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RSS订阅原创 动态规划：打家劫舍系列
针对首尾房间是否被偷，划分为以下几种情况，每种情况均可以使用"打家劫舍1"的代码求解。：环形问题不利于思考，可以将环形展开为线性结构，单独考虑首尾元素是否选取，分情况讨论。：每间房内都藏有一定的现金(非负整数数组)，问一夜之内能够偷窃到的最高金额？：每间房内都藏有一定的现金(非负整数数组)，问一夜之内能够偷窃到的最高金额？：利用"状态压缩"进行优化 →。
2024-08-05 09:31:45
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原创 动态规划：基础篇
1+1 +1(每次爬一个台阶) 由第2层楼梯过来。（后面将讲解的很多动规的题目其实都是当前状态依赖前两个，或者前三个状态，都可以做空间上的优化）爬到第2层楼梯：有2种方法 1+1(每次爬一个台阶)、2(一次爬两个台阶)1 +2(先爬一个台阶、再爬两个台阶) 由第1层楼梯过来。2 +1(先爬两个台阶、再爬一个台阶) 由第2层楼梯过来。爬到第3层楼梯：有3种方法。爬到第1层楼梯：有1种方法。：利用"状态压缩"进行优化 →。：利用"状态压缩"进行优化 →。
2024-08-02 10:09:09
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原创 计算机网络学习笔记（七）：网络安全
计算机网络上的通信面临以下两大类威胁：被动攻击截获攻击流量分析：攻击者从网络上窃听他人的通信内容。攻击者只是观察和分析某一个协议数据单元PDU，以便了解所交换数据的某种性质，但不干扰信息流。主动攻击篡改更改报文流：攻击者故意篡改网络上传送的报文DNS域名劫持：通过攻击域名服务器或伪造域名服务器的方法，把目标网站域名解析到错误的IP地址（修改域名解析的结果），从而实现用户无法访问目标网站的目的 或者 蓄意要求用户访问指定IP地址（钓鱼网站）的目的。恶意程序。
2024-04-24 10:08:15
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原创 Git学习笔记（第10章）：自建代码托管中心GitLab
GitLab是由GitLab Inc.开发，使用MIT许可证的基于网络的Git仓库管理工具，且具有wiki和issue跟踪功能。使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的web服务。GitLab由乌克兰程序员DmitriyZaporozhets和ValerySizov开发，它使用Ruby语言写成。后来，一些部分用Go语言重写。截止2018年5月，该公司约有290名团队成员，以及2000多名开源贡献者。
2024-01-25 10:29:38
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原创 Git学习笔记（第9章）：国内代码托管中心Gitee
众所周知，GitHub服务器在国外，使用GitHub作为项目托管网站，如果网速不好的话，严重影响使用体验，甚至会出现登录不上的情况。针对这个情况，大家也可以使用国内的代码托管网站-码云。码云是开源中国推出的基于Git的代码托管服务中心，网址是，使用方式跟GitHub一样。另外，Gitee还是一个中文网站，如果你英文不是很好，它将是最好的选择。
2024-01-24 10:57:00
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原创 Git学习笔记（第8章）：IEAD实现GitHub操作（VSCode）
至此，远程仓库创建完毕（此时远程仓库还未有代码）。：输入远程仓库名 → 选择远程仓库的类型 → 点击“Create Repository”：安装“GitHub Pull Requests and Issues”插件。：点击右上角的“+” → New repository。：本地库推送到远程库（由于网络原因，可能需要尝试多次）：添加远程仓库（即本地仓库需要关联哪一个远程仓库）：修改远程仓库代码，并提交远程仓库。操作同“6.1.1 创建远程库”：GitHub查看效果。：远程库拉取到本地库。
2024-01-23 11:41:34
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原创 Git学习笔记（第7章）：IDEA实现Git操作（VSCode）
菜单栏树状视图VS.列表视图Commit：一般不用Refresh：当项目发生改动时，可点击此处进行刷新：各种Git命令的集成Changes红色变为阴影：删除此行（改）红色变为绿色：修改此行（删）阴影变为绿色：添加此行（增）
2024-01-22 17:14:25
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原创 Git学习笔记（第6章）：GitHub操作（远程库操作）
成员1（大佬）完成代码编写并推送到远程仓库后，随后就到外地旅游了。此时，成员1（大佬）直接登录GitHub对远程仓库进行修改并提交。几天后，成员1（大佬）旅游回到公司，发现其本地库的代码（并不是最新版本）和远程库的代码并不完全一致（不同步）。至此，远程仓库创建完毕（此时远程仓库还未有代码）。远程仓库的别名(remote name) 与 远程仓库的URL 的对应关系。将远程仓库分支上的最新内容拉取到本地仓库的当前分支，并进行合并。要求：成员2（新手）将成员1（大佬）的远程库克隆到自己的本地库。
2024-01-19 13:32:14
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原创 Git学习笔记（第4章）：Git分支
