python算法

当时报考大学的时候了解到计算机，电子信息工程，软件工程.......是现在比较热门的专业，我选择了电子信工程作为本科专业进行四年的学习。我的很多同学都是这些专业的本科生，通过和他们的交流与学习中，我得知对于工科生而言，数学，计算机语言等基本必修课的这些知识与技能都是必不可少的，因此，从一进入大学开始我就决心努力学好这些领域的相关知识与技能。大一上学期本打算自学Python，然而大一下学期选修课有Python，虽然在本部，但是我也很高兴能够选上这门课，遇到了喜欢的老师和志同道合的同学，希望这一个学期能够努力学好。 在本门课程中，希望能熟练地应用Python的语法，了解多种第三方库，学习一些用Python所解决的问题以及经典算法。对于理论课，希望老师像第一次课一样用解决实际生活问题的方式来介绍算法，实验课希望老师讲解的详细一些，因为我没有编程基础。 希望通过这一个学期的学习可以自己编写一些程序，小游戏，运用大数据调查..... 来源： https://www.cnblogs.com/dongxirui/p/10492112.html

目录 单目标跟踪： 多目标跟踪： 多尺度检测的KCF、自定义所用特征的KCF 值得参考 单目标跟踪： 直接调用opencv中封装的tracker即可。 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jan 5 17:50:47 2020 第四章 kcf跟踪 @author: youxinlin """ import cv2 from items import MessageItem import time import numpy as np ''' 监视者模块,负责入侵检测,目标跟踪 ''' class WatchDog(object): #入侵检测者模块,用于入侵检测 def __init__(self,frame=None): #运动检测器构造函数 self._background = None if frame is not None: self._background = cv2.GaussianBlur(cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY),(21,21),0) self.es = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (10, 10)) def isWorking(self):

1.emmm，虽然过去了快一周了，想起来了还是写一下。 2.为啥投了这个公司的简历？因为在武汉！本来是不想跑太远的，想着在武汉本地实习还是爽的，而且这个公司给的实习工资在武汉来看应该是比较高的了，所以就投了。 3.一面：电话面，问了项目里面的一些细节，问了大学生活，问了ACM比赛，都还行。 （1）Linux会吗？Makefile会写么？unix了解吗？（会一点） （2）设计一个大数加法（口胡还不简单！） （3）我们用Python和go，你熟悉吗？（我用C++/JAVA，完美避开，Python用的不多） （4）好了，有什么想问的吗？ 一面30多分钟，聊的挺开心。然后过了，开始二面，二面在线写代码 4.二面： 给了一个实际应用场景，写一个类，补充它的函数。用到了算法：Top K，相似度计算（我用的是余弦相似度算的）等，还是比较简单的。 二面过了之后就没消息了，说是三面现场面，但是我不想去了，因为不是很适合我感觉。。。。。。。 来源： CSDN 作者： MatrixYg 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41863129/article/details/103794304

1、背景想要探究movielens 1M评分数据的评分分布情况是否符合某种分布，做如下假设 2、理论推导 3、算法实现 3.1 数据准备工作 #导入所需要的库 import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt #数据的准备工作 with open("ratings.dat") as file: data = [] for line in file: if len(line) != 0: data.append(int(line.split(",")[2])) rating 原始数据VS 单列的评分特征 原始数据 处理后的特征数据 # 计算theta值 def calTheta(data): sum = 0 for num in data: sum += math.log(num,math.e) return sum/(len(data)) # 计算sigma值 def calSigma(data,theta): sum = 0 for num in data: mid = math.log(num,math.e) - theta mid *= mid sum += mid return math.sqrt(sum/(len(data))) # 画出图像 def

# itemCF Demo # python 3.7 import numpy as np import math # test data users = [ "u1" , "u2" , "u3" ] item_like_list = [ "a,b,c" , "a,b,c,e,f" , "a,e" ] # 单个商品喜欢人数 def check_1item ( item ) : return sum ( list ( map ( lambda x : item in x , item_like_list ) ) ) # print ( check_1item ( "a" ) ) # 同时喜欢item1与item2的人数 def check_2items ( item1 , item2 ) : m = sum ( list ( map ( lambda x : item1 in x and item2 in x , item_like_list ) ) ) # print ( "%s与%s的交集数为%d" % ( item1 , item2 , m ) ) return m # print ( check_2items ( "a" , "e" ) ) # 商品唯一列表 itemAll = set ( ) for items in item_like_list : for itemOne

Python的发展史 　　 1989年圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了打发时间，开发了python这门语言。真他妈牛逼。 　　Python崇尚优美、清晰、简单，是一门优秀并广泛使用的语言。2007年在TIOBE榜上已经排到了第四名，被越来越多的人认可并使用。 　　 　　目前Python主要应用领域：web开发、云计算、人工智能、系统运维、数据分析、图像处理等 　　随着时代的发展，Python不断地更新升级，在2008年年末相继出现了Python2和Python3两个大的版本，两大版本在大环境下的区别为： 　　Python2:1.源码都含有PHP、Java、C等语言的规范陋习。 　　　　　　2.重复代码特别多。 　　Python3：源码规范、清晰、简单，符合Python的宗旨。 Python的划分 　　 解释型： 当程序运行时，将代码从上至下，一句一句解释成二进制，然后在执行。 　　　　　　　 典型的有PHP，python。优点是开发速度快，可以跨平台。缺点是执行效率慢。 　　 编译型： 将源码一次性转化成二进制文件，然后在执行。 　　　　　　　 典型的有C语言，C++。优点是执行效率快。缺点：开发速度慢，不能跨平台。 Python的优缺点和种类 优点： 1.Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以python程序看上去简单易懂，初学者学python，容易入门

