今天一个Python学习的干货。几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。传送门在此：https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分，包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算
转载
2023-07-04 20:26:32
12阅读
递归时间&空间复杂度常见列表查找算法排序数据结构 递归在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这就叫做递归。注：python在递归中没用像别的语言对递归进行优化，所以每一次调用都会基于上一次的调用进行，并且他设置了最大递归数量防止递归溢出递推：每一次都是基于上一次进行下一次执行回溯：在遇到终止条件，则从最后往回一级级把值返回来递归的特点： 1、调用自身 2、结束条件
转载
2023-07-02 19:36:15
18阅读
示例一：二硬币模型假设现在有两个硬币A和B，我们想要知道两枚硬币各自为正面的概率啊即模型的参数。我们先随机从A,B中选一枚硬币，然后扔10次并记录下相应的结果，H代表正面T代表反面。对以上的步骤重复进行5次。如果在记录的过程中我们记录下来每次是哪一枚硬币（即知道每次选的是A还是B），那可以直接根据结果进行估计（见下图a）。
不含隐变量的参数求解问题但是如果数据中没记录每次投掷的硬币是A还是B（隐变
转载
2023-07-24 14:23:34
173阅读
# TEA 算法简介与 Python 实现
TEA（Tiny Encryption Algorithm）是一种对称加密算法，由 David Wheeler 和 Roger Needham 于 1994 年设计。TEA 算法简单、高效，并且由于其较小的代码体积，非常适合在资源有限的环境中使用。本文将详细介绍 TEA 算法的工作原理，并给出一个 Python 的实现示例。
## TEA 的基本原理
原创
2024-10-24 05:42:31
20阅读
引言：在（一）中我们学习到了什么是‘network communites’（网络社区）及其目标函数Q的求取，接下来我们要说明的是，我们要通过怎样的算法来实现将你的网络分成若干个集群。一：louvain算法的大体介绍：我们这里用到的把网络划分成若干个集群的算法就是louvain算法。它有几个优势：（1）：louvain算法被广泛应用。（2）：它可以快速实现集群的划分。（3）：集群的结果很好。（4）：
转载
2024-05-10 17:06:00
131阅读
# TOTP算法的实现步骤
## 1. 了解TOTP算法的原理
首先，我们需要了解TOTP（基于时间的一次性密码）算法的原理。TOTP算法是基于HMAC-SHA1算法和一个时间戳的组合，用于生成一次性密码。
## 2. 导入所需的库
在实现TOTP算法之前，我们需要导入以下的Python库：
```python
import hmac
import hashlib
import struct
原创
2023-09-14 19:00:34
259阅读
再论类型 在讨论装箱（boxing）之前，有必要弄清楚为什么值类型与引用类型之间会有所区别。 一个含有数值的值类型的实例，和一个指向对象的引用类型的实例，它们有什么区别呢？除了存储对象所需的内存之外，每一个对象都会有一个对象头，目的是为面向对象的编程提供基本的服务，如存在虚方法的类，嵌入其中的元数据等等。由虚方法和接口间接结合的对象头，其内存开销通常会很大，哪怕你所需要的只是一个静态类型的
一个不知名大学生，江湖人称菜狗 original author: jacky Li Time of completion：2022.11.25 Last edited: 2022.11.30目录编辑 基于Pygame的中国象棋的制作（China Chess）象棋简介一：效果展示二：所需配置 1.环境配置2.图标配置三：代码展示四：价值展望五：作者有言 基于Pygame
转载
2024-09-01 22:38:49
60阅读
文章目录一、TANE算法介绍1.1. 函数依赖定义：1.2. 近似函数依赖二、划分和依赖关系2.1. 划分等价类概念划分概念2.2. 划分细化引理2.1引理2.22.3. 近似依赖三、搜索3.1. 搜索策略3.2. 简化搜索空间3.2.1. Rhs候选修剪规则3.2.2. Rhs+候选修剪引理3.1引理3.2引理3.33.2.3. 键修剪引理3.43.3. 计算与分区3.3.1. 剥离分区引理3
转载
2024-01-08 11:16:09
84阅读
在公有链中用的最多的是pow算法和pos算法，这些算法都是参与者的利益直接相关，通过利益来制约节点诚实的工作，解决分布式系统中的拜占庭问题。拜占庭容错算法是一种状态机副本复制算法，通过节点间的多轮消息传递，网络内的所有诚实节点就可以达成一致的共识。使用拜占庭容错算法不需要发行加密货币
转载
2023-07-10 00:15:30
148阅读
