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RSS订阅原创 十大排序算法 — — 代码总结
简单的总结了一下十大排序算法，内涵全部的算法C++代码，算法包括：冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、计数排序、桶排序、基数排序、快速排序、归并排序等排序算法。
2025-01-23 19:32:55
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原创 yield 与 lambda 的理解与使用
Python中， 是一个关键字，用于创建匿名函数，也就是那些没有具体名称的函数。这种函数通常用于编写简单的、临时的函数，它们在定义后立即被调用，或者作为参数传递给其他函数。：这是传递给 函数的参数，可以是一个或多个。：这是 函数返回的表达式的结果。示例：lambda 的高级用法1. 作为高阶函数参数 函数经常作为参数传递给其他函数，这些函数被称为高阶函数。例如，、 和 都是高阶函数。2. 与排序函数结合 函数可以用于 或 方法中，以自定义排序逻辑。3. 作为默认函数参数4
2024-12-02 10:34:13
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原创 DFS练习题 ——（上）
最简单的思路：第一个位置可能是所有值，因此进行一次遍历，得到所有值在第一个位置的可能（此时需要进行将原位置上的数与需要在该位置的树进行一次交换，因为如果第一个位置不是原来的值，那么原来的值一定在之后的某个位置上），第二个位置也是如此，第三个位置也是如此…因为要判断是否存在一条路径（从根节点到叶子节点），其上面的值的和满足目标值，我们因此可以使用深度优先搜索来对每一个节点进行访问，如果访问到根节点就停止，并且判断此时累积的值是否满足目标值。的思路一样，进行深度搜索，不过单独使用一个二维向量进行记录合适的值。
2024-11-27 22:24:47
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原创 动态网页爬取 —— ajax 与 selenium
动态网页（Dynamic Web Page）是指网页的内容能够根据用户的请求、用户的行为或其他条件动态生成和变化的网页。与静态网页不同，动态网页不是预先存储好的固定内容，而是在用户访问时通过服务器端的处理或客户端的脚本执行即时生成的。。
2024-11-16 21:54:37
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原创 爬虫基础总结 —— 附带爬取案例
正则表达式（Regular Expression，简称regex或regexp）是一种文本模式描述的方法，它可以用来检索、替换符合某个模式（规则）的文本。正则表达式由一系列字符组成，这些字符可以是普通字符（例如，字母a到z）、特殊字符（称为"元字符"）或两者的组合。
2024-11-16 21:44:12
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原创 Ambari搭建Hadoop集群 — — 问题总结
参考硬盘：master（29 GB）、slave1（29 GB）、slave2(29 GB)内存：master（4 GB）、slave1（2 GB）、slave2（2 GB）处理器：master（1个处理器，4个内核）、slave1（1个处理器，2个内核）、slave2（1个处理器、2个内核）推荐配置硬盘：master（30 GB）、slave1（25 GB）、slave2(25 GB)内存：master（4 GB）、slave1（2 GB）、slave2（2 GB）
2024-10-06 15:32:30
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原创 Vue （快速上手）
JSON Web Token (简称：JWT)，是一个 token 的具体实现方式，是目前最流行的跨域认证解决方案。"姓名": "张三 ","角色": "管理员","到期时间": "2020年7月1日0点0分"用户于服务端通信的时候，都要返回这个 JSON 对象，服务区完全只靠这个对象认定用户身份。为了防止用户篡改数据，服务器在是生成这个对象的时候 ，会加上签名。一个 JWT 实际上就是一个字符串，它由三部分组成，用点（Header（头部）
2024-10-06 12:22:30
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原创 力扣 — — 2555. 两个线段获得的最多奖品
给定一个数组，数组中的值表示的是奖品的位置，每一个位置可以有多个奖品，并且设定一个线段的长度K，要求从所有奖品位置中选择两个长度为K的连续位置线段，并且要求这两个线段中的奖品位置上的奖品数量之和是最大的。（假设：数组是一个非递减的序列）
2024-09-11 22:42:46
