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RSS订阅原创 分支限界法程序
goods = [[0,5,7],[1,4,9],[2,8,15],[3,12,21],[4,13,24]]#物品编号，物品重量，物品价值。s,y = divmod(i,2)#s为商，是父节点的编号，y为余数，余数是0，则为左孩子，记录1，反之，记录0。s,y = divmod(i,2)#s为商，是父节点的编号，y为余数，余数是0，则为左孩子，记录1，反之，记录0。node = Node(0,0,1,0)#根节点，当前重量cw为0,当前价值cp为0，根节点编号id为1。
2023-11-29 15:37:45
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原创 回溯法代码程序
goods.sort(key = lambda x:x[2]/x[1],reverse=True) #按照物品的单位重量的价值由大到小排序。goods = [(0,2,6),(1,2,3),(2,6,5),(3,5,4),(4,4,6)]#物品集合，记录物品的编号、重量、价值。print("共有："+str(sum1)+"种着色方案")print("共有："+str(sum1)+"种放置方案")print("共有："+str(sum1)+"种放置方案")w=[2,2,6,5,4]#物品重量。
2023-11-27 09:13:05
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原创 shiyan
该数据集包含1797个样本，每个样本由8x8像素组成，表示一个手写数字，然后可以加载并划分数据。6.训练分类器:如果需要使用PCA降维后的数据进行分类器训练，则可以选择一个分类器模型，并使用X_train_pca和y_train来训练模型。5.可视化低维度表示结果:最后，我们可以对新的低维度表示进行可视化：这会生成一个散点图，其中每个点表示一个样本，颜色表示其所属的类别。4.执行PCA降维操作:接下来，我们执行PCA操作，并将原始数据从64维降至2维。
2023-05-22 11:34:08
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原创 朴素贝叶斯特征探索
plt.hist(X[:,-1],bins=20)#第4维特征。plt.hist(X[:,0],bins=20)#第1维特征。plt.hist(X[:,1],bins=20)#第2维特征。plt.hist(X[:,2],bins=20)#第3维特征。#高斯分布就是正态分布，用于分类问题。
2023-03-27 11:28:21
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原创 machine learing test1
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.model_selection import train_test_splitiris=load_iris()X=iris.datay=iris.targetX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)clf=DecisionTreeClassi
2023-03-24 15:17:40
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原创 实验三2222
#class SchoolPerson:# def __init__(self,name,sex,age):# self.name=name# self.sex=sex# self.age=age# def __del__(self):# print("__del__方法已调用")## def set_info(self,name,sex,age):# self.name=name# self.s...
2022-04-18 16:00:08
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原创 caozuo
apt update && apt install fonts-wqy-zenhei#ifconfigls /devmount /dev/sdb1 /mntls /mntcd /mntapt install xpdf#apt install libreofficesu guest chromium &wget -i 大数据软件.txt &xpdf *02.pdfcat > 任务.txt <<EOFcd ..umount /mnt.
2022-04-12 15:29:20
2630
原创 【无标题】
linux目录架构/ 根目录/bin 常用的命令 binary file 的目錄/boot 存放系统启动时必须读取的档案，包括核心 (kernel) 在内 /boot/grub/menu.lst GRUB设置 /boot/vmlinuz 内核 /boot/initrd 核心解壓縮所需 RAM Disk/dev 系统周边设备 /etc 系统相关设定文件 /etc/DIR_COLORS 设定颜色 /e...
2022-04-12 15:28:40
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空空如也
链表实现新生信息系统
2021-11-16
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