一般公司会有多个服务器，每个服务器的作用不尽相同，比如开发环境、测试环境、生产环境等。在版本控制过程中，有时需要同时推进多个任务。此时，我们可以为每个任务创建单独分支。使用分支意味着程序员可以把自己的工作从开发主线上分离开来，开发自己分支的时候，不会影响主线分支的运行。对于初学者而言，分支可以简单理解为副本，一个分支就是一个单独的副本。（分支底层其实也是指针的引用）
2024-01-18 12:29:25
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原创 Git学习笔记（第3章）：Git常用命令
命令作用git config --global user.name 用户名设置用户签名git config --global user.email 邮箱设置用户签名git init初始化本地库git status查看本地库状态git add文件名添加到暂存区日志信息文件名提交到本地库git refloggit log查看历史版本版本号版本穿梭。
2024-01-18 11:20:23
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原创 Git学习笔记（第2章）：Git安装
官网地址：GitStep1GNU协议Step2安装位置Step3选项配置Step4安装目录名Step5默认编辑器Step6Step7环境变量Step8Step9行末换行符Step10终端类型Step11pull合并模式Step12凭据管理器Step13其他配置Step14实验室功能Step15Step16。
2024-01-17 12:26:54
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原创 Git学习笔记（第1章）：Git概述
Git是一个免费的、开源的分布式版本控制系统，可以快速高效地处理从小型到大型的各种项目。Git易于学习占地面积小性能极快。它具有廉价的本地库方便的暂存区域和多个工作流分支等特性。其性能优于Subversion、CVS、Perforce 和 ClearCase等版本控制工具。
2024-01-17 12:18:17
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原创 计算机网络学习笔记（六）：应用层
文件传送：将某台计算机中的文件通过网络传送到可能相距很远的另一台计算机中（网络环境中的一项基本应用）问题引入初看起来，在两个主机之间传送文件是很简单的事情。其实这往往非常困难，原因是众多的计算机厂商研制出的文件系统多达数百种，且差别很大。网络环境下，传送文件的复杂性：计算机存储数据的格式不同文件的目录结构和文件命名的规定不同对于相同的文件存取功能，操作系统使用的命令不同访问控制方法不同解决方案：文件传送协议FTP（见下）文件传送协议FTP：因特网上使用得最广泛的文件传送协议。
2023-11-18 10:57:30
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原创 计算机网络学习笔记（五）：运输层
TCP为应用层协议提供可靠传输，发送端按顺序发送，接收端按顺序接收，其间发送丢包、乱序，TCP负责重传和排序。下面是TCP的应用场景。多次交互：客户端程序和服务端程序需要多次交互才能实现应用程序的功能接收电子邮件的POP3发送电子邮件的SMTP传输文件的FTP数据需要分段传输：应用程序传输的文件需要分段传输浏览器访问网页：网页中图片和HTML文件需要分段后发送给浏览器QQ传文件。
2023-11-08 21:59:57
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原创 计算机网络学习笔记（四）：网络层
本机共享资源的建立 → 本机共享资源的访问 → 本地共享资源的取消。如果余数是5，就把5写成位二进制，最后三位101。如果余数是6，就把6写成二进制，最后四位0110。如果余数是2，就把2写成二进制，最后两位10。等长子网划分：将一个网段等分成多个网段，也就是等分成多个子网。，道理很简单、也很好理解，却是我们排除网络故障的理论依据。网络层最终选择提供的服务：数据报服务（重要！添加的总路由条数 = 北京市路由器的个数 *练习题2：将IP地址拖拽到正确的位置。计算机的通信流程（重要！
2023-10-20 16:44:10
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原创 计算机网络学习笔记（三）：数据链路层
计算机要想知道发送的帧在链路上是否发生碰撞，必须等待。数据链路层的可靠传输并不能够保证网络层的传输也是可靠的。Ethernet V2标准。IEEE802.3标准。规定，凡是出现下列情况之一，即视为。动态媒体接入控制（多点接入）协商阶段（网络层协商阶段）极限信道利用率（理想情况）码打印字符组成的文本文件。编码相同的比特组合时（即。协商阶段（链路建立阶段）检测信道上的信号电压大小。
2023-10-18 20:25:20
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原创 Python办公自动化（未完，待续）
目录5PDF自动化5.4pypdf2工具5.4.1工具使用说明5.4.2PDF旋转5.4.3PDF合并5.4.4PDF拆分5.4.5提取文本5PDF自动化操作PDF的几种常用工具：pdfminer：提取文本；解析PDF是一件耗时和耗内存的工作，PDFMiner库使用了lazy parsing的策略，也就是只在需要的时候才去解析（减少时间和内存的使用） 参考链接：http://euske.github.io/pdfminer/pr...
