文章目录一、插入排序1.2 直接插入排序1.2 希尔（shell）排序二、选择排序2.1 简单选择排序2.2 堆排序三、交换排序3.1 冒泡排序3.2 快速排序四、归并排序五、基数排序 常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 各种算法的时间复杂度和稳定性：一、插入排序1.2 直接插入排序一）、算法思想直接插入排序（Insertion Sort）序是一种最简单的插入排序。为简化问题，我们下面只讨论
PV:预算值AC:实际成本EV:挣值，是实际完成工作的预算价值CV,成本偏差=EV-AC，<0为预算超出，>0为预算节省SV,进度偏差=EV-PV，<0为进度落后，>0为进度超前CPI,成本绩效指数=EV/AC，<1，预算超出，>1，预算节省SPI,进度绩效指数=EV/PV，<1，进度落后，>1，进度超前ETC:剩余成本估算=总的PV-EV，偏差只是
Pendulum是一个Python库，它提供了一种简单而强大的方式来处理日期和时间。它可以轻松地进行时区转换、日期计算、时间差计算等操作。在本教程中，我们将介绍如何使用Pendulum库进行日期和时间操作。安装Pendulum库在使用Pendulum库之前，我们需要先安装它。可以使用pip命令来安装Pendulum库：pip install pendulum导入Pendulum库安装完成后，我们需
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2023-12-25 06:29:21
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python 检验数据分布，KS-检验（Kolmogorov-Smirnov test） – 检验数据是否符合某种分布 Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法。其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布。D=max| f(x)- g(x)|，当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0，否则则接受H0假设。 KS检验与t
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2024-03-12 21:04:25
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CUSUM退化点识别python是一种用于检测时间序列数据变化的方法。通过统计分析，特别是累积和控制图，CUSUM（Cumulative Sum Control Chart）能够帮助我们识别潜在的异常点。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python实现CUSUM退化点识别的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和最佳实践。
## 环境预检
在开始工作之前，我们需要确保环境的
本系列博文基于廖雪峰老师的官网Python教程，笔者的编程环境是Anaconda+Pycharm，Python版本：Python3.1.返回函数# 函数作为返回值
# 高阶函数可以接受函数作为参数，还可以把函数作为结果返回；
# 实例：
def lazySum(*args):
def calcNumsSum():
ax = 0
for num
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2024-06-19 04:06:27
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导数：导数简单点说,就是函数的斜率.比如说y=x这个函数,图像你应该很清楚吧,虽然y是随着x的正加而增大的,但是其变化率也就是斜率是一直不变的.那么你能猜出来y=x的导数是多少么?y=x的导数y'=1,同理y=2x时,则y'=2,这是最简单的.当函数是2次函数的时候,其斜率会忽大忽小,甚至忽正忽负,这时y'不再是一个固定的数,而是一个根据x值变化的数（说白了也是一个函数） 协方差：
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2023-12-02 21:01:38
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非平稳时间序列突变检测 -- Bernaola Galvan分割算法引言原理实现结果 引言非平稳序列是指包含趋势、季节性或周期性的序列，它可能只含有其中的一种成分， 也可能是几种成分的组合，例如温度、降雨等数据。在一些研究中，如气候突变检测中，经常需要对气候数据进行突变检测。常用的突变检测方法有滑动t-检验、Cramer’s方法、Yamamoto方法、M-K突变检测方法、Pettitt方法、Be
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2024-08-25 13:46:02
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函数函数的参数位置参数默认参数可变参数(传入tuple)def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum = sum + n * n
return sum我们把函数的参数改为可变参数：def calc(*numbers):
sum = 0
for n in numbers:
su
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2024-06-19 04:47:48
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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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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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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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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
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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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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因为这篇公式和图比较多，所以笔者以贴图像的形式来，附上最终的结果图。如果你需要笔者的代码，可以发邮件或者去github，笔者后续会贴上github链接。 1、 两者之间的关系 摄影测量是研究被摄物体的形状、大小、和相对位置关系的一门学科；计算机视觉可以看作是图像处理的升华（image—knowledge）。两者之间有太多的相似之处，如bundle adjustment，摄影测量中称之为光束法平差
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2023-11-06 21:35:50
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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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1，什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据，解决程序问题的一组方法，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考量。时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常使用时间复杂度来描述。空间维度：是指执行当
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2023-10-07 14:21:18
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概述：本文从用算法“脱掉”女性衣服的DeepNude的不良应用现象及其消亡的现象为引子，介绍了其应用的2种python技术。支持生成Nude图像的pix2pix算法，和支持对python程序打包的PyOxidizer库做了介绍。旨在抛砖引玉，对读者的python技术提高有帮助。DeepNude的缘起" 世界还没有为DeepNude做好准备。" 2019年3月，当DeepNude正式推出时，它应该只
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2024-07-31 09:44:52
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**用Python 类实现两种排序BFS/DFS算法什么是BFS和DFS算法BFS和DFS算法代码实现BFS和DFS算法（第3讲）—— 从BFS到Dijkstra算法思路： 大家做这道题的时候，首先自己要创建很多的节点，然后自己构建节点之间的连接关系，打散时候排序，排序的话大家想想根节点有什么特点，很容易就会找到根节点的。 另外就是：创建节点可以有自己的创建方式，属性可以有input node 和
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2024-05-17 03:03:11
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