简介Ghost是一个流行的开源博客平台(Open source blogging platform)，基于 Node.js 构建，博客内容默认采用 Markdown 语法书写，给用户提供一种更加纯粹的内容写作与发布平台。Ghost的部署和运维需要一定的Web开发基础，利用Docker技术可以大大简化Ghost的部署和更新。Docker Hub上面也提供了Ghost官方镜像使用Docker镜像，不懂
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2024-10-24 08:36:02
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1.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
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2023-06-30 11:55:06
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一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令；有限步骤内解决数学问题的程序；为解决某项工作或某个问题，所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件（5）输入性，输出性，明确性，有限性，有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间（n一般为元素的个数）：O(
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2023-08-10 15:24:31
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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
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2023-07-04 20:26:32
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A*算法python简单可视化实现A*算法详解：A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法：# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标（0开始）、终点坐标（0开始）、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物，中键重置路径（不改变障碍物），右键开始寻路。
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2023-09-03 11:53:14
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算法的五大特性：1、输入：有0个或多个输入2、输出：有0个或多个输出3、确定性：算法每一步都有一定的含义，不会出现二义性4、有穷性：算法在执行有限的步骤之后会结束，而不是无线循环执行。5、可行性：算法的每一步都是可行的 如果 a+b+c=1000，且 a^2+b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合? &nbs
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2024-05-17 01:30:40
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概述在蓝牙LE Spec中，有一个很重要的概念就是加密，加密分为SMP和链路层加密（Link Layer Security），其实就是为了安全考虑的各种加密和秘钥生成方法。为了解决中间人攻击，监听，安全的问题，Spec定义的一堆加密函数及其使用方法。其中SMP主要实现链路层link key和其他key的生成和分发功能，而链路层加密确保对空口数据的进行加密，防止被交互数据被监听。在芯片具体实现中，经
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2024-01-16 15:04:55
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文章目录1 KNN算法原理1.1 基本概念1.2 KNN算法原理1.3 实现步骤1.3 KNN算法优缺点2 python手工实现KNN算法2.1 KNN算法预测单个数据2.2 KNN算法预测数据集2.3 sklearn实现KNN算法 1 KNN算法原理1.1 基本概念KNN（K-NearestNeighbor）即K近邻算法，是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K近邻，就是K个最近的邻居的意
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2023-10-26 11:41:37
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https://www.bilibili.com/video/av36886554?t=538floyd算法：能够找到图中任意两个节点之间的最短路径，时间复杂度为O(n**3)，其中n表示图中的节点数算法思路：假设当前的通过floyd算法计算图中任意两个节点之间的距离，需要构建两个矩阵：distance_matrix shape=[num_node,num_node]，其中的
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2023-07-28 21:32:50
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看这个算法之前，最好先看下匈牙利算法，KM算法 是建立在匈牙利算法基础上实现的对于这个算法最有误区的地方，个人感觉还是在 X 集合 -d 和 Y 集合 + d之后 还要进行操作，再加上 深搜递归操作 ，理解容易产生误区，在这里我给出一组模板的测试数据来帮助初学者理解注意观察： visx[],visy[],lx[],ly[],linky[],在调用中的变化：3 4
个人笔记 仅供参考一、基础知识本文主要介绍python开始学习应该掌握的一些基础知识。1、算法算法即解决一个问题的方法，由一系列必须按照顺序执行的操作说明组成，其中有些可以直接完成，有些需要特别注意，还有一些粗腰重复多次。2、数和表达式交互式python解释器可用作计算器，例如执行如下操作>>> 2+2
>>> 53672+235253这只是常见的运算，除法的运
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2023-09-22 15:41:19
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python算法之基础 图解算法使用Python 文章目录python算法之基础前言一、计算机绘图指令实践二、最大公约数1.描述2.算法条件三、伪语言(Pseudo-Language)四、时间复杂度总结 前言计算思维分为四部分：分解、模式识别、模式概括与抽象以及算法。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、计算机绘图指令实践指令说明BT画大三角形ST画小三角形BC画出大圆形SC画出小圆形
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2023-08-09 16:47:39
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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。 渐近时间复杂度简称时间复杂
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2024-04-26 14:14:54
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发动机悬置python仿真计算代码可复制到https://hub.gke2.mybinder.org/user/lijil168-requirements-l6zexquh/tree运行1、发动机悬置模态及解耦参考2、发动机动力学激励计算参考3、用数组和矩阵两种方式计算刚度矩阵，并对比结果，原文公式推导有点点错误。python用多维数组完成矩阵运算，很简洁而且可读性好。4、思路：由发动机爆压计算
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2023-10-25 15:56:00
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BP 算法（Back Propagation Algorithm）是一种经典的人工神经网络训练算法，用于解决分类和回归问题。BP 算法基于梯度下降的思想，通过反向传播误差信号来调整神经网络的权重和偏置，从而实现模型的训练。BP 算法通常由前向传播和反向传播两个过程组成。在前向传播过程中，神经网络将输入样本通过多层神经元进行计算，得到输出值。在反向传播过程中，首先计算输出值与实际标签之间的误差，然后
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2023-08-31 07:35:17
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一、算法的导入1.1 算法的概念算法是解决问题的一种思想或方法如果 a+b+c=1000，且 a ** 2+b ** 2=c ** 2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合?第一种方式import time
start_time = time.time()
for a in range(0,1001):
for b in range(0,1001):
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2024-02-03 05:35:30
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InfoMap算法了解InfoMap算法之前，需要先了解最小熵原理最小熵原理是一个无监督学习的原理，“熵”就是学习成本，而降低学习成本是我们的不懈追求，所以通过“最小化学习成本”就能够无监督地学习出很多符合我们认知的结果，这就是最小熵原理的基本理念。编码的最短平均长度就是信息熵，这其实也是无损压缩的能力极限，我们通过寻找更佳的方案去逼近这个极限，这便是最小熵。假如我们有这么一个任务，要求我们在短时
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2024-08-12 13:35:27
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算法是程序的灵魂,而排序算法 是算法的入门经典,作者在此用python亲自实现了7种主流的排序算法,并做简短的说明.
排序算法
学习难度:桶排序 < 冒泡排序 < 选择排序 < 插入排序 < 快速排序 < 归并排序 < 希尔排序桶排序(简化版)桶排序: 将列表中最大数与最小数之间的数全部做成标签,贴到N个桶上 将每个元素放到对应值
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2024-06-07 09:44:58
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时间复杂度：假设存在函数g，使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g(n))→渐进函数，那么则称O(g(n))是算法A的时间复杂度
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2023-05-22 22:01:20
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该系列博客的内容均为阅读《Grokking Algorithms》(Aditya Bhargava)的心得or笔记or总结 那么我们就直接进入正题吧 简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配，则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到，则输出none 代码展示（python）:1 def S
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2023-05-22 15:57:22
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