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原创 Spring Boot（快速上手）
Spring Boot是一个开源的Java框架，由Pivotal团队（现为VMware的一部分）开发，用于简化Spring应用程序的创建和部署过程。它旨在让开发者更快速地启动和运行新的Spring项目，通过提供一系列默认配置来减少开发者的配置工作。
2024-08-24 22:15:32
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原创 图神经网络简单理解 — — 附带案例
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种深度学习模型，专门用于处理图结构数据。它能够捕捉节点的邻域结构信息，广泛应用于各种领域，如社交网络分析、生物信息学、推荐系统等。
2024-08-15 10:14:42
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原创 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）附代码案例
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法，属于进化计算的一种。它是由John Holland在20世纪70年代提出的，用于解决优化问题。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。
2024-08-14 20:58:45
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原创 快速入门 HTML + CSS + JS （附带简单案例）
HTML是网页内容的标准标记语言，用于定义网页的结构和内容。它由一系列的元素（elements）组成，这些元素可以包含文本、图片、链接以及其他媒体内容。CSS用于设置HTML元素的样式和布局，它不是编程语言，而是一种样式表语言，用于描述HTML文档的呈现方式。JavaScript是一种脚本语言，通常用于网页上实现交互功能，也可以用于服务器端（如Node.js）。
2024-08-10 10:42:27
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原创 SVM支持向量机（Support Vectors Mechine）
SVM是一种监督学习算法，常用于解决二分类问题（也可以解决多分类问题），它可以处理线性可分的数据，同时也可以处理线性不可分的数据，广泛应用于分类、回归甚至异常检测等任务。SVM的核心思想是找到数据点之间的最优边界，这个边界能够最大化不同类别之间的间隔。线性可分的数据是指至少能够通过一个直线将数据进行分隔开，如下图所示：数据可以有无数条直线能够分隔开，但是在所有直线中，我们能够直观的感受到，上图中红色的直线分割的效果是最好的，我们对分割直线定义标准：定义： 直线的参数为 www，直线分割的两部分数据与直线的距
2024-08-08 15:17:12
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原创 时间序列预测 — — ARIMA模型（理论分析与代码详解）
ARIMA模型的全称为：差分整合移动平均自回归模型是一种数据类型，它记录了在连续时间点上观测到的数值。这些数值可以是任何可以量化的度量，比如经济指标、股票价格、温度、销售额等。是一种按照时间顺序排列的数据集，其中每个数据点都与一个特定的时间点相关联。这种数据类型通常用于记录和分析随时间变化的数值信息。时间序列根据时间和数值的性质不同，可以分为和。性质：时期序列可加，时点序列不可加。
2024-07-25 13:25:17
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原创 DDPM扩散模型（模型结构图与公式推导）
去噪过程是加噪过程的逆过程，是从高斯噪声中恢复原始数据的过程，我们可以假设去噪的噪声也是取自一个高斯分布，我们无法逐步地去直接拟合分布，因此需要构建一个参数分布来去做估计，逆扩散过程仍然是一个马尔科夫链过程。
2024-07-21 20:09:53
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原创 决策树模型（Decision Tree）
P1P_1P1：表一种类别的数据占总数居的比例。P01−P1P01−P1：表示除了P1P_1P1类别以外的其他数据占总数据的比例。
2024-07-17 17:37:20
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原创 线性回归模型
假定我们已经求出来了www和bbb，那么我们就确定了一条直线，就可以使用该直线进行预测了，为了方便判断我们所预测出来的值y’与真实的值y之间的误差是多少，我们要定义*“一把尺子”*，用于衡量预测值y′y'y′与真实值yyy之间的误差。这里我们使用均方误差来定义代价函数Jwb12m∑i1mfwbxi−yi2Jwb2m1i1∑mfwbxi−yi2公式拆解fwbxi−yifwb。
