使用python代码实现三叉搜索树高效率”自动输入提示”功能 最近项目中需要通过全拼音和简写拼音实现输入自动提示结果功能，查了一些资料发现三叉搜索树无论是在时间还是空间上都比较优秀。三叉搜索树是trie树的演化版，除去了指针，这样在空间上节省不少，每个节点基本分为三个方向：左、中、右，当字符小于当前节点则存放左边，大于则存放右边，等于则存放中间。具体实现原理可参考：http://igoro.c
题目：构建一棵树(Completing a Tree)Given: A positive integer n (n≤1000) and an adjacency list corresponding to a graph on n nodes that contains no cycles.所给：一个不大于1000的正整数n以及一个邻接表，对应一个有n个结点且无环的图。Return: The mi
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2023-12-23 23:06:25
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题目描述给定一个非空二叉树，返回其最大路径和。本题中，路径被定义为一条从树中任意节点出发，达到任意节点的序列。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。 示例1： 示例2：解题思路遇到二叉树的题，如果能用递归就尽量递归吧。 首先回顾递归三步骤： 1、递归终止条件及返回值 2、递推条件 3、返回值分析处理 具体到这道题，采用递归的三个步骤具体化为： 1、递归终止条件为节点为空，返回值为0 2、递推
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2023-12-10 08:33:41
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在研究如何用Python绘制树叶通过树枝向树干靠拢的过程中，我们需要详细探讨环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等方面，以确保能够高效地完成这一项目。
### 环境配置
首先，为了顺利进行开发，我们需要配置好Python环境和相关库。以下是我们所需的环境及依赖版本：
| 依赖项 | 版本 |
| ------------ | --------
AVL树 AVL树是高度平衡的而二叉树。它的特点是：AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1。 上面的两张图片，左边的是AVL树，它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1；而右边的不是AVL树，因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3，而以8为根节点的树的高度是1)。 关于AVL树点击此处。红黑树 Java中TreeSet的底层实现就是黑红树。1.性质性质1. 节点是
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2024-10-23 21:46:41
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① 两次dfs方法：先从任意一点P出发，找离它最远的点Q，再从点Q出发，找离它最远的点W，W到Q的距离就是是的直径证明如下：①若P已经在直径上，根据树的直径的定义可知Q也在直径上且为直径的一个端点②若P不在直径上，我们用反证法，假设此时WQ不是直径，AB是直径--->若AB与PQ有交点C，由于P到Q最远，那么PC+CQ>PC+CA，所以CQ>CA，易得CQ+CB>CA+CB
2.2 决策树的绘制为了更好地发挥决策树易于理解的优点，我们使用Matplotlib将创建的决策树绘制出来。此处调用函数createPlot()对决策树进行绘制。实现过程如下：创建模块DecisionTreePlotter及其存储文件DecisionTreePlotter.py； 调用函数plt.figure()创建一个figure；调用函数plt.subplot
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2023-11-09 23:04:08
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# Spineleaf架构：树干与叶子的完美结合
在现代软件架构设计中，Spineleaf架构逐渐受到开发者的青睐。其独特的结构使得系统的可扩展性、可维护性等方面都得到了显著提升。那么，Spineleaf架构是否可以视为一种树干叶子架构呢？本文将对这两者进行深入探讨，并通过实用的代码示例来展示其实现方式。
## 1. Spineleaf架构概述
Spineleaf架构是一种现代软件架构模式，
目录一、软件安装二、pip安装openvc-python三、配置Pycharm，安装
原创
2022-07-28 14:06:42
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# Python识别
Python是一种高级编程语言，被广泛应用于数据分析、人工智能、网络编程等领域。但是，有时我们需要识别Python代码中的特定元素，比如函数、变量、模块等。本文将介绍如何使用Python来实现代码识别，并通过代码示例和图表来展示。
## 什么是代码识别？
代码识别是指通过程序自动检测和识别代码中的特定元素，比如函数、变量、注释等。代码识别可以帮助我们更好地理解和分析代码
原创
2024-03-07 05:44:50
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文章目录加载图像确定搜索圈的半径范围初步尝试查找圆形提高检测灵敏度在图像上绘制圆圈使用第二种方法（两阶段）寻找圆圈为什么有些圈子仍然被错过？在图像中找到“明亮”的圆圈绘制不同颜色的“明亮”圆圈降低'EdgeThreshold'的值一起绘制“黑暗”和“明亮”圆圈完整代码github 加载图像该示例使用带有各种颜色的圆形塑料片的图像。如图1所示。rgb = imread('DetectCircles
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2024-08-11 21:34:16
