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海滩上有一堆桃子（讲解和代码）题目：海滩上有一堆桃子，5只猴子来分。第1只猴子把这堆桃子平均分成5份，多了一个，这只猴子把多的一个扔入海中，拿走了一份。第2只猴子把剩下的桃子又平均分成5份，又多了一个，它同样把多的一个扔入海中，拿走了一份。第3、第4、第5只猴子都是这样做的，问海滩上原来最少有多少个桃子？思路：思路很简单，枚举法。从1到大，逐一枚举，每一次要做的事就是检查这个桃子数是否符合题目给的要求（也就是让五只猴子逐一按照规则分配，直到能进行五次，那么第一次出现的就是我们要找的数）代码：d

深度神经网络在图像分类中的应用1-包2-加载和处理数据集3-模型架构3.1 -2层神经网络3.2 -L层深层神经网络3.3 -一般方法4 -二层神经网络练习1-两层模型4.1-培训模型五层神经网络练习2-L_layer_model5.1-训练模型6-结果分析7-使用自己的图像进行测试（可选/未分级练习）当您完成本笔记本时，您将完成第4周的最后一个编程作业，以及课程1的最后一个编程作业！要构建cat/not-a-cat分类器，您将使用前面分配的函数来构建深度网络。希望您能看到比以前的logistic回归实

详细且简单的爬虫简单教学（小白看了之后直呼：爬虫就这？？？？）安装pycharm一：新建一个工程二：安装scrapy三：创建Scrapy工程四：如何使用scrapy1、新建一个begin.py文件2、编辑begin.py中的内容3、修改items.py中的内容4、新建一个spider.py文件5、修改pipelines.py6、修改setting.py文件五、运行spider.py成功啦！！！感谢！！安装pycharm本文着重介绍如何实现爬虫，pycharm的安装各位可以自行找相关资料下载安装，本文不再

吴恩达深度学习第一课第四周编程作业（1）构建深层神经网络：一步一步1-包装2-轮廓3-初始化3.1-2层神经网络练习1-初始化参数3.2-L层神经网络练习2-初始化参数4-正向传播模块4.1-线性向前练习3-线性向前4.2-正向线性激活4.3-L层模型练习5-L_model_forward5-成本函数练习6-计算成本6-反向传播模块6.1-线性向后练习7-直线向后6.2-线性激活练习8-linear_activation_backward6.3-L_Model 向后6.4-更新参数练习10-update_p

吴恩达深度学习第一课第三周编程作业详解本次作业目标建立具有一个隐藏曾的平面数据分类器1-包装2-加载数据集练习13-简单逻辑回归4-神经网络模型4.1-定义神经网络结构练习2-图层大小4.2-初始化模型参数练习3-初始化参数4.3-回路练习4-向前传播4.4-计算成本练习5-计算成本4.5-实施反向传播练习6-反向传播4.6-更新参数标题练习7-更新参数4.7-集成练习8-nn_model5-测试模型5.1-预测练习9-预测5.2-在平面数据集上测试模型6-调整隐藏层大小（可选/未分级练习）7-其他数据集的

吴恩达深度学习第一课第二周编程作业建议进入本文主题，第二周编程作业你将学会：本人在写这篇作业时的手写笔记：1.导入包2.习题集概述练习1练习 23.学习算法的一般结构4.构建我们算法的各个部分4.1 Helper functions（助手函数）4.2初始化参数4.3正向和反向传播4.4优化5．将所有函数合并到一个模型中6.进一步分析（可选/不分级练习）7.使用自己的图像进行测试（可选/未分级练习）建议本篇博文是本人在学习做笔记使用，同时仅供大家学习参考，如有错误之处，烦请各位不吝指出，【建议】：大家在做

最直观理解Python中的可变数据类型和不可变数据类型1.Python有哪些数据类型2.哪些数据类型是可变的，哪些是不可变的3.怎么理解可变和不可变4.解释什么内存地址与数据之间的关系5.继续理解可变数据与不可变数据6.总结新人初来乍到，不足之处还望大家不吝指出，大家一起学习一起进步，早日成为优秀的程序员！！！！1.Python有哪些数据类型Python3 中有六个标准的数据类型：1、Number（数字）2、String（字符串）3、List（列表）4、Tuple（元组）5、Set（集合）6