文章目录1.项目说明2.代码2.1 代码结构2.2 feature2.3 svm2.4 acc2.5 class_demo2.6 features_main2.7 svm_main3. 相关资料 1.项目说明声音处理接口属性：nfft = 2048接口每次处理音乐数据的量
声音文件处理需要安装的包：python_speech_featrures MFCC
MFCC分两步，第一做傅里叶变换，第二步
十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
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2024-08-09 18:10:57
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一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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一、前言今天介绍常见的几种排序算法使用 Python 实现和复杂度f分析：冒泡排序、选择排序、插入排序、谢尔排序、归并排序。二、冒泡排序排序思路：算法思路在于对无序表进行多趟比较交换，每趟包括了多次相邻元素的两两比较，并将逆序的数据互换位置，最终能将本趟最大项就位。每趟的过程像 “气泡” 在水中不断上浮到水面的过程，所以叫冒泡排序。代码实现：算法过程： 第一趟比较交换时，会进行 n-1 次相邻数据
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2024-04-13 06:02:46
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DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性、数据随时间的不确定性增长，从而对各条时间序列进行预测。DeepAR原理和实现过程 上图左边是模型的训练过程，右边是模型的预测过程。原理deepar目标是在给定历史h
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2023-08-18 11:41:49
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一、算法抽象 它们一般是在具体算法的基础上总结、提炼、分析出来的，再反过来用于指导解决其它问题。它们适用于某一类问题的解决，用辩证法的观点看，抽象的算法和具体的算法就是抽象与具体、普遍性与特殊性、共性和个性的关系。马是白马的抽象，无论是白马还是红马，都是马，我们用马的唯一本质属性——染色体来决定一种... Read More
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2014-05-30 14:58:00
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原文地址：http://www.pythontab.com/html/2014/pythonhexinbiancheng_1114/910.html
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2016-01-21 17:01:55
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boostingBoosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。AdaboostAdaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权重大的数据计算的损失就大；然后对于每一个弱分类器有一个权重，这个权重就是每一个弱分类器最终投票的比重。【先给
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2023-07-24 16:01:13
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作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。
一、粒子群算法介绍
1、初始化
首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度。
2、个体极
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2021-08-11 11:08:11
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# ANN算法实现：用PyTorch构建神经网络
人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种模仿生物神经网络结构的计算模型。它能够有效地进行模式识别、分类和回归等任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 PyTorch 库实现一个简单的神经网络，帮助你掌握 ANN 的基本概念和实现方法。
## 1. 什么是人工神经网络？
人工神经网络由
原创
2024-10-12 06:46:24
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一、引言 哈喽大家好，有一段时间没更新Blog了，最近身体不太舒服哈，今天开始继续更了。言归正传，这次要讲的是“粒子群算法”。这个算法是由两个科学家在1995年，根据对鸟类捕食行为的研究所得到启发而想出来的。好的，接下来让我们开始吧。二、鸟类捕食行为 鸟妈妈有7个鸟宝宝，有一天，鸟妈妈让鸟宝宝们自己去找虫子吃。于是鸟宝宝们开始了大范围的捕食行为。一开始鸟宝宝们不知道哪里可以找得到虫
一.算法简介1.pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准2.如果一个网页被很多其他网页链接到的话说明这个网页比较重要，也就是PageRank值会相对较高##3.如果一个PageRank值很高的网页链接到一个其他的网页，那么被链接到的网页PageRank值也会相应提高。 每个
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2024-09-23 14:09:52
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在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不
胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。
最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这
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2011-08-03 22:30:10
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运行机制.py1、python文件后缀名.pyc1、编译后的python文件名后缀pippip是python安装工具管理包mac安装pip2、pip安装：先下载https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，然后直接sudo python get-pip.py 3、查看安装包 pip list pip freezewin10安装pip1、安装： cmd python -m
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2024-01-25 21:02:02
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堆优化的A*算法-Python实现A*算法解决二维网格地图中的寻路问题输入：图片(白色区域代表可行，深色区域代表不行可行)输出：路径(在图中绘制)""" 方格地图中的A*算法 (openList进行了堆优化)A* 算法： F = G+HF: 总移动代价G: 起点到当前点的移动代价 直:1, 斜:1.4H: 当前点到终点的预估代价 曼哈顿距离+++++++++++++++++++++++++++++
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2023-10-24 00:54:47
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本文作者：王圣元 本文偏长（1.0w+字），老表建议先收藏，然后转发朋友圈，然后吃饭、休闲时慢慢看，基础知识重在反复看，反复记，反复练。
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引言
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.
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2024-08-30 16:11:43
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排序是比较常用的算法，其实有很多种实现，比如冒泡排序，选择排序，归并排序，希尔排序，快速排序等，今天介绍使用python语言实现这几种排序算法。冒泡排序冒泡排序是最常见到的排序算法，也是大学学习时遇到的第一种排序算法，它的实现思想是：相邻的两个元素进行比较，然后把较大的元素放到后面（正向排序），在一轮比较完后最大的元素就放在了最后一个位置，因为这一点像鱼儿在水中吐的气泡在上升的过程中不断变大，所以
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2024-05-29 07:06:24
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今天学习的是选择排序的实现。实现的原理是把当前位置的元素和其它未排序的所有元素比较，满足条件则把索引值记录下来，每次遍历都能选出一个未排序的元素中最大（小）的一个。实现的小技巧是每次比较之后暂时只把索引记录下来，当前值和余下所有未排序的元素都比较完之后再执行交换。def selectionSort(sort_list):
list_length =
原创
2014-04-12 20:16:10
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快排（QuickSort）是很实用的算法，好用就好用在一个“快”字，而且它采用的是分治的策略，分治顾名思义就是“分而治之”，把一个大问题分成很多小问题逐个去解决，这个思想在处理大数据时相当有效，更详细通俗的原理解析请看这里。直接贴代码：def partition(sort_list, left, right):
key = sort_list[le
原创
2014-04-15 23:05:54
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收录于话题#数据分析「应届求职」专区6个在正经的笔试题中，排序算法基本不会出现，出现的时候也会作为解题环节的一个小部分。不过，在面试中可能会遇到，毕竟作为数据分析师，难点的可能考你手推公式，简单的可能就说：“来，那你写个快排吧。”来，那我就奉上我之前使用的部分排序算法的python实现吧，毕竟我是正经算法coding基本撕不出来的人，只能在这种简单算法上使点劲了。01冒泡排序时间复杂度：O(n^2
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2020-09-09 12:29:49
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