1.Python简介 python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。 Python是一样什么类型的语言 Python是一种强类型定义的解释型的动态语言。 强类型与弱类型语言的区别： 强类型定义语言 一种总是强制类型定义的语言。Java和Python是强制类型定义的。如果你有一个整数，如果不显示地进行转换，你不能将其视为一个字符串。如果你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。 弱类型定义语言 数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。常见有vb,php。 静态类型与动态类型的区别： 静态类型定义语言 一种在编译时，数据类型是固定的语言。大多数静态类型定义语言强制这一点，它要求你在使用所有变量之前要声明它们的数据类型。Java和C是静态类型定义语言。 动态类型定义语言 一种在执行期间才去发现数据类型的语言，与静态类型定义相反。VBScript和Python是动态类型定义的，因为它们是在第一次给一个变量赋值的时候找出它的类型的。 解释型与编译型语言的区别： 解释型语言

Python线程 Threading用于提供线程相关的操作，线程是应用程序中工作的最小单元。 1 #!/usr/bin/env python 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 import threading 4 import time 5 6 def show(arg): 7 time.sleep(1) 8 print 'thread'+str(arg) 9 10 for i in range(10): 11 t = threading.Thread(target=show, args=(i,)) 12 t.start() 13 14 print 'main thread stop' 上述代码创建了10个“前台”线程，然后控制器就交给了CPU，CPU根据指定算法进行调度，分片执行指令。 更多方法： start 线程准备就绪，等待CPU调度 setName 为线程设置名称 getName 获取线程名称 setDaemon 设置为后台线程或前台线程（默认） 如果是后台线程，主线程执行过程中，后台线程也在进行，主线程执行完毕后，后台线程不论成功与否，均停止 如果是前台线程，主线程执行过程中，前台线程也在进行，主线程执行完毕后，等待前台线程也执行完成后，程序停止 join 逐个执行每个线程，执行完毕后继续往下执行，该方法使得多线程变得无意义 run

作者 | CDA数据分析师 出品 | CDA数据科学研究院 前言 Python是世界上最受欢迎的编程语言之一。 这有很多原因： 简单易学，语法简洁，可以快速入门 超级通用，无论是在开发、运维、数据科学、科研等应用场景下，都完美可行 它具有广泛的模块和库，数量众多且更新快速，一个新出现的算法模型，几个月内就会有对应的、完善的python包出现 在CDA数据科学研究院，我几乎每天都在使用Python来实现数据科学相关工作。 在此过程中，我获得了一些有用的技巧和提示。在这里，我将以A-Z共26条小技巧来分享了其中的一些内容，在拼凑A-Z字母开头的过程中，就出现了一些可能大家没接触过的知识，总有对你有帮助的。 这些“小技巧”大部分是我在日常工作中曾经使用或偶然发现的东西。其中有一些是在Python标准库.docs中发现的。还有，分享几个非常有用的的论坛和网站，首先是awesome-python . com，对，没错，创办者就是那么喜欢python，用awesome-python来命名， 这里有这数百种有趣的Python工具和模块的精选列表，都是非常实用的。 all or any Python之所以成为如此流行的语言，其众多的原因之一是因为它具有绝佳的可读性和表现力。 人们经常开玩笑说Python是可执行的伪代码。不会用python的人都可以读出他的意思，但是，当您可以编写这样的代码时

（本文２０２０年１月４日首发于 Ｄ－ＢＩ ） 前述 新年第一篇，去旧迎新。本文内容，既旧也新。旧之处在于， SQL Server 机器学习服务 是微软在SQL Server 2016 中就引入的新功能，但当时只支持R语言，所以也称为"R Server"，在SQL Server 2017及后续版本中，提供了对Python的支持，因此，现称为"Machine Learning Services(机器学习服务)"的功能自发布至今为止已有两年多的时间，故而这并不算一个新功能。而新的地方在于，此功能自发布起国内资料极少，一方面使用较旧版本SQL Server的用户依然很多，另一方面是很多人对该功能缺乏了解，然而，机器学习算法可以对数据进行深度挖掘，这对企业BI智能化的意义非常大，将AI融入BI也是企业未来实现商业智能的大方向。 本文将首先讲述机器学习服务（以Python为例）的概念，意义以及其基本应用原理，简单讲讲它的安装和部署方面的相关问题，最后会提供一个教程讲解其具体的应用方法。 本文目录： 前述 什么是机器学习服务 为何要使用机器学习服务？ 机器学习服务的运行原理 关于安装与部署 如何使用机器学习服务训练预测模型（Python） 总结 什么是机器学习服务？ 机器学习服务是SQL Server中提供的一项新特性，它允许用户可以在SQL Server中