 Python中模块的用法
在Python中，模块是代码重用的一种方式，可以将相关的代码放在一个模块中，然后在其他程序中导入该模块来使用其中的代码。接下来，创建一个名为package_example的目录，其中包含一个名为__init__.py的空文件和一个名为module_example.py的模块文件。模块可以是一个独立的脚本，也可以是Python程序的一部分。总之，Python的模块和包是用于组织和管理Python代码的重要工具，可以方便地引入和使用其他模块和包中的函数、类和变量，更好地重用代码和提高代码的可维护性。
2025-10-12 00:01:03
419
原创 类和实例的区别
在类体所有函数内部中以“self.变量名”的方式定义的变量称为实例属性或实例变量，实例属性是每个类实例都具有的属性，每个对象的实例属性可以不同，且不会被其他对象所共享。类属性是绑定到类的属性，它们是共享的，所有实例都可以访问类属性。类属性可以通过点号运算符访问，不需要创建类的实例。综上所述，类属性是类对象所拥有的属性，被所有类的实例共享;实例属性是每个类实例（对象）都具有的属性，每个对象的实例属性可以不同。在python中，类和实例是两个重要的概念，用于创建和组织代码。
2025-10-11 12:00:36
384
原创 用Java获得一个地区的天气情况
成都市是国务院批复确定的国家重要的高新技术产业基地、商贸物流中心和综合交通枢纽、西部地区重要的中心城市，重要的电子信息产业基地；市，简称“蓉”，别称蓉城、锦城，四川省辖地级市，省会、副省级市、超大城市 、国家中心城市、 美食之都，地处中国西南地区、四川盆地西部、成都平原腹地，介于东经102°54′~104°53′、北纬30°05′~31°26′之间，属亚热带季风性湿润气候，总面积14335平方千米。晾晒指数：天气不错，适宜晾晒。旅游指数：晴，有微风相伴，但温度较低，天气冷，请若外出请注意防寒保暖。
2025-10-10 00:00:29
754
原创 实现动态给数组添加元素
用do-while方法进行数据扩容和添加，没循环一次就重新定义一个newArr并且newArr的长度始终为Arr.length+1，然后将Arr数组中的元素放在newArr中，然后再将将输入的数据放在新数组扩容的位置上，然后再传回数据Arr = newArr。数组的动态扩容，主要难点在与对循环的理解，以及对数组的理解，数据在输入之后改放在新数组的哪个位置，以及在新数组添加玩元素之后，要把数据重新传回在原来的数组中，从而来实现原来数组的增长。System.out.println("取消添加输入n");
2025-10-09 00:00:51
258
学生成绩管理系统(Python版).7z
2021-10-13
【调研】您在开发过程中是通过什么途径解决问题的
2014-05-18
【调研】大家写技术博客的初衷是什么
2014-05-18
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