# BP算法科普及其Python实现
## 引言
BP（Back Propagation）算法是一种用于训练人工神经网络的有效监督学习算法。它通过误差反向传播的方法，自动调整神经元之间的权重，从而最小化模型的预测误差。在本篇文章中，我们将介绍BP算法的基本概念和原理，并给出Python代码示例，帮助读者掌握BP算法的实现。
## BP算法概述
BP算法的主要目标是通过反馈系统优化神经网络的
爬取 www.mzitu.com 全站图片，截至目前共4564个图集，13.7万多张美女图片，使用 asyncio 和 aiohttp 实现的异步版本只需要不到2小时就能爬取完成。按日期创建图集目录，保存更合理。控制台只显示下载的进度条，详细信息保存在日志文件中。支持异常处理，不会终止爬虫程序。失败的请求，下次再执行爬虫程序时会自动下载
Git
题记：凌晨3点半的不眠，是这个时代太聒噪，还是内心的不安kmeans知识体系从代码中梳理知识体系sklearn中kmeans源码源码结构kmeans算法属于cluster包的k_means.py文件。使用的过程中通过from sklearn.cluster import Kmeans导入 在使用常规（不含大批量数据的情况下）kmeans算法的实现过程如上图所示，Kmeans主类，包含若干的内部函数
转载
2023-12-17 19:22:57
90阅读
前言：分析体检数据希望不拘泥于Sklearn库中已有的聚类算法，想着改一下Kmeans算法。本着学习的目的，现在开始查看sklearn的源代码。希望能够写成一个通用的包。有必要先交代一下我使用的python版本：python3.9.2 环境：pycharm现在先学习学习Sklearn是如何写的～第一步：找到sklearn的源代码>>> import sys
>>>
转载
2023-10-08 01:20:17
388阅读
K-means是聚类算法中的一种，由于其原理简单，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、模式识别等领域有着广泛的应用。本文先引出K-means的基础概念，比如：闵可夫斯基距离、曼哈顿距离、欧氏距离等；接着介绍K-means的原理，重点阐述了如何确定K值、如何选取初始中心点等；然后介绍K-means的Python实现、K-means的Sklearn实现、泰坦尼克号的聚类具体应用；最后对K-means进行
转载
2023-11-24 05:48:39
125阅读
人脸识别分为两部分，一部分是检测到人脸，一部分是将你的人脸匹配到身份。而人脸身份匹配算法就有一下几种算法:基于PCA降维、基于LDA降维、基于LBPH特征 在前面的人脸识别实战文章中，我们使用了 LBPH 作为人脸身份识别的算法，接下来我们详细介绍一下 LBPH 到底是什么原始的 LBP 算子原始的 lbp 算子定义为 3*3 的窗口，以窗口中心像素为阈值，将八个相邻像素的灰度值与之相比，若大于等
转载
2024-01-15 06:44:14
56阅读
这篇往后，会暂时先更ORB、SITF、SURF三篇特征算子，在代码部分，会在本篇介绍下OPENCV特征匹配的特征点KeyPoint、特征描述子和匹配算子Match等的构成。1ORB简介ORB算法是一种特征匹配算法，可用于目标追踪、图像匹配等多个方面，在实时图像处理上，有较好的效果。目前比较流行的特征匹配算子有SIFT、SURF、ORB等，三者有不同的优缺点，SIFT是90年代提出的
转载
2023-12-11 14:11:29
105阅读
Python粒子群算法源码是一种受到自然界启发的优化技术，广泛应用于函数优化、机器学习参数调优等领域。本文将系统地介绍粒子群算法的实现过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。
### 背景描述
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）旨在模拟鸟群觅食的行为，通过一群个体（称为“粒子”）在解空间中飞行，以寻找最优解。这个算法由于其简单、有效
# ORB算法源码Python版详解
## 1. 引言
ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是计算机视觉中常用的一种特征检测与描述方法。它结合了FAST的特征点检测器和BRIEF的描述子，具有旋转不变性和尺度不变性，非常适合于实时图像处理场景。本文将详细介绍ORB算法的原理，并提供Python源代码示例，帮助读者理解这一强大的计算机视觉工具。
## 2.
原创
2024-09-18 05:54:07
446阅读
灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization Algorithm）是一种基于灰狼社会行为的优化算法，它模拟了灰狼社会中的群体协作和领导者指导的行为，被广泛应用于解决优化问题。在本文中，我将教你如何实现灰狼优化算法的Python源码。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 初始化灰狼种群
初始化灰狼种群 --> 计算适应度
原创
2024-06-20 07:28:42
69阅读