2024-07-08 17:33:44
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原创 935.骑士拨号器 - 力扣
读完题目之后，一个很简单的思路就是模拟，使用暴力的方式来模拟这一过程，最初我是用的是深度优先搜索算法进行暴力求解，但是回出现栈溢出的情况，在输入。的时候，电脑内存爆满，导致电脑卡死，而后重启得以恢复。因此需要想出一个更加高效的方法，另一个思路就是——动态规划算法，我们可以定义。数组，将其都存储进去，然后在循环的时候进行遍历这个数组，表示每个值能从那个位置移动而来，，那么每一个数字都只不能移动，所以长度为1的每一个数字的值都为。进行动态规划结束后，我们得到的是以每一个数字结尾的长度为。
2024-06-26 20:18:31
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原创 Python — — GPU编程
使用@cuda.jit装饰器定义 GPU 核函数，这与 CPU 加速中使用的@jit类似，但@cuda.jit@cuda.jit# 核函数体，使用 CUDA 线程索引进行计算# 例如: position = cuda.grid(1)：其中用于确定当前线程在执行的整个网格（grid）中的位置，这里的参数1表示一维的GPU网格索引，如果是则表示二维的GPU网格索引。线程（Thread）：执行计算的最小单元。块（Block）：一组线程，它们可以共享数据并通过共享内存进行通信。网格（Grid）
2024-06-17 20:39:03
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原创 数据可视化案例
通过以上方式可以让我们很快的找到图片对应的标签，通过观察，我们可以找到每一个图片的链接都存放在。标签的数据，然后再通过字符串的分割、选取、剔除等操作可以得到最终我们需要的数据。键进入开发者模式，这样可以让我们很方便的找到网页中每一块数据对应的源码。由于我们需要的是每一页的标签，一个简单的可行的思路是找到。标签下，这种情况我们就需要后期的处理了，先简单的得到。同样的，我们可以找到电影名称所在的标签。的值对应的是下一页的网址，如果。标签对应的标签，这里找到的是。
2024-06-16 22:16:13
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原创 Random —— python（And）numpy
随机种子的意义：在不同的地方，如果使用相同的随机种子，并且进行相同数量随机数生成操作，那么会得到一个完全相同的随机数序列。
2024-06-07 16:34:13
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原创 Transformer
代替了网络，在传统的网络中，训练的时候是一个马尔可夫过程，即每一层中的输出都需要上一步输出的中间结果，传统的无法做到并行，在中，使用机制来进行并行计算，输出结果是同时被计算出来的，并行计算只存在于在训练阶段，现在基本已经取代了。网络可分为两个部分：层与层，并且和重复了次。在输入数据中，表示的是原句子的结束标志，表示翻译后的句子的开始标志，也表示结束标志，向中输入 和 然后进行计算损失的时候与进行计算，与的每一个词正好错开一个位置，这样的每一个词通过网络后得到概率正好是下一个词的概率。输入数据的预处理操作：
2024-05-28 19:28:56
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原创 U-Net网络
首先定义一个卷积层，后面连接一个下采样层，重复4次。然后添加一个卷积层。再添加一个上采样层，后面连接一个卷积层，重复4次。最后添加一个3 * 3的卷积层，将维度映射为(RGB)3个channel。U-Net整体代码# 开始进行上采样# 进行输出self.Th = nn.Sigmoid() # 由于我们只需要直到图像的蒙版，只需要知到这个像素是黑的还是白的，因此这是一个二分类问题# 进行上采样O1 = self.c6(self.u1(R5, R4)) # 进行拼接。
2024-05-27 15:24:28
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原创 MapReduce编程
序列化）：将结构化对象转换为字节流，方便进行网络传输或写入持久存储过程反序列化）：将字节流转换为一系列结构化对象的过程，相当于重新创建该对象。
2024-05-14 20:05:11
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原创 Re - 正则表达式（附带大量python实例）
正则表达式（Regular Expressions，简称 Regex）是一种用来描述文本模式的工具，它通过一系列字符和特殊字符组合成的表达式，用于在文本中进行模式匹配和搜索。这些模式可以用来检索、替换、分割字符串，以及验证输入的格式是否符合要求。python中，使用正则表达式通常涉及到 re模块。这个模块提供了一组功能，用于处理正则表达式。
