每天都要学习呀-优快云博客

原创每日算法day9

题目任何一个正整数都可以用2进制表示，例如：137的2进制表示为10001001。　　将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式，令次幂高的排在前面，可得到如下表达式：137=27+23+2^0　　现在约定幂次用括号来表示，即a^b表示为a（b）　　此时，137可表示为：2（7）+2（3）+2（0）　　进一步：7=22+2+20 （2^1用2表示）　　3=2+2^0　　所以最后137可表示为：2（2（2）+2+2（0））+2（2+2（0））+2（0）　　又如：1315=210+28+2^5+2+

2022-03-29 23:46:06 124

原创 pycharm 中遇到的bug和解决办法

1、python TypeError: not all arguments converted during string formatting（不是所有参数都在字符串格式化期间转换）解决办法对应代码是：for i in range(K): a = u[i, :] dataframe = pd.DataFrame({'v{}'.format(i + 1): a}) dataframe.to_csv(r"C:\Users\yzx\Desktop\论文资料\数据集\lloovia-m

2022-03-25 10:12:52 1716

原创每日算法day8

01背包题目：给定N个物品,每个物品有一个重量W和一个价值V.你有一个能装M重量的背包.问怎么装使得所装价值最大.每个物品只有一个.输入格式：输入的第一行包含两个整数n, m，分别表示物品的个数和背包能装重量。以后N行每行两个数Wi和Vi,表示物品的重量和价值输出格式：输出1行，包含一个整数，表示最大价值。输出1行，包含一个整数，表示最大价值。样例输入：3 52 33 54 7样例输出：8数据规模和约定1<=N<=200,M<=5000.思路①设一个数组

2022-03-23 15:02:38 695

原创每日算法day7

问题描述　　Anagrams指的是具有如下特性的两个单词：在这两个单词当中，每一个英文字母（不区分大小写）所出现的次数都是相同的。例如，“Unclear”和“Nuclear”、“Rimon”和“MinOR”都是Anagrams。编写一个程序，输入两个单词，然后判断一下，这两个单词是否是Anagrams。每一个单词的长度不会超过80个字符，而且是大小写无关的。　　输入格式：输入有两行，分别为两个单词。　　输出格式：输出只有一个字母Y或N，分别表示Yes和No。　　输入输出样例样例输入Unclear

2022-03-22 15:40:16 150

原创每日算法day6

编写一个程序，读入一组整数，这组整数是按照从小到大的顺序排列的，它们的个数N也是由用户输入的，最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计，把出现次数最多的那个数组元素值打印出来。如果有两个元素值出现的次数相同，即并列第一，那么只打印比较小的那个值。　　输入格式：第一行是一个整数N，N £ 20；接下来有N行，每一行表示一个整数，并且按照从小到大的顺序排列。　　输出格式：输出只有一行，即出现次数最多的那个元素值。tap：注意n的范围在这里插入代码片package bule_cup;impo

2022-03-22 14:40:03 76

原创每日算法day5

蓝桥杯练习字符统计资源限制时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB问题描述　　给定一个长度为n的字符串S，还有一个数字L，统计长度大于等于L的出现次数最多的子串（不同的出现可以相交），如果有多个，输出最长的，如果仍然有多个，输出第一次出现最早的。输入格式　　第一行一个数字L。　　第二行是字符串S。　　L大于0，且不超过S的长度。输出格式　　一行，题目要求的字符串。输入样例1：　　4　　bbaabbaaaaa输出样例1：　　bbaa输入样例2：　　2　　bbaabba

2022-03-22 10:51:06 314

原创每日算法day4之蓝桥杯

从键盘读入n个整数放入数组中，编写函数CompactIntegers，删除数组中所有值为0的元素，其后元素向数组首端移动。注意，CompactIntegers函数需要接受数组及其元素个数作为参数，函数返回值应为删除操作执行后数组的新元素个数。输出删除后数组中元素的个数并依次输出数组元素。样例输入: （输入格式说明：5为输入数据的个数，3 4 0 0 2 是以空格隔开的5个整数）53 4 0 0 2样例输出:（输出格式说明：3为非零数据的个数，3 4 2 是以空格隔开的3个非零整数）33 4 2

2022-03-12 14:25:07 78

原创每日算法day3之蓝桥杯

问题描述给两组数，各n个。请调整每组数的排列顺序，使得两组数据相同下标元素对应相乘，然后相加的和最小。要求程序输出这个最小值。例如两组数分别为:1 3 -5和-2 4 1那么对应乘积取和的最小值应为：(-5) * 4 + 3 * (-2) + 1 * 1 = -25输入格式第一个行一个数T表示数据组数。后面每组数据，先读入一个n，接下来两行每行n个数，每个数的绝对值小于等于1000。n<=8,T<=1000输出格式一个数表示答案。样例输入231 3 -5-2 4 1

2022-03-12 12:05:50 124

原创 ## 每日算法day2之蓝桥杯

每日算法day2之蓝桥杯问题描述　　Torry从小喜爱数学。一天，老师告诉他，像2、3、5、7……这样的数叫做质数。Torry突然想到一个问题，前10、100、1000、10000……个质数的乘积是多少呢？他把这个问题告诉老师。老师愣住了，一时回答不出来。于是Torry求助于会编程的你，请你算出前n个质数的乘积。不过，考虑到你才接触编程不久，Torry只要你算出这个数模上50000的值。输入格式　　仅包含一个正整数n，其中n<=100000。输出格式　　输出一行，即前n个质数的乘积模500