2021-01-17 23:14:54
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原创 Python爬虫工具
目录1. BeautifulSoup1.1 特点1.2 使用步骤1.3 解析器1.4 教程1.5 Project：安居客房价抓取（BeautifulSoup）如何获取Header信息2. Selenium2.1 Project：安居客房价抓取（Selenium）2.2 Project：自动登录开课吧学习中心（Selenium）BeautifulSoup：Python Html 解析库，BeautifulSoup 将复杂 HTML 文档转换成一个复杂的树形结构.
2021-01-03 12:55:02
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原创 新闻自动化处理
新闻自动化处理假设场景：给你一个URL（about新闻），希望你完成以下几个步骤新闻页面抓取：by beautifulsoup 人物、地点识别：中文切词jieba库，英文切词NLTK库 文本清洗（一个页面包含很多无效信息）：by 正则化表达式 关键词、关键句（摘要）提取：by textrank 词云可视化：by WordCloud以上是本次项目中涉及的任务 & 技术import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport jie
2021-01-03 12:50:46
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原创 循环神经网络RNN（吴恩达视频学习笔记）
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2020-08-26 21:19:32
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原创 卷积神经网络
一、Computer Vision 计算机视觉计算机视觉是深度学习应用的主要方向之一。1.1 Computer Vision Problems1.1.1 Image Classification 图像分类1.1.2 Object detection 物体检测1.1.3 Neural Style Transfer 神经...
2020-08-26 21:18:13
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原创 基于MATLAB的IRB2400运动学分析
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2019-05-09 22:58:43
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原创 机器人的设计与逆运动学仿真
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2019-05-09 22:58:11
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原创 卷积神经网络（二）
一、Why look at case studies 为什么要学习案例 这一节我们将学习卷积神经网络的分析。在上一周中，我们学习了卷积神经网络的基本构件：卷积层、池化层以及全连接层。事实上，过去几年，人类一直在集中研究如何把这些基本构件组合到一起，形成有效的卷积神经网络。 最好的方法就是多去看一些实际的案例，就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样，通过...
2018-10-04 16:40:25
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翻译 基于小样本量的水下图像识别
摘要：由于海洋环境的不受限制，使得水下物体的识别成为一项具有挑战性的任务。在大数据集的背景下，深度学习方法已成功地应用于空中物体的图像识别。然而，我们发现深度神经网络(DNNs)容易在小样本数据集中发生过拟合现象。不幸的是，水下图像采集往往需要大量的人力和物力，这使得获取足够的样本图像来训练DNNs变得困难。此外，水下摄像机捕捉到的图像通常会因噪声而恶化。 这一篇文章中，我...
2018-09-22 17:11:37
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原创 基于Kmeans的图像压缩
写在前面： 先给大家看一波图片压缩的效果图，下面是我本人的微信二维码进行图像压缩前后的图像KMeans算法压缩方式，就是将原来很多的颜色用少量的颜色去表示，这样就可以减小图片大小了。各位小伙伴系不系很激动啦！那么接下来赶紧看一下上面的效果是如何实现吧。代码：#导包from skimage import iofrom sklearn.cluster import KM...
2018-07-27 20:38:32
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原创 skimage.io与skimage.data模块详解
skimage提供了io模块，这个模块是用来操作图片输入输出的。同时为了方便练习，skimage还提供了data模块，里面嵌套了一些示例图供我们直接使用。导入io与data模块可用：from skimage import io,data一、读取并显示图片io.imread（filename，as_grey=True）：读取图片参数filename：图片路径as_g...
