本文会介绍如何将语句组织成函数，还会详细介绍参数和作用域的概念，以及递归的概念及其在程序中的用途。一. 创建函数函数是可以调用，它执行某种行为并且返回一个值。用def语句即可定义一个函数：(并非所有的函数都会返回一些东西)复制代码 代码如下:def fibs(num):
result = [0,1]
for i in range(num-2):
result.append(result[-2]+r
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2023-11-21 16:32:27
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双向队列: 双端队列是一种有次序的数据集，数据项既可以从队首加入，也可以从队尾加入，数据项也可以从两端删除；某种意义上说，双端队列集成了栈和队列的能力。 但双端队列并不具有内在的LIFO和FIFO特性，如果用双端队列来模拟栈和队列，需要由使用者自行维护操作的一致性。
双向队列的操作： deque() 创建空双端队列 addfront(item) 将item加入队首 addrear(item)
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2024-07-28 15:37:46
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Relief算法的局限性在于只能处理两类别数据，因此1994年Kononeill对其进行了扩展，得到了可以处理多类别问题的ReliefF算法，可以处理多类别问题。该算法用于处理目标属性为连续值的回归问题。ReliefF算法在处理多类别问题时，每次从训练集样本中集中随机取出一个样本R，然后从和R同类样本中找出R的k个近邻样本，从每个R的不同类别的样本集中均找出k个近邻样本，然后更新每个特征的权重。R
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2023-07-25 13:29:12
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# 使用Python实现Relief算法
Relief算法是一种用于特征选择的算法，广泛应用于机器学习领域。对于初学者来说，实现这个算法可能会有些挑战。接下来，我们将通过详细的步骤，逐步引导你实现Relief算法。
## 实现步骤概述
下面是实现Relief算法的基本流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Python 两分类 Relief 方法实践指南
在机器学习领域，特征选择是提高模型性能的重要步骤之一。Relief 是一种基于实例的特征选择算法，尤其适合处理分类问题。本篇文章将指导你如何使用 Python 实现一个简单的两分类 Relief 算法，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
首先，我们需要了解实现 Relief 算法的基本流程。以下是整个过程的概述表格：
| 步骤
Button 组件一个简单的Button按钮，代码：1 #!/usr/bin/python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
3
4 from Tkinter import *
5 root = Tk()
6 def print_hello():
7 print 'Hello World!!!'
8
9 Button(root, text = 'text
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2023-07-24 21:08:49
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frame faking构造一个虚假的栈帧来控制程序的执行流原理之前所讲的栈溢出不外乎两种方式：控制程序EIP控制程序EBP其最终都是控制程序的执行流。在frame faking中，我们所利用的技巧辨是同时控制EBP和EIP，这样我们在控制程序执行流的同时，也改变程序栈帧的位置。函数的入口点和出口点入口点push ebp #将ebp压栈
mov ebp, esp #将esp的值赋给eb
# Python Button控件的Relief属性实现指南
在Python中，通过使用tkinter库，我们可以轻松地创建图形用户界面（GUI）。其中一个重要元素是Button控件，它拥有许多属性以供调整，其中包括`relief`属性。本文将为你详细介绍如何实现Button控件的`relief`属性。
## 实现步骤
下面是实现Button控件`relief`属性的流程概述：
| 步骤
本文实例讲述了Python3正则匹配re.split，re.finditer及re.findall函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：re.split re.finditer re.findall@(python3)re.compile() 函数编译正则表达式模式，返回一个对象。可以把常用的正则表达式编译成正则表达式对象，方便后续调用及提高效率。re 模块最离不开的就是 re.compile
本文实例讲述了Python3正则匹配re.split，re.finditer及re.findall函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下：re.split re.finditer re.findall@(python3)官方 re 模块说明文档re.compile() 函数编译正则表达式模式，返回一个对象。可以把常用的正则表达式编译成正则表达式对象，方便后续调用及提高效率。re 模块最离不开的就
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2023-12-14 19:54:16
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# 使用Python的tkinter控件位置relief
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在Python的tkinter库中使用relief属性来设置控件的外边框样式。这对于开发GUI应用程序非常重要，因为它能够改变控件的外观，并为用户提供更好的交互体验。
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入tkinter库 |
| 2 |
原创
2024-01-12 08:58:16
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挖掘之—基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例
(DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。1.数据挖掘与聚类分析概述数据挖掘一般由以下几个步骤： (l
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2023-08-24 11:09:16
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json模块是个非常重要的模块，可以实现任何语言之间跨平台的数据交换，还可以实现一些比较简单的数据类型的持久化。（这里的持久化就是说，把python内部一些比较简单的数据类型，比如说像字符串，列表，元组，字典之类的数据类型，转换为json字符串的标准格式，保存到硬盘中。）json模块常用函数：json.dumps():将python以字典为主的数据类型，包括（列表，元组，等）转换为json字符串。
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2024-08-11 11:01:05
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一、算法 Relief算法最早由Kira提出. 基本内容：从训练集D中随机选择一个样本R, 然后从和R同类的样本中寻找k最近邻样本H，从和R不同类的样本中寻找k最近邻样本M， 最后按照公式更新特征权重. 算法:
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2024-02-02 18:24:30
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在Python的生态系统中，数据科学和机器学习变得越来越重要，对于特征选择算法，Relief算法是一个很好的选择。那么，Python中是否有Relief算法库呢？通过这篇文章，我们将深入探讨Relief算法的基本原理、架构、源码分析、性能优化等关键问题。
## 背景描述
Relief算法是一种特征选择算法，旨在通过评估特征对分类任务的影响，挑选最具辨别力的特征。在高维数据集上，使用Relief算
点击打开链接
题目要求在u到v这条链上加入w这个元素 并统计每个点上最多的元素是谁 只要在链首加入一个w 链尾加入一个-w即可 有点离线处理的意思
树链剖分中 一条链会被划分成logn条小链 这些小链在树剖版dfs序中是连续的 所以要分段更新
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct node1
{
in...
原创
2022-06-15 21:09:04
34阅读
DescriptionBefore referring to this problem, please stand in silent tribute for the victi
原创
2022-11-09 18:27:31
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机器学习笔记特征选择（来自周志华老师的机器学习）Relief与Relie-FRelief是为二分类问题设计的Relief是一种过滤式特征选择方法。（过滤式方法先对数据集进行特征选择，然后再训练学习器，特征选择过程与后续学习器无关.这相当于先用特征选择过程对初始特征进行"过滤"，再用过滤后的特征来训练模型） Relief设计了一个"相关统计量"来度量特征的重要性.该统计量是一个向量，其每个分量分别对
在做项目的过程中，有时候需要再一个几万行的代码里找到某个信号，并且把它拷贝出来用。信号的定义格式是相同的，但是编号不相同，如下图所示。按道理说可以利用vim的查找功能一个个找，然后一个个地手工拷贝。如果电路有修改和迭代，查找+拷贝的方式太费时费力了，所以想到用python来处理这种有规律的、重复性的工作。re.compile()用正则表达式可以匹配到我想找出的信号，使用正则表达式匹配之前将re模块
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2023-12-12 20:27:34
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给定一组数据：样本类别feature1feature201151111212430344045第一列是类别，这里分两类，第二、三列是特征值 接下来使用Relief特征选择算法比较一下这两个特征哪个更对于分类更有作用。第一步是计算出一个距离矩阵，比如说该矩阵的第一行是第一个样本与各个样本的距离，第二行是第二个样本与各个样本的距离，也就是说这个距离矩阵D的第i行第j列的元素为第i个元素到第j个元素的距
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2023-09-28 21:50:02
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