2022-03-11 15:27:46 112

原创 ## 每日算法（day1）

每日算法（day1）最短路径——SPFA（单源最短路径算法）算法定义：我们用数组d记录每个结点的最短路径估计值，用邻接表来存储图G。我们采取的方法是动态逼近法：设立一个先进先出的队列用来保存待优化的结点，优化时每次取出队首结点u，并且用u点当前的最短路径估计值对离开u点所指向的结点v进行松弛操作，如果v点的最短路径估计值有所调整，且v点不在当前的队列中，就将v点放入队尾。这样不断从队列中取出结点来进行松弛操作，直至队列空为止。期望的时间复杂度O(ke)，其中k为所有顶点进队的平均次数，可以证明k一般小

2022-03-11 14:25:17 86

原创 tensorflow学习笔记

机器学习流程1、数据获取2、特征工程3、建立模型4、评估与应用特征工程的作用：数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取是最核心的算法与参数的选择决定了如何逼近这个上限特征如何提取：传统特征提取方法：为什么要深度学习：神经网络这个大黑盒子可以自动提取特征，什么样的特征是最合适的深度学习的应用：无人驾驶，人脸识别、k近邻算法：数据：两类点方块和三角绿色的点属于方块还是三角？ k=3还是5？结果会不一样计算流程：1.计算已知类别数据集中的点与当前点的距离2.按照距离以此排序

2022-01-01 12:21:35 291

原创深度学习笔记

1深度学习介绍1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1特征提取方面机器学习的特征工程步骤是要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习通常由多个层组成，它们通常将更简单的模型组合在一起，将数据从一层传递到另一层来构建更复杂的模型。通过训练大量数据自动得出模型，不需要人工特征提取环节。深度学习算法试图从数据中学习高级功能，这是深度学习的一个非常独特的部分。因此，减少了为每个问题开发新特征提取器的任务。适合用在难提取特征的图像、语音、自然语言处理领域。1.1.2 数据量和计算性能要求机器学

2022-01-01 12:20:05 1001

原创 pytorch学习笔记

dateset类代码基本操作import os.pathfrom torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageclass Mydata(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir = label_dir self.path = os.path.joi

2022-01-01 12:19:19 188

原创数据挖掘学习笔记

这里写目录标题一、NoSQL1、NoSQL兴起原因2、NoSQL四大类型二、数据处理1、数据预处理2、数据审计3、数据清洗4、数据变换5、数据集成6、数据脱敏7、数据规约8、数据结构模式三、聚类算法1、KNN2、K-means四、Apriori算法1、Apriori定律12、Apriori定律23、Apriori算法五、机器学习1、训练经验的选择2、目标函数的选择六、强化学习七、MapReduce八、Spark九、推荐系统1、冷启动问题十、协同过滤1、UserCF算法和ItemCF算法对比2、协同过滤的推荐

2021-09-27 20:54:38 610

原创 pandas学习笔记

PandasPandas介绍1.pandas是什么，为什么用?2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据挖掘的开源Python库以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势基于matplotlib，能够简便的画图独特的数据结构为什么用？数据处理能力强读取文件方便封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算核心数据结构DataFrame：结构：有行索引，列索引的二维数组，想获取某个数据时更简单属性：shape，index，colums，value

2021-09-27 20:53:17 316

原创 Numpy学习笔记

NumpyNumpy介绍是一个开源的Python科学计算库，用来快速处理任意维度的数组支持常见的数组和矩阵操作，简洁**n维数组类型ndarray：**① 底层用C语言编写，内部解除了GIL（全局解释器锁），其对数组的操作速度不受Python 解释器的限制，效率远高于纯Python代码，计算效率比原生list要高 eg.大数求和②存储风格ndarray - 相同类型 - 通用性不强list - 不同类型 - 通用性很强③ndarray支持并行化运算ndarray的属性

2021-09-25 15:15:11 147

原创 Matplotlib整理笔记

这里写自定义目录标题Matplotlib介紹三层结构折线图 plot散点图 scatter柱状图 bar直方图 histogram饼图 pieMatplotlib介紹Matplotlib 是专门用于开发2D图表（包括3D图表）的python库数据可视化——帮助理解数据，方便选择更合适的分析方法对应的JS库有 D3 , echarts（里面的实例可以拿来用，改一下数据）三层结构1、容器层①画板层（Canvas）:②画布层（Figure）：plt.figure()③绘图层（Axes）/坐

2021-09-24 15:21:57 242

原创数据库建表时，没有成功创建表 No migrations to apply报错原因和解决方法

数据库建表时，没有成功创建表 No migrations to apply报错原因和解决方法一、在cmd中执行执行python manage.py makemigrations可以顺利创建0001_initial.py文件，但继续执行python manage.py migrate时出现No migrations to apply报错。二、错误原因是因为在之间就已经执行过python manage.py migrate，在数据库表django_migrations中有之前的信息导致无法正常建表。解

2021-01-24 18:50:55 3123 2

yzx584661752的博客