# DES算法Python库介绍
DES（Data Encryption Standard）是一种对称加密算法，常用于数据加密和解密。在Python中，我们可以使用PyCrypto库来实现DES算法的加密和解密操作。PyCrypto是一个强大的加密库，提供了多种加密算法的实现，包括DES算法。
## DES算法简介
DES算法是一种分组密码，以64位的明文分组为单位进行加密和解密操作，采用5
原创
2024-03-18 06:52:11
185阅读
文章目录
算法实现
#0 GitHub
#1 环境
#2 开始
#2.1 斐波那契数列
#2.2 跳台阶
#2.3 跳台阶(变态跳)
#2.4 兔子繁殖
#2.5 列表去重
未完待续
算法实现
#0 GitHub
https://github.com/Coxhuang/Python-DataStructure
# 使用RELIEFF算法进行特征选择
在数据科学与机器学习领域，特征选择是一个至关重要的步骤。它不仅可以提高模型的性能，还能减少计算成本。RELIEFF（RElevant Features using Relief F）算法是一种有效的特征选择方法，特别适用于处理分类问题。本文将通过Python库介绍RELIEFF算法，并提供相关代码示例。
## 什么是RELIEFF算法？
RELIEFF
原创
2024-09-08 06:47:06
585阅读
# Jaya 算法与 Python 库简介
## 什么是 Jaya 算法？
Jaya 算法是一种新颖的基于群体的优化算法，主要用于解决复杂的优化问题。它灵感来源于自然界中的自我调节和适应机制，特别是在寻找最优解的过程中，它能通过不断调整来实现自我优化。Jaya算法的唯一特征是它不依赖于任何控制参数，过程简单易懂，适应性强。
Jaya 算法主要通过以下方式工作：
- **自我优化**：通过优
原创
2024-08-18 05:14:26
42阅读
# Apriori算法及其Python实现
**Apriori算法**是一种经典的关联规则学习算法，广泛应用于市场篮子分析、推荐系统等领域。其核心思想是通过找出频繁项集，进而生成强关联规则，从而揭示数据中的有趣关系。在本篇文章中，我们将介绍Apriori算法的基本原理，并提供一个Python实现的示例。
## Apriori算法原理
Apriori算法基于以下两个原则：
1. **频繁项集
分解过程如下，完整代码在最后。 不知道apriori算法规则的小伙伴可以看看我写的另一个文章def load_data_set():
"""
加载一个示例数据集(来自数据挖掘:概念和技术，第3版)
返回:数据集:事务列表。每个事务包含若干项。
"""
data_set = [
['l1', 'l2', 'l5']
, ['l2
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2023-08-24 19:00:55
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# 如何实现PCL算法的Python库
PCL（Point Cloud Library）是一款强大的开源库，用于处理2D和3D点云数据。虽然这个库主要是用C++开发的，但我们也可以通过Python实现相关功能。本文将指导你一步步实现PCL算法的Python库。
## 整体流程
首先，让我们看看实现PCL算法的总体流程：
| 步骤 | 操作 |
关联规则挖掘（Apriori算法实现）关联规则挖掘：是一种在大型数据库中发现变量之间的有趣性关系的方法。它的目的是利用一些有趣性的量度来识别数据库中发现的强规则。基于强规则的概念，Rakesh Agrawal等人[引入了关联规则以发现由超市的pos系统记录的大批交易数据中产品之间的规律性。例如，从销售数据中发现的规则：在消费者去超市购物时，假设消费者在本次的消费过程中买了牛奶，那他本次消费中买面包
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2023-10-09 21:10:16
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Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于从大规模数据集中发现频繁项集及其关联规则。 Apriori算法基于以下两个重要概念：支持度（support）和置信度（confidence）。 &
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2023-08-07 11:04:22
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Python 算法库（记住要以顺序安装）
1. Numpy https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/
2. Scipy https://sourceforge.net/projects/scipy/files/scipy/0.16.1/
3. Matplotlib https://sourceforge.net/project
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2023-06-29 13:47:31
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【问题定义】1. 巡回旅行商问题给定一组n个城市和俩俩之间的直达距离，寻找一条闭合的旅程，使得每个城市刚好经过一次且总的旅行距离最短。 TSP问题也称为货郎担问题，是一个古老的问题。最早可以追溯到1759年Euler提出的骑士旅行的问题。1948年，由美国兰德公司推动，TSP成为近代组合优化领域的典型难题。 TSP是一个具有广泛的应用背景和重要理论价值的组合优化问题。 近年来，有很多解决该问题的较
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2024-01-10 17:08:17