2018-07-27 13:29:34
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原创 unique()函数详解
unique()：返回参数数组中所有不同的值，并按照从小到大排序可选参数：return_index=True： 返回新列表中的每个元素在原列表中第一次出现的索引值，因此元素个数与新列表中元素个数一样return_inverse=True：返回原列表中的每个元素在新列表中出现的索引值，因此元素个数与原列表中元素个数一样 一、元素为数值型数据#一、元素为数值型数据impo...
2018-07-26 21:07:27
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原创 fillna()函数详解
inplace参数的取值：True、FalseTrue：直接修改原对象False：创建一个副本，修改副本，原对象不变（缺省默认）method参数的取值 ： {‘pad’, ‘ffill’,‘backfill’, ‘bfill’, None}, default Nonepad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失...
2018-07-26 16:56:45
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原创 Pandas库中的Series结构
写在前面： Pandas（数据分析处理库）代码大全中，用pandas.read_csv(“文件名”)的方法读取文件，返回的变量类型为DataFrame结构（pandas核心类型）。今天我们来学习pandas的另一结构：Series结构（DataFrame结构的子结构）。 Series对象可以理解为由一列索引和一列值，共两列数据组成的结构。而DataFrame就是由一列索引...
2018-07-20 18:10:51
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原创 Pandas处理泰坦尼克号数据
写在前面： 本文中用到的数据集为titanic_train.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。船员数据Survive：是否获救Survive=1（获救）Survive=0（死亡）Pclass：船舱等级 3等舱：便宜 1等舱：贵SibSp：兄弟姐妹个数Parch：parent and child 携带 老人和孩子个数Fare：船票价格Emba...
2018-07-19 22:51:00
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原创 Pandas（数据分析处理库）代码大全
写在前面：Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库） 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Arr...
2018-07-19 17:28:51
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原创 Matplotlib（数据可视化库）代码大全
折线图 （plot函数）#导包import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt#读取本地的csv文件(美国失业率数据)，得到的数据为DataFrame类型unrate = pd.read_csv('unrate.csv')#格式转换：格式化时间#to_datetime()：把数据中的'DATE'时间列的字符串类型数据格式化，...
2018-07-19 11:39:20
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原创 Iris数据集免费下载
优快云下载的iris数据集都需要积分和币，这里我提供百度云链接免费下载链接：https://pan.baidu.com/s/1ReA5RjAUvph0BYyYIHBlYg 提取码：2grr恳请下载好的小伙伴点赞留言，蟹蟹更多AI资源请关注公众号：大胡子的AI欢迎各位AI爱好者加入群聊交流学习：882345565（内有大量免费资源哦！）...
2018-07-18 20:00:51
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原创 机器学习实战源码和数据集下载
机器学习实战源码和数据集可在英文版的网站上下载：https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action点击上面的链接，进入页面后，找到左侧的free downloads -- Source Code点击下载即可，如下图所示：另外大家也可以通过下面的百度云盘链接进行下载：链接：https://pan.baidu.com...
2018-07-18 01:26:01
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原创 k-近邻算法的原理和代码实现
一、k-近邻算法的基本原理对于未知类别属性数据集中的点：（1）计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离；使用欧式距离公式，计算两个向量点xA和xB之间的距离公式如下： （2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别的出现频率；（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。...
2018-07-17 21:52:18
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原创 时间序列ARIMA模型
时间序列ARIMA模型（预测模型）1.数据平稳性与差分法A.平稳性 平稳性就是要求经样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求样本时间序列的均值和方差不发生明显变化严平稳：严平稳表示的分布不随时间的改变而改变。只有当时间序列的所有统计性质都不会随着时间的推移而发生变化时,该序列才能被认为平稳。如：白噪声（正态），无论怎么取，都是...
2018-07-16 23:22:24
31770
原创 Xgboost算法
一、Boosting方法1. XGBoost（Extreme Gradient Boosting） XGBoost是一种梯度提升算法、残差决策树，其基本思想为：一棵树一棵树逐渐地往模型里面加，每加一棵CRAT决策树时，要使得整体的效果（目标函数有所下降）有所提升。使用多棵决策树（多个单一的弱分类器）构成组合分类器，并且给每个叶子节点赋与一定的权值。 这里所讲的决策树是分类...
2018-07-15 01:24:11
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