2024-05-13 20:14:45
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原创 Python中的多进程、多线程、协程
多线程相对于进程，多线程只能并发执行，不能利用多CPU，相对于协程，多线程的启动数目有限 ，占用内存资源，并且有线程切换的时间开销
2024-05-10 19:53:43
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原创 LeNet-5上手敲代码
LeNet-5由Yann LeCun在1998年提出，旨在解决手写数字识别问题，被认为是卷积神经网络的开创性工作之一。该网络是第一个被广泛应用于数字图像识别的神经网络之一，也是深度学习领域的里程碑之一。LeNet-5。
2024-05-09 19:12:28
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原创 一文搞定文件的读写操作
的第一个参数表示需要将文件数据写入的地址，可以为一个指针/数组，第二个参数表示需要写入数据的大小，第三个参数表示文件指针。，其参数有两个，第一个参数表示要写入的数据，第二个参数表示要写入的文件。进行关闭，其参数为要关闭的文件指针。文件的读写操作有两种方式，分别是。两个方法进行输入输出流操作。：要先将写入的数据转换为。反序列化可以从文件中读取。最简单的方式是直接使用。可以直接关闭流，其中。
2024-05-06 21:17:49
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原创 Python中的魔法方法
是使用实例对象进行传参的时候进行调用的，其参数可以接收所有的位置参数和所有的关键字参数。相当于重写遍历的方式，在对类对象进行遍历的时候会直接调用该方法。是在创建实例后的初始化方法，是创建实例后直接调用的方法。是在创建实例之前进行调用的，返回的是一个对象。方法，在查看类对象的长度的时候(使用。是在销毁实例对象的时候进行调用的。)直接掉哦用该方法。
2024-05-06 10:44:44
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原创 Pytorch快速上手
模型迁移是在已经训练好的模型上进行训练，也可以成为模型的微调，具体的做法有再原有的模型上添加层，或者修改原来模型的某些层。运行之后会出现如下的信息，直接点击蓝色显示的地址即可打开对应的网页查看具体的信息。是一个可视化的包，可用于展示模型损失的变化或者是直接查看图片数据集。用于自定义自己的模型，可以方便快速的搭建自己的模型。，需要额外进行下载，并且版本过高可能会出现异常。中提供了一些标准的数据集，可在官方网页进行查看。）之后即可在相应的网页上查看具体的信息了。用于对数据进行变换，常见的有。
2024-05-05 20:04:35
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原创 Git - 命令(附：CMD常用指令)
如果远程分支比你的本地分支有更多的提交，你可能需要先使用 git pull 来合并远程分支的更改，以避免冲突。之后只要双击该文件即可执行指定命令，我们可以将常用的命令输入记事本中，并保存为后缀为。目录中，可以实现开机自动运行。
2024-04-26 21:59:16
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原创 蓝桥杯 — — 完全日期
为了更快的知道这个求和出来的值是否是一个完全平方数，我们可以使用一个哈希表将这些值的完全平方数进行存储下来，这样每次查找的时间就变为了。，然后再判断每一个数是否是一个合法的日期，如果这个日期是合法的，接着判断这个日期的每一个位置上的数字之和是否是一个完全平方数即可。因为对于给定范围的年份，其范围是有限的，对于这道题给出的日期一共有。的平方进行标记，表示该范围内的所有完全平方数。我们可以在每次判断是闰年的时候将数组中。位数，也就是说每个位置上的数最大取的是。，对应的所有位置最大值的和是。
2024-04-16 20:30:11
740
原创 蓝桥杯 — — 纯质数
开始进行遍历，遍历到的每一个数，如果是质数，我们都将其进行添加到数组中，接着对数组中已经记录的所有质数进行乘积，如果得到的结果小于给定的范围，那么就标记这个值为合数，继续遍历下一个数，直到边界时停止。)，如果需要判断单个数是否为素数，试除法是更合适的选择；一个最简单的思路就是枚举出所有的质数，然后再判断这个质数是否是一个纯质数。为一个合数，进入下一个循环，判断4不是一个质数，直接进行遍历。：对一个给定的范围，求其中的质数，我们从。，表示目前的所有数都是一个质数，然后从。），接着进入下一个循环，判断。
2024-04-15 20:25:19
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