文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()一、你好世界二、数据入门2.1、列表2.2、字符串2.3、元组2.4、集合2.5、字典三、输入和输出四、控制结构五、处理异常六、定义函数七、面向对象编程：定义类7.1、一个分数类7.2、逻辑门和电路八、总结推荐阅读参考文章 一、你好世界来通过一些详细的例子回顾一下 Python 编程语言。 这里的目标是重新认识下 Python 语言，并
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2024-02-23 09:22:43
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如何解题：1、分析问题，明确结果2、思考需要的知识，或探索新知识3、思考切入点4、尝试解决问题的一部分5、重复1-4步用一道经典的题目来详细解释上述步骤：用Python打印出九九乘法表：题目要求是“打印九九乘法表”，为了让问题变得清晰，我们得先知道“九九乘法表”长什么样，即我们最终想要呈现在终端结果是什么样。1、假设我们的目标是在终端打印出这种格式的九九乘法表：2、知道了需要实现的结果后，我们就来
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2024-01-15 08:24:04
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在此只介绍八数码问题A*算法的主要思想及思路：1、什么是八数码问题A*算法？简单来说八数码问题A*算法就是会将队列中的结点按“估价值”由小至大按序并让“估价值”小的结点优先出队的广度优先搜索算法。2、下面看该算法相关介绍：（1）、启发式搜索广度优先搜索和双向广度优先搜索都属于盲目搜索，这在状态空间不大的情况下是很合适的算法，可是当状态空间十分庞大时，它们的效率实在太低，往往都是在搜索了大量无关的状
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2024-07-21 09:53:19
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本节书摘来自华章计算机《Python程序设计》一书中的第1章，第1.1节，作者：[美]戴维 I.施奈德（David I. Schneider）著，第1章 计算与问题求解简介1.1 计算与Python简介本书介绍如何使用计算机进行问题求解。虽然编程语言用Python，但是原理适用于大部分现代编程语言。许多示例和习题展示了在真实世界中是如何使用计算机的。下面是你可能提出的计算机和编程方面一些的问题。问
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2023-11-06 16:40:06
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首先要强化和明确已知和未知，明确条件和问题。 根据已知和问题不断进行降元、降维；缩小解的范围。 然后认真排查。 遇到问题， 不要惊慌， 已知未知， 首先明确， 降维降元， 反复求索， 大胆假设， 小心求证， 缩小范围， 得到真解。
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2017-08-31 11:40:00
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一、“0-1背包”问题描述： 给定n中物品，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为c.问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？ 形式化描述：给定c>0,wi>0,vi>0,1≤i≤n，要求找一个n元0-1向量（x1,x2,...,xn)，xi∈{0,1}，1≤i≤n，使得∑wixi≤c，而且∑vixi达到最大
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2023-07-02 14:56:56
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编程求解兔子繁殖问题的技术讲解
题目描述
如果有一对小兔，每个月都生下一对小兔，而所生下的每一对小兔在出生后的第三个月也都生下一对小兔。那么，由一对兔子开始，n个月后有多少对小兔子呢？
输入
输入一个数字 ( n )（( 1 \leq n \leq 100 )），代表题目中询问的月份。
输出
对于每个询问，输出一行整数，代表 ( n ) 月的时候，小兔子的数量。
样例输入1
4
样例输出1
5
文章目录1、批量修改文件名称2、用爬虫爬电影3、开会时一些数据的可视化4、自动生成桌面图片(电脑)5、电脑自动锁屏exe文件 用python做的事情有蛮多的，有些可能会将操作变得简单，有些可能会将操作变得复杂。下面列举出一些可以用python实现的操作。 1、批量修改文件名称2、用爬虫爬电影3、开会时一些数据的可视化4、自动生成桌面图片(电脑)5、电脑自动锁屏exe文件1、批量修改文件名称对于
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2024-08-19 14:23:49
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根据问题的特点选用特定的思想和方法论来分解、组合各类元素，从而解决问题。 针对问题特点，选择合适的编程技术解决问题。 思想指的是你对问题的分析方法和思考模式。 最基本的编程思想是分与合； 业务决定功能，功能决定技术。 思想指的是你对问题的分析方法和思考模式，而语言只是一种具体的表达，比如对于一个具体
