递归可以用来描述分形。分形常用来描述自然界中许多不规范的、真实对象的数字图形。递归的图形还能说明递归是如何工作的。以递归绘制图树为例，绘制树枝的过程如下：首先绘制一条直线，然后左转，绘图（递归分支），右转，绘制（递归分支），最后返回原来的直线。前面有写到python中海龟绘图的使用这里我们用海龟绘图制作一个递归树 上代码：from turtle import *
def branch(l
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2023-08-28 11:20:15
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# Python中的`with`语句及其应用
在Python编程中，资源管理是一个不可忽视的重要课题。我们在进行文件操作、数据库连接或网络请求时，常常需要手动管理资源的申请和释放。然而，手动管理资源容易出错，若不小心可能会造成资源泄露。为了解决这个问题，Python提供了`with`语句，它利用上下文管理器来简化资源管理。
## `with`语句的基本用法
`with`语句的主要作用是在代码
# 实现均值滤波的 Python 教程
均值滤波是一种常用的图像处理技术，用于减少图像噪声并平滑图像。对于刚入行的小白来说，了解均值滤波的基本概念及其在 Python 中的实现会是一个不错的起点。本文将引导你完成均值滤波的实现。
## 流程概述
首先，让我们了解实现均值滤波的整个流程。我们可以用以下表格表示关键步骤：
| 步骤 | 描述 |
https://github.com/huiluczP/finiteAutomata/blob/master/NFA.py求解问题的思路数据结构的设计参考了NFA的定义，NFA是一个5-元组：M = (Q, ∑, Δ, s, F)其中：Q是状态的有限集 ∑是有穷字母表 s是开始状态 F含于Q，结束状态集 Δ状态
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2023-10-01 10:00:44
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面向对象的基本特征：继承，封装，多态类的定义和使用 类的创建语句 class 语句 语法：class 类名（继承列表）:
'''类的文档字符串'''
实例方法
类变量
类方法
静态方法示例代码：#创建类
class Dog:
'''此语句用来定义一个类型'''
pass
print(Dog) <class '__main__.Dog'&
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2023-09-21 22:41:56
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单链表：#-*-coding:utf-8-*-classNode(object):"""节点"""def__init__(self,elem):self.elem=elemself.next=NoneclassSingleLinkList(object):"""单链表"""#头结点def__init__(self,node=None):self._head=nodedefis_empty(self
原创
2019-05-16 15:54:04
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问题：# 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上
# 被小偷闯入，系统会自动报警。
#
# 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
#
#
#
# 示例 1：
#
#
# 输入：[1,2
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2021-05-19 23:46:00
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邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该
原创
2021-05-24 11:12:19
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题目描述： 实现 strStr() 函数。 给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。 示例 1: 输入: haystack = "hello", needle = ...
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2021-09-19 21:54:00
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用python实现单链表class Node(object): """定义一个节点""" def __init__(self, elem): self.elem = elem self.next = None """定义一个单链表""" class SingleLinkList(object): def __in
原创
2021-12-15 10:51:04
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nums = [3,1,2]
n=len(nums)
原创
2023-01-13 00:00:58
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python 栈实现
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Jun 26 22:32:27 2018
@author: luogan
"""
class Node(object):
def __init_...
原创
2023-01-13 00:13:14
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# -*-coding: utf-8 -*- import tensorflow as tfimport numpy as np def softmax(x, axis=1): # 计算每行的最大值 row_max = x.max(axis=axis) # 每行元素都需要减去对应的最大值，否则求exp(x)会溢出，导致inf情况 row_max=row_max.reshape(-1, 1) x = x - row_max # 计算e的指数次幂
原创
2023-01-13 09:06:58
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# NDCG Python实现
## 简介
NDCG（Normalized Discounted Cumulative Gain）是衡量排序算法效果的一种常用指标，用于评估排序结果的质量。在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现NDCG算法，并解释每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现NDCG算法的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-08-01 19:44:39
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import randomLEVEL_ONE = 1LEVEL_TWO = 2LEVEL_THREE = 3MINE_VALUE = -1EMPTY_VALUE = 0UNCOVER_STATUS = 1COVER_STATUS =
原创
2022-07-14 10:37:31
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## Python实现Softmax函数
### 简介
Softmax函数是一种常用的多分类器激活函数，它能够将一个K维的向量映射到一个概率分布上，常用于神经网络中输出层的计算。在本文中，我们将介绍如何使用Python来实现Softmax函数。
### 实现步骤
下面是实现Softmax函数的步骤及相应代码：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-------
原创
2024-04-28 11:40:53
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# Brenner Python实现
## 介绍
Brenner是一种用于计算神经网络中参数的优化方法，它结合了梯度下降和牛顿法的优点。在本文中，我们将介绍Brenner算法的原理，并使用Python实现一个简单的示例。
## Brenner算法原理
Brenner算法的基本思想是通过计算二阶导数的逆矩阵来优化梯度下降算法。具体步骤如下：
1. 计算损失函数相对于参数的梯度。
2. 计算
原创
2024-03-05 06:53:01
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# Python实现MurmurHash
MurmurHash是一种非加密型哈希函数，由Austin Appleby在2008年创建。它被设计为快速、高效和随机化的哈希函数，适用于一系列不同的用途，如散列、哈希表和数据校验等。在本文中，我们将学习如何使用Python实现MurmurHash算法，并进行一些简单的示例演示。
## MurmurHash算法原理
MurmurHash算法的核心思想
原创
2024-03-05 03:17:47
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# 高斯 python实现
高斯函数，又称为正态分布函数，是一种非常重要的统计学概念。它描述了自然界中很多现象的分布规律，例如身高、体重等。在python中，我们可以使用一些库来实现高斯函数的计算，比如numpy和scipy。
## 高斯函数的定义
高斯函数的数学表达式为：
$$ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^
原创
2024-03-08 06:07:47
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# Python实现RDA
## 整体流程
下面是实现Python中的RDA（Regularized Discriminant Analysis）的步骤表格：
```mermaid
erDiagram
理论知识 --> 代码实现: 1.掌握RDA原理
数据准备 --> 代码实现: 2.加载数据并进行预处理
模型训练 --> 代码实现: 3.训练RDA模型
模型
原创
2024-03-25 06:51:28
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