反向传播算法是神经网络训练参数与权重的方法之一。该方法与梯度下降算法相结合，对网络中所有权重以及偏置计算损失函数的梯度，并利用梯度值来更新权值与偏置，实现损失函数的最小化。1、前向传播前向传播指的是输入的数据在神经网络中，逐层向前传输，一直到输出层为止。2、反向传播（Back Propagation）在网络的训练过程中经过前向传播后得到的最终结果跟训练样本的真实值总是存在一定误差，由这个误差定义损
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2023-07-04 11:38:40
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#########Beautiful Soup########### ## 对于BS4的理解 - Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库，提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。 ## BS4的常用操作方法from bs4 import BeautifulSou
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2024-05-28 21:15:53
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查看逆序的BSF输出如图所示：这里，我们首先创建一颗二叉树，并使用先序遍历，依次计算其中每个节点的深度，
原创
2023-03-07 01:16:57
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官方网址：http://jakarta.apache.org/bsf/ 它是一个支持在Java应用程序内调用脚本语言 (Script)，并且支持脚本语言直接访问Java对象和方法的一个开源项目BSF最初是IBM的Alpha
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2023-07-26 22:37:28
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4. url 大小写兼容，不敏感。
5. 提供默认分页控件。
6. 支持.net mvc的写法。
原创
2022-11-11 14:50:05
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2023-12-18 11:37:57
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第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组一．导语聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法，之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同，区别它的类别没有预先的定义。簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念，使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义。聚类算法几乎可以用于所有的对象，并且簇内的对象越相似，效果越好。二．K-均值聚类算法的基本概念K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇。它的
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2023-11-21 08:59:18
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一、 算法是什么？ 算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来
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2024-06-18 08:36:58
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LRU 算法描述LRU 算法实际上是让你设计数据结构：首先要接收一个 capacity 参数作为缓存的最大容量，然后实现两个 API，一个是 put(key, val) 方法存入键值对，另一个是 get(key) 方法获取 key 对应的 val，如果 key 不存在则返回 -1。注意哦，get 和 put 方法必须都是 O(1) 的时间复杂度，我们举个具体例子来看看 LRU 算法怎么工作。 /
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2024-07-29 23:04:46
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算法定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个算法应该具有以下
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2024-04-24 15:20:53
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一.图简介假设你居住在旧金山，要从双子峰前往金门大桥，你想乘公交车前往。 为找出换乘最少的乘车路线，你将使用怎样的算法？金门大桥未突出，因此一步无法到达那里。两步能吗？金门大桥未突出，两步步无法到达那里。三步能吗？ 金门大桥突出了!因此从双子峰出发，可沿下面的路线三步到达金门大桥。还有其他前往金门大桥的路线，但他们更远（需要四步）。这个算法发现，前往金门大桥的最短路径需要三步，这种问题被称为最短路
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2023-12-03 14:10:02
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Apriori算法 Apriori算法用于关联分析，其目标包括两个：发现频繁项集，发现关联规则。首先需要发现频繁项集，然后才能发现关联规则。本文Apriori部分的代码来自《机器学习实战》，有需要可以看看。发现频繁项集 频繁项集指那些经常出现在一起的集合。若某个项集是频繁项集，则它的所有子集也是频繁的。反之，若一个项集是非频繁项集，则它的所有超集也是非频繁的。Apriori利用这个原理，避免计
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2023-07-05 22:43:56
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算法的概念算法是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。算法的五大特性1.输入: 算法具有0个或多个输入 2.输出: 算法至少有1个或多个输出 3.有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的
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2023-10-08 12:54:35
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写在前面 python语言以其语法简洁(代码量比java开发的程序少3-5倍 比c++少5-10倍 )、快速原型开发(prototyping)以及庞大第三方库的支持，广泛应用于多个领域，成为了一门很流行的语言。我们这里使用Python，可以抛开其他像C++/java这些语言本身的复杂性，把精力集中在数据结构和算法的思考上。同时熟练掌握Python后，也可以将Python应用在其他专门领域的算法学
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理作者：Python进阶者# hashlib是涉及安全散列和消息摘要，提供多个不同的加密算法接口，如SHA1、SHA224、SHA256、SHA384、SHA512、MD5等。
import hashlib
md5 = hashlib.md5()
md5.update("test".
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2023-07-24 16:01:46
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01_算法的一些基本概念 三个基本概念：问题、问题实例和算法。 算法的性质有：有穷性、可行性、确定性、有输入和输出、可终止。 算法设计的概念：从问题出发，通过分析、思考最终得到一个可以解决问题的过程性描述的工作过程。 常见算法设计模式：枚举法、贪心法、分治法、回溯法（搜索法）、动态规划法、分支界限发。 “大O记法”：对于单调的整数函数 f，如果存在一个整数函数 g 和实常数 c &g
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2023-07-27 17:16:51
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相关概念对于一个图G=(V, E)，求图中两点u， v间最短路径长度，称为图的最短路径问题。最短路径中最长的称为图的直径。其中，求图中确定的某两点的最短路径算法，称为单源最短路径算法。求图中任意两点间的最短路径算法，称为多源最短路径算法。常用的路径算法有：Dijkstra算法SPFA算法\Bellman-Ford算法Floyd算法\Floyd-Warshall算法Johnson算法其中最经典的是D
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2023-09-20 06:19:23
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最优化问题可大致分为两类，可导的与不可导的可导的最优化问题 (e.g., 特征加权分类) 通常可使用梯度下降法解决，但不可导的最优化问题 (e.g., 神经网络超参数调整) 则只能使用遗传算法解决但遗传算法存在着明显的缺陷，即搜索方向过于随机、搜索效率低下，在更多的情况下粒子群算法会是更优的选择在参照主流的粒子群算法流程后，本算法的复现思路如下：根据用户所设置的各个坐标的取值范围生成指定规模的粒子
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2023-11-26 13:47:34
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这里写目录标题冒泡排序 Bubble Sort快速排序 Quick Sort插入排序 Insertion Sort希尔排序 Shell Sort选择排序 Select Sort堆排序 Heap Sort归并排序 Merge Sort计数排序 Counting Sort基数排序（Radix Sort）桶排序（Bucket Sort） 冒泡排序 Bubble Sort原理：从第一个元素开始，将相邻的
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2023-11-12 18:44:51
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主成分分析，即Principal Component Analysis(PCA)，是多元统计中的重要内容，也广泛应用于机器学习和其它领域。它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。关于PCA的更多介绍，请参考：https://en.wikipedia.org/wiki/Prin
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2023-11-14 22:30:55
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