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2018-12-21 17:38:00
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# Python求解最优问题
## 介绍
最优问题是指在给定一定的约束条件下，寻找使得某个目标函数取得最大或最小值的解。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多工具和库来解决最优化问题。本文将介绍如何使用Python求解最优问题，并给出一些代码示例。
## 什么是最优问题
最优问题可以分为线性最优问题和非线性最优问题。线性最优问题是指目标函数和约束条件都是线性的问题，而非线性最优问
原创
2023-09-07 13:19:05
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## 选址问题 Python 求解指南
选址问题是一种经典的优化问题，常见于物流、商铺选址、设施布局等场景。通过一定的算法，我们可以找到最优的地点来服务一群需求点。本文将带你一步步了解如何用 Python 来求解选址问题。
### 流程概述
首先，让我们了解求解此问题的整体流程。以下是步骤的概述：
| 步骤 | 说明
在一个快速发展的科技时代，解决优化问题的需求越来越迫切，特别是涉及到半正定规划（SDP）问题时。SDP问题广泛应用于机器学习、控制理论及组合优化等领域。在Python中，有许多工具和库可以高效地求解SDP问题，然而，许多开发者在实现过程中面临着一些挑战和技术痛点。
我们可以回顾一下这一领域的演进历程，特别是如何选择合适的库和方法，来构建一个高效、可靠的解决方案。以下我们将一起探讨这一过程。
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一、随机梯度上升算法原来： 我们使用的数据集一共有100个样本。那么，dataMatrix就是一个1003的矩阵。每次计算h的时候，都要计算dataMatrixweights这个矩阵乘法运算，要进行1003次乘法运算和1002次加法运算。同理，更新回归系数(最优参数)weights时，也需要用到整个数据集，要进行矩阵乘法运算。总而言之，该方法处理100个左右的数据集时尚可，但如果有数十亿样本和成千
# TSP问题求解Python指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是组合优化中的经典问题，要求找到一条最短路径，使旅行商能够访问每一个城市一次并最终返回到起点。这个问题在计算机科学和运筹学中非常重要，对于新手开发者而言，是一个很好的练手项目。接下来，我将引导你一步步实现TSP问题的求解，并且提供代码示例和详细注释。
## 整体流程
我们将按以下步骤
数据结构与算法：python语言描述第一章：绪论1.1 计算机问题求解区分问题和实例问题是需求，是总，实例是问题的具体体现，是分编写程序是为了解决问题，程序的每次执行能处理该问题的一个实例程序开发过程分析阶段：需求分析，弄清问题，将含糊的需求转化为详细的问题描述设计阶段：经过分析阶段得到的严格的问题描述，仅仅只是描述，不具有操作性，计算机不能实际操作。这一阶段就是设计出一个解决问题的抽象计算模型编
贪心算法的基本思想是找出整体当中每个小的局部的最优解，并且将所有的这些局部最优解合起来形成整体上的一个最优解。因此能够使用贪心算法的问题必须满足下面的两个性质：1.整体的最优解可以通过局部的最优解来求出；2.一个整体能够被分为多个局部，并且这些局部都能够求出最优解。3.局部最优解不一定能得到整体最优解。 贪心算法之装箱问题：有若干个体积为V的箱子，有n个物品体积为v1，v2，v3，v4。
上一篇博客讲到支持向量机分类，而本文将介绍支持向量机分类最常用的学习算法序列最小最优化(SMO)。SMO算法是分解方法(decomposition method)的一种极端情况，即每次迭代的工作子集(working set)只含有两个变量。SMO算法存在多种不同的WSS(working set selection)启发式搜索准则。本文主要讲Platt(1999)年首次提出的SMO算法以及Fan(2
# Python求解KKT问题
## 引言
KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是数学优化理论中的一组约束条件，用于求解带约束的非线性优化问题。在机器学习领域，特别是支持向量机（SVM）中，KKT条件被广泛应用于求解支持向量分类问题。本文将介绍如何使用Python求解KKT问题的步骤和相应的代码实现。
## KKT问题求解流程
为了更好地理解和学习KKT问题的求解过程，我们可以
原创
2023-08-16 17:20:13
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# 使用Python求解旅行商问题（TSP）的步骤指南
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是在给定的一组城市中找到一条最短负载回路，使得旅行商可以访问每座城市一次并且返回到出发城市。这个问题的复杂性在于城市数量的增加会显著增加可能的路径数量。因此，理解如何使用Python实现TSP问题的求解对于任何开发者来说都是一次重要的学
过河问题，本质是寻路问题。
题目要求 问题描述：三只牛三只虎过河，船最多只能容纳两只动物，且船在往返途中不能为空。在任一岸边，若牛的数量少于虎的数量，则牛就会被老虎吃掉。为了使动物全部过河且使无损失，请制定合理的渡河方案。解决方案 这也是一个经典的渡河