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本文主要给大家讲解了Apriori算法的基础知识以及Apriori算法python中的实现过程，以下是所有内容：1. Apriori算法简介Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。Apriori算法利用频繁项集性质的先验知识，通过逐层搜索的迭代方法，即将K-项集用于探察(k+1)项集，来穷尽数据集中的所有频繁项集。先找到频繁项集1-项集集合L1， 然后用L1找到频繁2-项集集合L2，接
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2023-07-07 18:02:31
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递归 RECURSION递归是一种解决问题的方法，把问题划分成越来越小的子问题，直到问题的规模小到可以被简单解决。计算数字列表的和， def list_sum(num_list):
the_sum = 0
for i in num_list:
the_sum = the_sum +i
return the_sum
print(lis
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2024-07-23 13:16:45
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《Python常用算法手册》笔记和读后感这是一篇关于Python和常用算法结合的blog。 以下是之后笔记的目录初步认识算法思想枚举算法思想递归算法思想分治算法思想贪心算法思想回溯算法思想迭代算法思想查找算法排序算法使用算法解决数据结构问题解决数学问题经典算法问题 那么今天愉快的算法分享时间就开始了Day1 一：初步认识算法思想 1.1.1 什么是算法 为了使大家能够清晰的知道算法的定义。以后我对
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2024-05-15 20:57:57
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前言上一篇文章我们利用PIL自带的路径方法实现了一些滤镜的效果，单纯从使用的角度来说已经够我们使用了，但是如果能够弄清楚它们背后的原理，相信应该是会对我们更有帮助的。在正式讲解之前，有一些基本的概念还是要在重新了解一下。图片是由一个个像素组成的，每个像素又是由RGB三种颜色数值组成的(这里指的是RGB模式图片)，灰度图是由0-255单个数值组成的。所有的图片处理，本质上都是对像素值进行处理。灰度滤
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2023-12-12 14:30:59
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Apriori这个词的意思是“先验的”，从priori这个词根可以猜出来~;) 。该算法用于从数据中挖掘频繁项数据集以及关联规则。其核心原理是基于这样一类“先验知识”： 如果一个数据项在数据库中是频繁出现的，那么该数据项的子集在数据库中也应该是频繁出现的（命题1） ∀X,Y∈J:(X⊆Y)→f(X)≤f(Y)
∀X,Y∈J:(X⊆Y)→f(X)≤f(Y) 反之亦然，其逆否
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2023-10-25 22:55:14
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博文目录简述正文摘要介绍算法原始版改进版实现实验分析实现代码原始版优化版 简述数据挖掘课程的作业，要求研究一个算法并写一篇实验报告。本次报告使用Overleaf编写，模板使用的IEEE期刊，后续将展示本次报告源码。以下正文内容是该报告的中文翻译，内容有删改。2022-5-27: 增加代码注释中2022-6-03: 代码注释完成, 编写笔记中2022-6-17: 笔记编写完成, 添加报告源码本次报告
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2024-02-26 17:33:53
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前面讲述了Python使用ctypes直接调用动态库和使用Python的C语言API封装C函数， C++写python扩展模块有很多种方式,我选择的是boost.python来编写的,感觉这个要比其他的方式要简单很多,本文概述方便封装C++类给Python使用的boost_python库。
学习笔记整理于www.yuanrenxue.com
学习是一个累积
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2023-06-26 11:36:58
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蚁群算法维基百科蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的几率型算法。它由Macro Dorigo 与1992年的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是这一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。自然界中，蚂蚁的食物总是随机散布于蚁巢周围。仔细观察就会发现，经过一段时间后，蚂
问题你需要将一个Python对象序列化为一个字节流，以便将它保存到一个文件、存储到数据库或者通过网络传输它。解决方案对于序列化最普遍的做法就是使用 pickle 模块。为了将一个对象保存到一个文件中，可以这样做：import pickledata = ... # Some Python objectf = open('somefile', 'wb')pickle.dump(data, f)为了将一