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pyAudioKits是基于librosa和其他库的强大Python音频工作流支持。API速查手册通过pip安装：pip install pyAudioKits本项目的GitHub地址，如果这个项目帮助到了你，请为它点上一颗star，谢谢你的支持！如果你在使用过程中有任何问题，请在评论区留言或在GitHub上提issue，我将持续对该项目进行维护。本节介绍一个使用pyAudioKits读取并提取音
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2024-04-17 07:52:26
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我的知名围棋APP忘忧围棋的开发者(www.gog361.com),一直想做一个可以通过手机拍摄识别死活题的功能，前后经过了半年时间的折腾，终于上线这个功能。这个过程很艰辛，并且踩了还不少的坑，所以记录下这个过程。应用的场景有以下几种1. 小孩子在学围棋的时候，家长是不懂围棋的，老师给的题目在书本上，家长可以拍照识别题目并通过AI解题2. 在现实中下棋的时候，棋局结束的时候数子，或者棋局中间的时候
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2024-01-08 23:14:46
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摘要：近几年，随着深度学习在计算机视觉各个领域的兴起，出现了一些基于深度学习的场景文本检索算法，能够将场景文本检测和距离度量过程整合到一个深度神经网络中。作者： 谷雨润一麦 。文字检索是从图像库中检索出包含特定字符串的图像，并且同时定位该字符串在图像中位置的过程（如图1所示），是场景文字理解中的重要科学问题，被应用于商品检索、图书馆书籍管理、网络图像安全审核等场景中，极大地提高了生产效率。此外，文
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2023-10-07 20:44:15
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文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结 前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN进行手写体识别、石头剪刀布识别的例子，项目做完
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2023-10-07 13:46:31
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据国外媒体报道，在2012英特尔开发者论坛会议(IDF)上，英特尔展示了未来可让用户访问工作文件或网银账户的“掌纹”识别器。如果这一技术能应用到笔记本和移动设备上，密码将成为历史。传统的安全措施，即使使用多个不同认证手段，也依然会被网络罪犯所利用。经常上网意味着用户会使用相同的密码或类似的密码，一旦其中一个帐号被攻破，被盗取的信息就可能被用于攻击财务信息、在线支付系统或敏感的工作文档。 但如果英特
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2023-11-09 17:11:26
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需配置好OpenCV和OCR环境下运行1、OpenCV简介OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在
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2023-11-26 16:43:14
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摘要 活鱼识别是快速获取大量数据的渔业调查应用中最关键的元素之一。与一般场景不同，水下图像识别面临的挑战是图像质量差、目标和环境不可控以及难以获取代表性样本。此外，大多数现有的特征提取技术由于涉及人的监督而阻碍了自动化。为此，我们提出了一个水下鱼类识别框架，该框架由完全无监督的特征学习技术和容错分类器组成。基于显著性和松弛标签初始化对象部分，以正确匹配对象部分。然后根据适应度、分离和判
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2023-12-21 13:24:27
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人脸识别问题概述
人脸识别概述
人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别 预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或 系统。 于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识
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2024-08-09 16:44:37
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文章目录前言一、实体识别简介1.实体识别2.复杂情况下的实体识别二、几种标注方法1.指针标注2.多头标注3.片段排列+分类三、数据层面的问题 前言参考资料：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化一、实体识别简介1.实体识别实体识别的难点一方面在于一些复杂实体难以有效训练识别，另一方面在数据层面的问题。要做实体识别模型训练，那么就要进行实体标注。常见的标注策略就是使用
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2023-11-23 14:21:50
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