python模块导入细节可执行文件和模块python源代码文件按照功能可以分为两种类型：用于执行的可执行程序文件不用与执行，仅用于被其它python源码文件导入的模块文件例如文件a.py和b.py在同一目录下，它们的内容分别是：123456789# b.pyx="var x in module b"y=5# a.py：import&nbs
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2024-01-04 13:23:48
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# BPSO算法在Python中的实现
在这篇文章中，我们将学习如何用Python实现**基本粒子群优化算法（BPSO）**。BPSO是一种用于解决优化问题的技术，广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。为了让你更好地理解，我们将分步骤展示整个实现过程，并提供相关代码及注释。
## 流程概述
在实现BPSO算法之前，我们需要明确整个过程的各个步骤。以下是我们实现BPSO的主要步骤：
| 步骤
# Python 实现粒子群优化（BPSO）算法
粒子群优化（BPSO）是一种用于解决优化问题的群体智能算法。它通过模拟鸟群觅食的过程来寻找最优解。在这篇文章中，我们将逐步实现BPSO算法。为了使小白更容易理解，我们将把整个过程拆分为几个步骤，并在每个步骤中提供具体的代码示例。
## 流程步骤
下面是实现BPSO算法的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
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BP算法实现简单的实现了一下经典的BP算法的核心代码，目的是为了加深一下对此算法的理解便于下一步的深入学习。参考了其程序 对BP算法进行理论推导，对其梯度下降、反向传播有了一定的理解，但一部分公式并未推导通；理解了学习率，步长的基础概念，但对于激发函数的意义、如何选激发函数还是不太理解。背景1986 年，Rumelhart、Hinton 和 Williams 联合 在《自然》杂志发表了著名的反向传
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2023-08-24 20:38:39
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母
蝴蝶曲线及python实现导言什么是蝴蝶曲线？画一个最简单的蝴蝶曲线画一个优美的蝴蝶曲线后续讨论导言接上期，我们在极坐标下用python画了圆，心形线，玫瑰线，阿基米德螺线和双纽线5大常规曲线外，后来发现还漏了好一些漂亮且有意思的的曲线，今天就来讲一讲蝴蝶曲线。什么是蝴蝶曲线？蝴蝶曲线是平面上一类代数曲线，最初由美国南密西西比大学特普尔·费伊(Temple
原创
2022-04-11 18:11:58
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Mandelbrot集及python实现
原创
2021-06-04 14:25:38
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# Dijkstra算法及Python实现
在计算机科学中，Dijkstra算法是一种广泛用于寻找加权图中两个节点之间的最短路径的算法。它由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·迪克斯特拉（Edsger W. Dijkstra）于1956年提出，并在1959年发表。其广泛应用于网络路由、地图导航、机器人路径规划等领域。
## Dijkstra算法的基本原理
Dijkstra算法是一种贪心算法，旨在为图中
本文所有代码都是基于python3.6的，数据及源码下载：传送门引言本次分享，我们将介绍一个经典的二分类算法——逻辑回归。逻辑回归虽然不在)、 CS
原创
2023-04-30 07:57:21
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蝴蝶曲线及python实现
原创
2022-03-08 16:45:16
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Mandelbrot集及python实现什么是Mandelbrot集四个例子python绘Mandlebrot集代码解读什么是Mandelbrot集Mandelbrot Set(曼徳勃罗特集)是复平面上的点集，以法国数学家“分形学之父” Beno`t Mandelbrot命名，因其图像精妙无比，被称为“上帝的指纹”，Mandelbrot集中的点满足从原点开始按照下面
原创
2022-04-08 17:12:18
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Table of Contents 1 SoftMax回归概述1.1 标签编码1.2 算法思路2 SoftMax的损失函数及其优化2.1 损失函数2.2 损失函数的求导3 Softmax实现3.1 图片数据集3.2 sklearn实现3.3 python从零实现3.4 使用pytorch的实现 So ...
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2021-10-13 16:24:00
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# Python机器学习及实现
机器学习是人工智能的一个分支，它使用算法和统计模型使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。Python作为一种流行的编程语言，因其丰富的库和框架，成为实现机器学习算法的首选工具。本文将介绍Python在机器学习中的应用，并通过代码示例展示如何使用Python实现简单的机器学习模型。
## 机器学习简介
机器学习可以分为三个主要类型：监督学习、无监督学习和强化
原创
2024-07-26 11:00:43
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一：文件操作：
open()函数获取文件句柄：open()
文件编码类型检测：
chardet 模块第三方模块，需要单独安装，命令行pip install chardet
import chardet
f = open('test.txt','rb') #这里必须是二进制模式打开。
chardet.detect(f.read()) #检查文件内容的字符编码方式。文件操作类型：
r 只
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2024-07-17 06:46:30
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1 .TPS是针对整个系统而言的，其值取决于整体系统中最低的；QPS用于单个接口2. TPS 即Transactions Per Second的缩写，每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服 务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的 事务个数，最终利
先放一段其他大神的理解，讲的已经很清楚了，后面结合代码说说我的理解 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢？于是就出现了我们的K
Python实现元类编程主要通过两种方法：type函数metaclass元类动态语言和静态语言最大的不同，就是函数和类的定义，不是编译时定义的，而是运行时动态创建的。(一) type()函数type(name, bases, attrs)name：class的名称； bases：继承的父类集合,以tuple形式传入； attrs：class的方法名称与函数绑定， 注：通过type()函数创建的类和
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2024-01-30 03:17:27
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一、概述 CatBoost 是在传统GBDT基础上改进和优化的一种算法，由俄罗斯 Yandex 公司开发，于2017 年开源，在处理类别型特征和防止过拟合方面有独特优势。 在实际数据中，存在大量的类别型特征，如性别、颜色、类别等，传统的算法通常需要在预处理中对这些特征进行独热编码（One-Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）。但这些方法存在一些问题，独热编码会增
一、想解决的问题构建可以编写计算机程序的系统，生成人类可读的源代码。 二、提出的idea1. 定义一个DSL(domain specific language)。等同于图灵完备的极小编程语言。DSL中只有少数基本原语，原语组合可以实现各种功能。用于缩小搜索空间。2. 采用神经网络训练，预测程序段。例如，input是无序的数组，output是有序的数组。那Deepcoder会被训练成一个排
本节内容1、isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super)2、反射3、__setattr__,__delattr__,__getattr__ 一、 isinstance(obj,cls)和issubclass(sub,super) 1、isinstance(obj,cls) 检查obj是否是类 cls 的对象 class Foo
