xzccfzy的博客

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结构型设计模式门面模式是一种结构型设计模式。结构型设计模式描述如何将对象和类组合成更大的结构 结构型设计模式是一种能够简化设计工作的模式 结构型设计模式是类和对象模式的综合体结构型模式设计例子适配器模式 桥接模式 装饰器模式门面设计模式门面设计模式简单来说就是有一扇门（接口），可以通过门去做一些事情，但是这个门是如何实现的，是隐藏起来的...

工厂模式在面向对象编程中，“工厂”表示一个负责创建其他类型对象的类。工厂模式优点1.松耦合，即对象的创建可以独立于类的实现2.创建对象只需知道接口，方法，参数即可。3.添加新的类只需在工厂类添加即可。简单工厂模式允许接口创建对象，但不会暴露对象的创建逻辑class Animal(object): def do_say(self): pass...

单例设计模式单例模式通常用于日志记录，数据库操作，打印机后台等情况。即程序运行过程中只生成一个实例，避免对同一资源产生相互冲突的请求。实现单例设计模式实现单例模式的一个简单的方法就是：使构造函数私有化，并创建一个静态方法来完成对象的初始化。在初始化完成后，之后的每一次调用创建，都返回同一个对象。class Singleton(object): def __new__(...

操作 时间效率 复制 O(n) 访问 O(1) 赋值 O(1) 删除 O(1) 包含 O(1) 迭代 O(n)

1.pop()即每次弹出列表最后一个元素pop_list = list(range(2000000))pop_zero = Timer("pop_list.pop()", "from __main__ import pop_list")print(pop_zero.timeit(number=1000))消耗时间为：0.9002958912.pop(0)即每次弹出列表第一个元素...

1.for循环+def fun1(): l = [] for i in range(1000): l = l + [i]2.for循环appenddef fun2(): l = [] for i in range(1000): l.append(i)3.生成器def fun3(): l = [i fo...

在26个英文字母和空格中随机抽取，看多久可以写出目标字符串import xzc_tools.toolsimport stringimport random# 随机字符池char_list = list(string.ascii_letters)char_list.append(' ')# 随机字符串random_str = []# 目标字符串goal_str = 'm...

import rere.sub('[^A-Za-z0-9.]', 想要不是字母和数字的替换的内容, 需要处理的字符串)

github https://github.com/xzccfzy/mysql-tool.git

激活函数是为了改变神经网络模型的结构，使得神经网络的不是线性的。常见的激活函数：

函数间隔对于给定的训练数据集{(X1,y1),(X2,y2),......,(Xm,ym)}\left \{ (X^{1},y^{1}), (X^{2},y^{2}),......,(X^{m},y^{m})\right \}{(X1,y1),(X2,y2),......,(Xm,ym)}和分隔超平面WX+b=0WX + b = 0WX+b=0，定义分隔超平面关于样本点(Xi,yi)(X...

使用iris(花瓣宽度，花瓣长度)作为数据集。导入必要的库，创建计算图：

针对任意多的分隔符拆分字符串python中分隔字符串有 split() 函数，但是如果字符串中包含不同分隔符的话，就需要用到 re.split() 函数。>>> str = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo'>>> import re>>> re.split('[;,\s]\s*', str)...

Logistic RegressionLogistic Refression 模型是广义线性模型的一种，在分类的问题中，需要找到一条直线（超平面）来分割不同类别的数据。超平面的表示：y=WX+by=WX+by=WX+b其中，W为权重(向量)，b为偏置(向量)，根据维度的不同，公式可以表示为(y=wx+by=wx+by=wx+b或者y=w1x1+w2x2+......+wnxn+...

数值取整浮点数取整到固定的小数位，简单的取整操作，使用round(value, ndigits)函数就可以。>>> round(1.234567, 3)1.235>>> round(1.234567, 5)1.23457函数round(value, ndigits)的ndigits参数可以是负数：>>> round(1234...

numpy中文文档地址：https://www.numpy.org.cn/article/basics/understanding_numpy.html

softmax regression 是在 logistic regression 基础上做的推广，logistic regression只要用于处理二分类问题，二softmax regression用于处理多分类问题softmax regression模型假设有m个训练样本，{(X1,y1),(X2,y2)......(Xm,ym)}\left \{ (X^{1},y^{1}),(X^{...

k近邻算法(knn)k近邻算法原理：存在一个样本数据集合(训练样本集)，并且样本集中的每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的(最近邻)的分类标签，作为新数据的分类。一般只选取样本集中最相似的前k个数据。k一般是不大于20的整数。优缺点优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。缺点...

什么是决策树在我的理解来说，我举个例子来简单说一下我理解的决策树。比如说我们走在大街上，有一个人走在我们前面，那么我们如何判断这个人的性别是男还是女呢，每个人都有自己的一个依据，比如说我：我会先判断这个人头发，然后判断身材，然后判断着装；但有的人会先判断着装，在判断其他方面。在这个判断性别的过程中我觉得这就类似决策树。举个书中的例子： 表1——是否用鳃呼吸有...

logistic regression逻辑回归，属于线性的分类问题，即在给的数据集中，需要找到一条直线将数据集分成两种类别。直线可以表示为y=WXy = WXy=WX，其中，W和XW和XW和X都是向量，那么如何将线段映射到列别上呢，假设有一个函数，输入可以任意数据，但是输出只有两种结果，是不是就满足了需求。这种函数一般为分段函数，但是分段函数计算不方便，有一种函数可以近似的看成分段函数。即...

将任意序列分解为单独的元素从任意长度的可迭代对象中分解元素保存最后N个元素找到最大或最小的N个元素实现优先级队列在字典中将键映射到多个值上让字典保持有序与字典相关的计算问题在两个字段中寻找相同点从序列中移除重复项且保持元素见顺序不变对切片命名找出序列中出现次数最多的元素通过公共键对字典列表排序...

因为pypi官网上传自己的库更新很快，网上一些教程已经过期或者存在某些问题，所以还是自己记录一下，有问题的话大家可以随时联系我上pypi官网注册账号，已经有账号的可以跳过这一步。新建一个python项目，我是用pycharm。其他工具也类似。...